Verschil tussen TensorFlow versus Caffe
TensorFlow is een open source python-vriendelijke softwarebibliotheek voor numerieke berekeningen die het leren van machines sneller en eenvoudiger maakt met behulp van datastroomgrafieken. TensorFlow vergemakkelijkt het proces van het verzamelen van gegevens, het voorspellen van functies, het trainen van verschillende modellen op basis van de gebruikersgegevens en het verfijnen van toekomstige resultaten. TensorFlow is ontwikkeld door het hersenteam van de onderzoekafdeling voor machine-intelligentie van Google voor onderzoek naar machine learning en diep leren. Caffe is een diepgaand leerraamwerk voor trainingen en beheert de neurale netwerkmodellen en is ontwikkeld door het Berkeley Vision and Learning Center. Caffe is ontwikkeld met expressie, snelheid en modulariteit in gedachten. In Caffe worden modellen en optimalisaties gedefinieerd als platte tekstschema's in plaats van code met wetenschappelijke en toegepaste vooruitgang voor algemene code, referentiemodellen en reproduceerbaarheid.
Wat is TensorFlow?
TensorFlow is platformoverschrijdend omdat we het kunnen gebruiken voor zowel CPU als GPU, mobiele en ingebedde platforms, tensor flow-eenheden enz. TensorFlow is ontwikkeld in python en C ++ programmeertaal die goed geschikt is voor numerieke berekeningen en grootschalige machine learning en deep learning (neurale netwerken) modellen met verschillende algoritmen en beschikbaar gesteld via een gemeenschappelijke laag. TensorFlow kan verschillende modellen van diepe neurale netwerken trainen en uitvoeren, zoals herkenning van handgeschreven cijfers, beeldherkenning, verwerking van natuurlijke taal, op partiële vergelijkingen gebaseerde modellen, modellen gerelateerd aan voorspelling en terugkerende neurale netwerken.
Wat is Caffe?
Caffe is ontwikkeld in C ++ programmeertaal samen met Python en Matlab. De architectuur van Caffe stimuleert nieuwe toepassingen en innovaties. Het maakt uitvoering van deze modellen op CPU en GPU mogelijk en we kunnen tussen deze schakelen met een enkele vlag. De snelheid van caffe maakt het geschikt voor onderzoeksexperimenten en industrieontwikkeling, omdat het meer dan 60 miljoen beelden per dag kan verwerken. Caffe biedt academische onderzoeksprojecten, grootschalige industriële toepassingen op het gebied van beeldverwerking, visie, spraak en multimedia. Met Caffe kunnen we verschillende soorten neurale netwerken trainen.
Head to Head-vergelijking tussen TensorFlow vs Caffe (infographics)
Hieronder is het top 6 verschil tussen TensorFlow versus Caffe 
Belangrijkste verschillen tussen TensorFlow versus Caffe
Beide TensorFlow versus Caffe zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen TensorFlow versus Caffe bespreken
- Het TensorFlow-raamwerk is meer geschikt voor onderzoek en serverproducten, aangezien beide een verschillende set doelgebruikers hebben, waarbij TensorFlow gericht is op onderzoeker en servers, terwijl het Caffe-raamwerk geschikter is voor de implementatie van de productie. Terwijl beide TensorFlow vs Caffe frameworks een andere set van gerichte gebruikers heeft. Caffe richt zich op mobiele telefoons en computationele beperkte platforms.
- Beide TensorFlow vs Caffe hebben steile leercurven voor beginners die diep leren en neurale netwerkmodellen willen leren.
- Caffe presteert 1, 2 tot 5 keer beter dan TensorFlow volgens interne benchmarking in Facebook.
- TensorFlow werkt goed op afbeeldingen en sequenties en stemde als de meest gebruikte bibliotheek voor diepgaand leren, terwijl Caffe goed werkt op afbeeldingen maar niet goed werkt op sequenties en terugkerende neurale netwerken.
- TensorFlow is eenvoudiger te implementeren met behulp van python pip-pakketbeheer, terwijl de implementatie van Caffe niet eenvoudig is, moeten we de broncode compileren.
- Caffe is bedoeld voor ontwikkelaars die hands-on diep leren willen ervaren en biedt middelen voor training en leren, terwijl TensorFlow API's op hoog niveau zorgen voor ontwikkelaars die zich geen zorgen hoeven te maken.
