Wat zijn TensorFlow-alternatieven?
TensorFlow Alternatives is niets anders dan een diepgaande leerbibliotheek die het meest bekend is in het huidige tijdperk. Om de zoekmachine te verbeteren en snel antwoord te geven aan gebruikersquery gebruikt Google diepgaande leer- en AI-concepten.
Laten we een voorbeeld uit de praktijk zien.
Als u een woord typt, bijvoorbeeld een trefwoord in de Google-zoekmachine, worden enkele gerelateerde zoekopdrachten voor dat trefwoord weergegeven, met andere woorden, het geeft alleen enkele suggesties voor het volgende woord. Om die suggestie aan een gebruiker voor zijn zoekopdrachten te geven, moeten ze concepten voor machinaal leren gebruiken om de efficiëntie te verbeteren.
Google bevat geen grote databases om die automatische suggestie te geven, maar het bevat enkele enorme computers om die suggesties te geven, hier komt TensorFlow in beeld.
Tensorflow is een bibliotheek die machine learning en kunstmatige intelligentie mogelijk maakt om de efficiëntie van de zoekmachine te verbeteren.
In dit artikel gaan we enkele alternatieven zien voor TensorFlow, dwz TensorFlow-concurrenten.
TensorFlow-alternatieven
Hier zijn 11 TensorFlow-alternatieven die u moet kennen:
1. MLpack
MLpack is een bibliotheek voor machinaal leren die is geschreven in C ++. Het doel hierachter is om eenvoudig gebruik te bieden, schaalbaarheid te bieden, snelheid te verhogen. Het stelt machine learning in staat nieuwe gebruikers gemakkelijk toegang te bieden door aanbevelingen te doen. Het biedt gebruikers hoge flexibiliteit en prestaties. Dit kan worden bereikt door gebruikers modulaire C ++, API en een reeks opdrachtregels te bieden.
2. Darknet
Darknet is een open-source die een neuraal netwerkraamwerk volgt. Het is geschreven met behulp van c en CUDA. De installatie van Darknet is eenvoudig en snel. Het kost niet veel tijd. Het gebruikt zowel CPI als GPU.
3. CatBoost
CatBoost is een open-source gradiëntversterking op basis van de beslissingsboombibliotheek. Het is ontwikkeld door Yandex-onderzoekers en -ingenieurs en wordt door veel organisaties veel gebruikt voor trefwoordaanbevelingen, rangschikkingsfactoren. Het is gebaseerd op het MatrixNet-algoritme.
4. Trainingsmuilezel
Met Training Mule wordt het labelen van afbeeldingen eenvoudig omdat het een set van de database biedt voor de beste resultaten. Het wordt gebruikt om het netwerk te hosten en gemakkelijke toegang te geven tot het model in de cloud door API te bieden.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML regent machine learning-modellen van hoge kwaliteit met beperkte machine learning-experts.
6. Theano
Theano is een open-source project uitgegeven door de Universiteit van Montreal, Quebec (thuisbasis van YoshuaBengio) onder licentie van de BSD. Het werd ontwikkeld door de LISA-groep (nu MILA's).
Theano is een bibliotheek van Python, die de compilatie van wiskundige uitdrukkingen optimaliseert, met name veel van de matrixwaarde. Theano drukt berekeningen uit met behulp van een NumPy-syntaxis en compileert ze om met succes te werken op CPU- of GPU-architecturen. We kunnen Theano niet rechtstreeks leren, de reden is dat het heel diep in leren is. In feite wordt een van de meest populaire Python-projecten die het Theano zo gemakkelijk maken om diep te leren, ten zeerste aanbevolen. Deze projecten voorzien Python van datastructuren en gedragingen die zijn ontworpen om snel en betrouwbaar diepgaande leermodellen te creëren en tegelijkertijd te garanderen dat Theano snelle en effectieve modellen ontwikkelt en uitvoert.
