Forskellen mellem TensorFlow vs Caffe
TensorFlow er et open source pythonvenligt softwarebibliotek til numerisk beregning, der gør maskinlæring hurtigere og lettere ved hjælp af dataflowgrafer. TensorFlow letter processen med at indsamle data, forudsige funktioner, træne forskellige modeller baseret på brugerdata og foredle fremtidige resultater. TensorFlow er udviklet af hjerneteam hos Googles afdeling for maskinundersøgelser inden for maskinlæring og forskning i dyb læring. Caffe er en dyb læringsramme for tog og kører de neurale netværksmodeller, og den er udviklet af Berkeley Vision and Learning Center. Caffe er udviklet med udtryk, hastighed og modularitet huske. I Caffe-modeller er optimeringer defineret som almindelige tekstskemaer i stedet for kode med videnskabelig og anvendt fremgang for fælles kode, referencemodeller og reproducerbarhed.
Hvad er TensorFlow?
TensorFlow er tværplatform, da vi kan bruge den til at køre på både CPU og GPU, mobile og indlejrede platforme, tensor flow enheder osv. TensorFlow er udviklet i programmeringssprog python og C ++, som er velegnet til numerisk beregning og storskala maskinlæring og deep learning (neurale netværk) modeller med forskellige algoritmer og stilles til rådighed gennem et fælles lag. TensorFlow kan træne og køre forskellige modeller af dybe neurale netværk såsom genkendelse af håndskrevne cifre, billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling, delvise deriverede ligningsbaserede modeller, modeller relateret til forudsigelse og tilbagevendende neurale netværk.
Hvad er Caffe?
Caffe er udviklet i C ++ programmeringssprog sammen med Python og Matlab. Caffes arkitektur tilskynder til nye applikationer og innovationer. Det muliggør udførelse af disse modeller på CPU og GPU, og vi kan skifte mellem disse ved hjælp af et enkelt flag. Caffe-hastighed gør det velegnet til forskningseksperimenter og industriudvikling, da det kan behandle over 60M-billeder på en enkelt dag. Caffe leverer akademiske forskningsprojekter, store industrielle applikationer inden for billedbehandling, vision, tale og multimedia. Ved hjælp af Caffe kan vi træne forskellige typer neurale netværk.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem TensorFlow vs Caffe (Infographics)
Nedenfor er top 6 forskellen mellem TensorFlow vs Caffe 
Vigtigste forskelle mellem TensorFlow vs Caffe
Både TensorFlow vs Caffe er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem TensorFlow vs Caffe
- TensorFlow-rammen er mere velegnet til forskning og serverprodukter, da begge har et andet sæt målbrugere, hvor TensorFlow sigter mod forsker og servere, hvorimod Caffe-rammerne er mere velegnede til distribution af produktionen. Mens begge TensorFlow vs Caffe-rammer har et andet sæt målrettede brugere. Caffe sigter mod mobiltelefoner og beregningsmæssige begrænsede platforme.
- Både TensorFlow vs Caffe har stejle indlæringskurver for begyndere, der ønsker at lære dyb læring og neurale netværksmodeller.
- Caffe har mere ydelse end TensorFlow med 1, 2 til 5 gange pr. Intern benchmarking i Facebook.
- TensorFlow fungerer godt på billeder og sekvenser og stemte som det mest anvendte bibliotek med dyb læring, hvorimod Caffe fungerer godt på billeder, men ikke fungerer godt på sekvenser og tilbagevendende neurale netværk.
- TensorFlow er lettere at implementere ved hjælp af python pip-pakkehåndtering, mens Caffe-distribution ikke er ligetil, vi har brug for at udarbejde kildekoden.
- Caffe er målrettet mod udviklere, der ønsker at opleve praktisk dyb læring og tilbyder ressourcer til træning og læring, mens TensorFlow API'er på højt niveau tager sig af, hvor udviklere ikke behøver at bekymre sig.
