Hvad er TensorFlow-alternativer?
TensorFlow Alternatives er intet andet end et dybt læringsbibliotek, der er mest berømt i nutidens æra. For at forbedre søgemaskinen og give hurtig respons på brugernes forespørgsel bruger Google dyb læring og AI-koncepter.
Lad os se et eksempel på det virkelige liv.
Hvis du skriver noget ord, dvs. søgeord i Googles søgemaskine, viser det nogle relaterede søgninger efter det søgeord, med andre ord giver det ganske enkelt nogle forslag til det næste ord. For at give dette forslag til en bruger til deres søgninger er de nødt til at bruge maskinlæringskoncepter for at forbedre effektiviteten.
Google indeholder ikke store databaser for at give det automatiske forslag, det indeholder snarere nogle massive computere til at give disse forslag, her vil TensorFlow komme på billedet.
Tensorflow er et bibliotek, der gør det muligt for maskinlæring og kunstig intelligens at forbedre søgemaskinens effektivitet.
I denne artikel skal vi se nogle alternativer til TensorFlow, dvs. TensorFlow-konkurrenter.
TensorFlow-alternativer
Her er 11 TensorFlow-alternativer, som du bør vide:
1. MLpack
MLpack er et bibliotek for maskinlæring, der er skrevet i C ++. Målet bag dette er at give let brug, give skalerbarhed, øge hastigheden. Det gør det muligt for maskinlæring at give let adgang til nye brugere ved at give anbefalinger. Det giver brugerne høj fleksibilitet og ydeevne. Dette kan opnås ved at levere modulopbygget C ++, API og et sæt kommandolinjer til brugerne.
2. Darknet
Darknet er en open-source, der følger en neurale netværksramme. Det er skrevet ved hjælp af c og CUDA. Installationen af Darknet er let og hurtig. Det tager ikke meget tid. Den bruger både CPI og GPU.
3. CatBoost
CatBoost er en open-source gradient boosting baseret på beslutningstræbiblioteket. Det er udviklet af Yandex-forskere og -ingeniører, der er vidt brugt af mange organisationer til nøgleordsanbefalinger, Rangeringsfaktorer. Det er baseret på MatrixNet-algoritmen.
4. Træningsmule
Med Training Mule bliver mærkning af billeder let, da det giver et sæt af databasen for de bedste resultater. Det bruges til at være vært for netværket og giver let adgang til at håndtere modellen i skyen ved at tilvejebringe API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML regner maskinlæringsmodeller i høj kvalitet med begrænsede eksperter på maskinlæring.
6. Theano
Theano er et open source-projekt udstedt af University of Montreal, Quebec (hjemsted til YoshuaBengio) under licens fra BSD. Det blev udviklet af LISA-gruppen (nu MILA'er).
Theano er et bibliotek fra Python, der optimerer samlingen af matematiske udtryk, især mange af matrixværdier. Theano udtrykker beregninger ved hjælp af en NumPy-syntaks og kompilerer dem til at køre med succes på CPU- eller GPU-arkitekturer. Vi kan ikke lære Theano direkte, grunden er, at det er meget dybt i læring. Faktisk er et af de mest populære Python-projekter, der gør Theano så meget nemt at studere til dyb læring, stærkt anbefalet til jer alle. Disse projekter giver Python datastrukturer og adfærd designet til at skabe dybe læringsmodeller hurtigt og pålideligt, samtidig med at de sikrer, at Theano udvikler og udfører hurtige og effektive modeller.
Lasagne-biblioteket for eksempel giver klasserne i Theano til at skabe en dyb læring, men det vil stadig have brug for en Theano-syntaks til læring.
7. Keras
Keras er et Python-baseret open source-neuralt netværksbibliotek. Det kan køre på den øverste kant af Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano eller PlaidM. Det er designet til at tillade hurtig eksperimentering med dybe neurale netværk og er designet til at være brugervenligt, modulopbygget og udvideligt.
API'et var "designet til mennesker, ikke maskiner" og følger den bedste praksis for kognitiv belastningsreduktion. De uafhængige moduler, du kan kombinere for at oprette nye modeller, er neurale lag, omkostningsfunktioner, optimeringsprogrammer, initialiseringsskemaer, aktiveringskompatibilitet og reguleringsordninger. Som nye klasser og funktioner er nye moduler nemme at tilføje. Modeller, der ikke har separate konfigurationsfiler, er defineret med en Python-kode. Hovedårsagen til at bruge Keras er baseret på deres vejledende principper, hovedsageligt på principperne om at være lette at bruge. Vi anbefaler vores egen ModelSerializer-klasse til yderligere at gemme og genindlæse din model, når du har importeret din model.
8. Lommelygte
Fakkel er et open source-maskinlæringsbibliotek, en ramme for videnskabelig computing og et script-sprog baseret på programmeringssproget til Lua. Det giver en bred vifte af dyb indlæringsalgoritmer og bruger LuaJIT-scriptingsprog samt en underliggende C-implementering. Det har også en N-dimensionel kraftig array. Faklen er en videnskabelig computerstruktur med bred understøttelse af GPUs første læringsmaskinealgoritmer. Takket være et enkelt og hurtigt sprog er LuaJIT og den underliggende C / CUDA-implementering enkel og effektiv at bruge.
9. Infer.NET
Microsoft frigav sin cross-platform Infer. Netmodelbaseret maskinlæringsmiljø gennem open source. Dets program er sammensat af en højtydende koderamme for at implementere en tilgang, der tillader betydelig skalerbarhed, tilnærmet deterministisk, Bayesisk inferens. Modelindlæring gælder også dataegenskabsproblemer, herunder realtidsdata, heterogene data, umærkede oplysninger og data med manglende dele og data med kendte forvrængninger.
10. Scikit Learn
Scikit-learning blev udgivet i året 2007. Det er et open source-bibliotek, der bruges til maskinlæring. Det blev designet baseret på Matplotlib, SciPy og NumPy-konceptet. Scikit-learning-rammen vedrører ikke dataindlæsning og manipulering af data, men snarere mere bekymret for datamodellering.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib er et andet TensorFlow-alternativ. Det bruges som en distribueret ramme for maskinlæring. For at udvikle et open source-projekt bruges Apache Spark Mllib i vid udstrækning, da det hovedsageligt fokuserer på maskinlæring for at skabe let interface. Det indeholder et bibliotek, der bruges til skalerbar erhvervsuddannelse. Det understøtter algoritmer som beslutningstræer, regression, klynger og API på et højere niveau.
Konklusion
I denne artikel har vi set alternative værktøjer til TensorFlow-maskinindlæringsværktøjet.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til TensorFlow-alternativer. Her diskuterede vi konceptet og nogle af de TensorFlow-alternativer, som vi burde kende. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er Big Data Technology?
- Komplette tutorials om Redux-alternativer
- Hvad er SOA-alternativer?
- Bedste alternativer til Android
- Vejledning til TensorFlow Legeplads
- Grundlæggende om tensorflow