TensorFlow yra atvirojo kodo python programinės įrangos biblioteka, skirta skaitmeniniam skaičiavimui, todėl mašininis mokymasis tampa prieinamesnis ir greitesnis naudojant duomenų srauto diagramas. TensorFlow palengvina įsigijimo procesą duomenų srautų diagramos .
Kavinė yra gilus mokymosi pagrindas, skirtas treniruoti ir valdyti neuroninių tinklų modelius, o vizija ir mokymosi centras ją kuria. TensorFlow palengvina duomenų gavimo, funkcijų numatymo, daugelio modelių, pagrįstų naudotojo duomenimis, mokymą ir būsimų rezultatų tobulinimą. Kavinė yra sukurta su išraiška, greitis, ir moduliškumas turėkite omenyje.
TensorFlow ir Caffe palyginimas
| Pagrindinis | TensorFlow | Kavinė |
|---|---|---|
| Apibrėžimas | TensorFlow naudojamas tyrimų ir serverių produktų srityje, nes abu turi skirtingą tikslinių vartotojų rinkinį. | „Caffe“ yra svarbi krašto diegimo gamybai, kai abi struktūros turi skirtingą tikslinių vartotojų rinkinį. Caffe trokšta mobiliųjų telefonų ir suvaržytų platformų. |
| WLife Cycle valdymas ir API | TensorFlow siūlo aukšto lygio API modelių kūrimui, kad galėtume greitai eksperimentuoti su TensorFlow API. Ji turi tinkamą sąsają python kalbai (kuri yra duomenų mokslininkų kalbos pasirinkimas) mašininio mokymosi darbuose. | Caffe neturi aukštesnio lygio API, todėl bus sunku eksperimentuoti su Caffe, konfigūracija nestandartiniu būdu su žemo lygio API. Vidutinio ir žemesnio lygio API Caffe metodas suteikia aukšto lygio palaikymą ir ribotą gilų nustatymą. Caffe sąsaja yra daugiau C++, o tai reiškia, kad vartotojai turi atlikti daugiau užduočių rankiniu būdu, pavyzdžiui, sukurti konfigūracijos failą. |
| Lengvesnis diegimas | „TensorFlow“ yra paprasta įdiegti, nes vartotojai turi lengvai įdiegti „python-pip“ tvarkyklę, o „Caffe“ turime sukompiliuoti visus šaltinio failus. | Caffe neturime paprastų diegimo metodų. Turime sudaryti kiekvieną šaltinio kodą, kad jį įgyvendintume, o tai yra trūkumas. |
| GPU | TensorFlow mes naudojame GPU naudodami tf.device (), kuriame galima atlikti visus reikiamus koregavimus be jokių dokumentų ir tolesnių API pakeitimų. „TensorFlow“ galime paleisti dvi modelio kopijas dviejuose GPU ir vieną modelį dviejuose GPU. | „Caffe“ python kalba nepalaikoma. Taigi visi mokymai turi būti atliekami naudojant C++ komandinės eilutės sąsają. Jis palaiko vieno sluoksnio kelių GPU konfigūraciją, o „TensorFlow“ palaiko kelių tipų kelių GPU išdėstymus. |
| Kelių mašinų palaikymas | „TensorFlow“ konfigūracija yra paprasta atliekant kelių mazgų užduotis, nustatant tf. Įrenginys kai kuriems postams sutvarkyti, paleisti. | „Caffe“ turime naudoti MPI biblioteką kelių mazgų palaikymui, ir iš pradžių ji buvo naudojama masinėms kelių mazgų superkompiuterių programoms nutraukti. |
| Našumas, mokymosi kreivė | „TensorFlow“ sistemos našumas yra mažesnis nei „Caffee“, lyginant „Facebook“. Jis turi ryškią mokymosi kreivę ir puikiai tinka sekoms ir vaizdams. Tai dažniausiai naudojama gilaus mokymosi biblioteka kartu su Keras. | „Caffe framework“ našumas yra 1–5 kartus didesnis nei „TensorFlow“ vidinėje „Facebook“ lyginamojoje analizėje. Tai gerai tinka giliojo mokymosi sistemoje vaizdams, bet netinkamai pasikartojantiems neuroniniams tinklams ir sekos modeliams. |
Išvada
Galiausiai, tikimės, kad gerai suprasite šias „TensorFlow“ ir „Caffe“ sistemas. „Tensorflow“ sistema yra sparčiai populiarėjanti ir dažniausiai naudojama gilaus mokymosi sistema, o pastaruoju metu „Google“ daug investavo į sistemą. „TensorFlow“ teikia mobiliosios aparatinės įrangos palaikymą, o žemo lygio API branduolys suteikia vieną nuo galo iki galo programavimo valdymą ir aukšto lygio API, todėl „Caffe“ šiose srityse yra greitas ir tinkamas, palyginti su „TensorFlow“. Taigi „TensorFlow“ labiau dominuoja visose giluminio mokymosi sistemose.