De Lasagne-bibliotheek biedt bijvoorbeeld de klassen van Theano om diep leren te creëren, maar het zal nog steeds een Theano-syntaxis nodig hebben om te leren.
7. Keras
Keras is een op Python gebaseerde open-source neurale netwerkbibliotheek. Het kan worden uitgevoerd aan de bovenkant van Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano of PlaidM. Ontworpen om snel te kunnen experimenteren met diepe neurale netwerken, het is gebruiksvriendelijk, modulair en uitbreidbaar.
De API is "ontworpen voor mensen, niet voor machines" en volgt de beste cognitieve methoden voor belastingvermindering. De zelfstandige modules die u kunt combineren om nieuwe modellen te maken, zijn neurale lagen, kostenfuncties, optimizers, initialisatieschema's, activeringscompatibiliteit en regularisatieschema's. Als nieuwe klassen en functies, zijn nieuwe modules eenvoudig toe te voegen. Modellen die geen afzonderlijke configuratiebestanden hebben, worden gedefinieerd met een Python-code. De belangrijkste reden voor het gebruik van Keras is gebaseerd op hun leidende principes, voornamelijk op de principes van eenvoudig te gebruiken. We raden onze eigen ModelSerializer-klasse aan om uw model verder op te slaan en opnieuw te laden nadat u uw model hebt geïmporteerd.
8. Zaklamp
De fakkel is een open-source machine learning-bibliotheek, een raamwerk voor wetenschappelijk computergebruik en een scripttaal gebaseerd op de programmeertaal van Lua. Het biedt een breed scala aan diepgaande leeralgoritmen en maakt gebruik van de LuaJIT-scripttaal, evenals een onderliggende C-implementatie. Het heeft ook een N-dimensionale krachtige array. De fakkel is een wetenschappelijke computerstructuur met brede ondersteuning voor GPU's eerste leermachine-algoritmen. Dankzij een eenvoudige en snelle taal is de LuaJIT en de onderliggende C / CUDA-implementatie eenvoudig en efficiënt in gebruik.
9. Infer.NET
Microsoft heeft zijn platformonafhankelijke Infer uitgebracht. Netwerkmodelgebaseerde machine learning-omgeving via open source. Het programma is samengesteld door een krachtig codekader om een aanpak te implementeren die een substantiële schaalbaarheid, bij benadering deterministische, Bayesiaanse inferentie mogelijk maakt. Modelleren is ook van toepassing op problemen met gegevenskenmerken, waaronder realtime gegevens, heterogene gegevens, niet-gemarkeerde informatie en gegevens met ontbrekende delen en gegevens met bekende vervormingen.
10. Scikit Leren
Scikit-learn is uitgebracht in het jaar 2007. Het is een open-source bibliotheek die wordt gebruikt bij machine learning. Het is ontworpen op basis van het Matplotlib-, SciPy- en NumPy-concept. Het scikit-learn framework houdt zich niet bezig met het laden en manipuleren van gegevens, maar eerder met datamodellering.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib is een ander TensorFlow-alternatief. Het wordt gebruikt als een gedistribueerd raamwerk voor machine learning. Om een project te ontwikkelen dat open-source is, wordt Apache Spark Mllib veel gebruikt omdat het zich vooral richt op machine learning om een eenvoudige interface te maken. Het bevat een bibliotheek die wordt gebruikt voor schaalbare beroepsopleiding. Het ondersteunt algoritmen zoals beslissingsbomen, regressie, clustering en API op een hoger niveau.
Conclusie
In dit artikel hebben we alternatieve tools gezien voor de TensorFlow machine learning tool.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor TensorFlow-alternatieven. Hier hebben we het Concept en enkele TensorFlow-alternatieven besproken die we moeten kennen. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is big data-technologie?
- Volledige zelfstudies over Redux-alternatieven
- Wat zijn SOA-alternatieven?
- Beste alternatieven voor Android
- Gids voor TensorFlow Playground
- Tensorflow Basics