TensorFlow vs Caffe Sammenligningstabel
Nedenfor er den 6 øverste sammenligning mellem TensorFlow vs Caffe
| Grundlaget for sammenligning mellem TensorFlow vs Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Nemmere implementering | TensorFlow er let at implementere, da brugere har brug for at installere python pip manager let, mens vi i Caffe er nødt til at samle alle kildefiler. | I Caffe har vi ikke nogen ligefrem metode til at implementere. Vi er nødt til at samle hver eneste kildekode for at implementere den, hvilket er en ulempe. |
| Livscyklusstyring og API'er | TensorFlow tilbyder API'er på højt niveau til modelopbygning, så vi nemt kan eksperimentere med TensorFlow API'er. Det har en passende grænseflade til python (som er valget af sprog for datavidenskabsmænd) til maskinlæringsjob. | Caffe har ikke API-er på højere niveau, hvorfor det vil være svært at eksperimentere med Caffe, konfigurationen på en ikke-standard måde med API'er på lavt niveau. Caffe-tilgangen til API'er fra mellem til lavt niveau giver lille støtte på højt niveau og begrænset dyb konfiguration. Caffe-interface er mere C ++, hvilket betyder, at brugere skal udføre flere opgaver manuelt, f.eks. Oprettelse af konfigurationsfil osv. |
| GPU s | I TensorFlow kan vi bruge GPU'er ved hjælp af tf.device (), hvor alle nødvendige justeringer kan foretages uden nogen dokumentation og yderligere behov for API-ændringer. I TensorFlow kan vi køre to kopier af en model på to GPU'er og en enkelt model på to GPU'er. | I Caffe er der ingen understøttelse af værktøjer i python. Så al træning skal udføres baseret på en C ++ kommandolinjegrænseflade. Det understøtter en enkelt stil med multi-GPU-konfiguration, mens TensorFlow understøtter flere typer multi-GPU-konfigurationer. |
| Flere maskinsupport | I TensorFlow er konfigurationen af job ligetil for multi-node-opgaver ved at indstille tf. Enhed til antallet af job skal køres. | I Caffe er vi nødt til at bruge MPI-bibliotek til understøttelse af flere knudepunkter, og det blev oprindeligt brugt til at bryde fra hinanden massiv multi-node supercomputer-applikationer. |
| Definition | En tensorflow-ramme er mere velegnet til forskning og serverprodukter, da begge har et andet sæt målbrugere, hvor TensorFlow sigter mod forsker og servere. | Caffe-rammen er mere velegnet til distribution af produktionen. Mens begge rammer har et andet sæt målrettede brugere. Caffe sigter mod mobiltelefoner og beregningsmæssige begrænsede platforme. |
| Ydeevne, læringskurven | En tensorflow-ramme har mindre ydelse end Caffe i den interne benchmarking af Facebook. Det har en stejl indlæringskurve, og det fungerer godt på billeder og sekvenser. Det vælges som det mest anvendte bibliotek med dyb læring sammen med Keras. | Caffe framework har en ydelse på 1, 2 til 5 gange mere end TensorFlow i intern benchmarking af Facebook. Det har en stejl indlæringskurve for begyndere. Det fungerer godt til dyb indlæring af billeder, men fungerer ikke godt på tilbagevendende neurale netværk og sekvensmodeller. |
Konklusion - TensorFlow vs Caffe
Endelig er det en oversigt over sammenligning mellem to dybe læringsrammer TensorFlow vs Caffe. Jeg håber, at du får en god forståelse af disse rammer efter at have læst denne TensorFlow vs Caffe-artikel. TensorFlow-rammerne er en hurtigvoksende ramme og stemt som mest anvendte rammer for dyb læring, og for nylig har Google investeret meget i rammen. TensorFlow leverer mobil hardwarestøtte, API-kerne på lavt niveau giver en ende-til-ende programmeringskontrol og API-programmer på højt niveau, hvilket gør det hurtigt og effektivt, mens Caffe er bagud i disse områder sammenlignet med TensorFlow. Så TensorFlow har potentialet til at blive dominerende inden for dyb læringsrammer.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til den største forskel mellem TensorFlow vs Caffe. Her diskuterer vi også TensorFlow vs Caffe nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere.
- Ubuntu vs Windows 10 - Top sammenligning
- Winforms vs WPF - Nyttige forskelle
- Skeln mellem SOAP vs JSON