Топ-10 популярных альтернатив TensorFlow

Сегодня мы поможем вам узнать альтернативы TensorFlow. TensorFlow — это библиотека, которая помогает в машинном обучении и искусственном интеллекте для улучшения качества работы поисковой системы. Это сквозная кроссплатформенная библиотека с открытым исходным кодом, которая была разработана командой Google brain в 2015 году.

Важность TensorFlow заключается в том, что когда вы ищете автоматические предложения в больших масштабах, Google не сможет выполнить ваш запрос. Здесь на помощь приходит TensorFlow. Альтернативы TensorFlow — это не что иное, как библиотеки глубокого обучения. Поэтому в этой статье мы подготовили список из 10 лучших альтернатив после длительного изучения рынка.

Топ-10 альтернатив TensorFlow

В этом разделе мы собираемся обсудить 10 лучших популярных альтернатив TensorFlow. Давайте посмотрим. 

1. mlpack

Это программная библиотека машинного обучения. Основная цель создания этой библиотеки — обеспечить простоту использования, увеличить масштабируемость и помочь машинному обучению обеспечить легкий доступ к пользователям путем предоставления предложений.

Она также предлагает высокую гибкость и высокую производительность. Она очень проста в использовании, что делает ее популярной для новых пользователей. mlpack была выпущена в 2008 году, а последняя стабильная версия этого программного обеспечения появилась на рынке в июне 2021 года. 

Кроме того, mLpack предоставляет шаблонные классы структур GRU, LSTM. Такое программное обеспечение используют инженеры и исследователи.

2. Darknet

Это библиотека с открытым исходным кодом, которая работает на основе нейронных сетей. Она использует язык программирования C и CUDA и является быстрой, простой в установке библиотекой, которая поддерживает CPU и GPU.

Кроме того, Darknet является очень полезным программным обеспечением для исследовательских целей. Эта библиотека относительно новая по сравнению с другими, но она так быстро завоевала популярность, вероятно, благодаря быстрому процессу установки.

3. CatBoost

Эта библиотека основана на библиотеке дерева решений и является библиотекой с открытым исходным кодом. Исследователи Яндекса разработали ее и выпустили первоначально в 2017 году. Языки программирования — Java, C++ и Python.

CatBoost — это быстрая, масштабируемая, высокопроизводительная библиотека градиентного бустера, она также поддерживает CPU, GPU. Положительными моментами для пользователей CatBoost является то, что она более точная, чем другие библиотеки.

Она проста в использовании градиентного бустинга, что уменьшает необходимость в обширной настройке гиперпараметров. Кроме того, она расширяема, что позволяет пользователям изменять настройки без особых потерь в функциональности.  

4. Theano

Theano — это проект с открытым исходным кодом, разработанный Монреальским университетом, Квебек, лицензия предоставляется BSD. Он написан на языках Python, CUDA. Также он работает в Linux, macOS, Microsoft windows.

Theano используется для оптимизации усложнения математических выражений, особенно матричных вычислений. Он выражает вычисления, которые требуют синтаксиса NumPy. Основная проблема Theano в том, что его нельзя изучить напрямую, так как он очень глубок в обучении. Но у нас есть решение и для этого.

Python запустил проект made-easy для изучающих Theano; мы рекомендуем вам использовать эти проекты. Эти проекты предоставят вам легкую структуру данных с помощью Python, что поможет, если вы являетесь разработчиком Theano. Другая платформа, библиотека Lasagne, предоставляет классы для изучения Theano; вы также можете воспользоваться этими классами.

5. Keras

Keras — это также библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом на базе Python. Это самый важный выбор в нашем списке. Она может работать на верхней границе всех ранее упомянутых библиотек.

Keras предоставляет лучшие практики снижения когнитивной нагрузки наряду с расширяемостью нового уровня. Пользователи могут объединяться для создания новых модулей, таких как нейронные слои объявлений, функции стоимости, оптимизаторы и многое другое. Кроме того, эти модули легко добавлять, и их определяет код Python.

Привлекательными сторонами Keras являются его руководящие принципы и доступность Keras на Android и iOS, что позволяет пользователям использовать его на смартфонах. Он также поддерживает GPU и TPU, особенно в сочетании с CUDA.    

6. Torch

Torch — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, который специально разработан для ученых. Он использует язык программирования LUA. Он лицензирован под BSD. Впервые Torch был представлен на рынке в 2002 году.

Положительной стороной Torch является то, что он предоставляет широкий спектр глубоких алгоритмов. Кроме того, в нем используются такие языки сценариев, как LuaJIT и C, что делает его лучше конкурентов.

Torch также предлагает гибкий N-мерный мощный массив и широко поддерживает GPU. Это простой и эффективный язык. Ронан Коллоберт является программистом этого языка. Кроме того, он очень прост в использовании.

7. Infer.NET

Microsoft выпустила его в 2008 году. Это среда машинного обучения на основе моделей Infer.NET, где вспомогательным языком является C#; это кроссплатформенная библиотека.

Infer.NET работает в операционных системах Windows, macOS и Linux. Кроме того, программа, предлагаемая этой библиотекой, соответствует высокопроизводительному кодовому фреймворку.

Эта особенность позволяет ей предлагать значительную масштабируемость, приблизительное определение, доступность данных в реальном времени и многие другие привлекательные возможности. Кроме того, она лицензирована под MIT. Последняя стабильная версия была выпущена в 2019 году.       

8. Scikit Learn

Он был выпущен в 2007 году. Это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на Matplotlib. Scikit Learn была разработана Дэвидом Курнапо и лицензирована под BSD.

Последняя версия была выпущена в 2021 году. Как и другие библиотеки, она также основана на Python и C++. Эта библиотека больше сосредоточена на моделировании данных, чем на загрузке и манипулировании данными.

9. Training Mule

Training Mule позволяет упростить маркировку изображений, поскольку предлагает набор баз данных для достижения наилучших результатов. Он находит применение в хостинге сети и предлагает легкий доступ для работы с моделью в облаке. Он также известен как обучение Mulesoft, и это библиотека на базе Java.

10. Cloud AutoML

Cloud AutoML — это сервис машинного обучения, предоставляемый компанией Google. Он помогает разработчикам с ограниченным опытом машинного обучения обучать высококачественные модели в соответствии с потребностями бизнеса.

Этот продукт представлен компанией Google, а современная технология трансфертного обучения и архитектурного поиска Google является ключевой для работы этой библиотеки. Она также предоставляет бесплатную версию.   

Заключение

В этой статье мы упомянули все популярные альтернативы. У каждой из них есть свои плюсы и минусы. Поэтому выберите лучшую из них в соответствии с вашими потребностями. Надеемся, это поможет вам.

Оцените статью
cdelat.ru
Добавить комментарий