TensorFlow vs Caffe Vergelijkingstabel
Hieronder is de 6 bovenste vergelijking tussen TensorFlow vs Caffe
| De basis van vergelijking tussen TensorFlow versus Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Gemakkelijkere implementatie | TensorFlow is eenvoudig te implementeren, omdat gebruikers de python pip manager eenvoudig moeten installeren, terwijl we in Caffe alle bronbestanden moeten compileren. | In Caffe hebben we geen eenvoudige methode om te implementeren. We moeten elke broncode compileren om deze te kunnen gebruiken, wat een nadeel is. |
| Levenscyclusbeheer en API's | TensorFlow biedt API's op hoog niveau voor het bouwen van modellen, zodat we eenvoudig kunnen experimenteren met TensorFlow API's. Het heeft een geschikte interface voor python (wat de taalkeuze is voor datawetenschappers) voor banen in machine learning. | Caffe heeft geen API's op een hoger niveau, waardoor het moeilijk zal zijn om te experimenteren met Caffe, de configuratie op een niet-standaard manier met API's op een laag niveau. De Caffe-benadering van API's van gemiddeld tot laag niveau biedt weinig ondersteuning op hoog niveau en beperkte diepe configureerbaarheid. Caffe-interface is meer van C ++, wat betekent dat gebruikers meer taken handmatig moeten uitvoeren, zoals het maken van configuratiebestanden, enz. |
| GPU's | In TensorFlow kunnen we GPU's gebruiken met behulp van de tf.device () waarin alle noodzakelijke aanpassingen kunnen worden gemaakt zonder enige documentatie en verdere noodzaak voor API-wijzigingen. In TensorFlow kunnen we twee exemplaren van een model op twee GPU's en een enkel model op twee GPU's uitvoeren. | In Caffe is er geen ondersteuning voor tools in python. Dus alle training moet worden uitgevoerd op basis van een C ++ opdrachtregelinterface. Het ondersteunt een enkele stijl van multi-GPU-configuratie, terwijl TensorFlow meerdere soorten multi-GPU-configuraties ondersteunt. |
| Ondersteuning voor meerdere machines | In TensorFlow is de configuratie van taken eenvoudig voor taken met meerdere knooppunten door de tf in te stellen. Apparaat om het aantal taken uit te voeren. | In Caffe moeten we de MPI-bibliotheek gebruiken voor ondersteuning van meerdere knooppunten en deze werd in eerste instantie gebruikt om massieve multi-knooppunt supercomputer-applicaties uit elkaar te halen. |
| Definitie | Een tensorflow-raamwerk is geschikter voor onderzoeks- en serverproducten, aangezien beide een verschillende set doelgebruikers hebben waarbij TensorFlow zich richt op onderzoeker en servers. | Caffe framework is geschikter voor de inzet van productierand. Terwijl beide frameworks een andere set van gerichte gebruikers hebben. Caffe richt zich op mobiele telefoons en computationele beperkte platforms. |
| Prestaties, de leercurve | Een tensorflow-framework heeft minder prestaties dan Caffe in de interne benchmarking van Facebook. Het heeft een steile leercurve en het werkt goed op afbeeldingen en reeksen. Het wordt gestemd als de meest gebruikte deep learning-bibliotheek, samen met Keras. | Caffe framework presteert 1, 2 tot 5 keer meer dan TensorFlow in interne benchmarking van Facebook. Het heeft een steile leercurve voor beginners. Het werkt goed voor diep leren op afbeeldingen, maar werkt niet goed op terugkerende neurale netwerken en sequentiemodellen. |
Conclusie - TensorFlow vs Caffe
Tot slot is het een overzicht van de vergelijking tussen twee diepgaande leerkaders TensorFlow versus Caffe. Ik hoop dat je deze kaders goed begrijpt na het lezen van dit TensorFlow vs Caffe-artikel. Het TensorFlow-raamwerk is een snelgroeiend raamwerk en verkozen tot de meest gebruikte deep learning-frameworks en recent heeft Google zwaar in het framework geïnvesteerd. TensorFlow biedt ondersteuning voor mobiele hardware, low-level API-kern geeft één end-to-end programmeercontrole en high-level API's waardoor het snel en efficiënt is terwijl Caffe achteruit in deze gebieden is in vergelijking met TensorFlow. TensorFlow heeft dus het potentieel om dominant te worden in een kader van diep leren.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen TensorFlow versus Caffe. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen TensorFlow en Caffe met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie.
- Ubuntu vs Windows 10 - Topvergelijking
- Winforms vs WPF - Nuttige verschillen
- Onderscheid tussen SOAP versus JSON