Ero TensorFlow vs. Caffen välillä
TensorFlow on avoimen lähdekoodin python-ystävällinen ohjelmistokirjasto numeerista laskentaa varten, mikä tekee koneoppimisesta nopeampaa ja helpompaa tiedonkulkukaavioiden avulla. TensorFlow helpottaa tietojen hankkimisprosessia, ominaisuuksien ennustamista, erilaisten mallien kouluttamista käyttäjän tietojen perusteella ja tulevien tulosten parantamista. TensorFlow on aivojen ryhmän kehittämä Googlen koneintelyn tutkimusosastolla koneoppimiseen ja syvän oppimisen tutkimukseen. Caffe on syvällinen oppimiskehys junalle ja ajaa hermoverkkomalleja, ja sen on kehittänyt Berkeley Vision and Learning Center. Kahvila on kehitetty ilme, nopeus ja modulaarisuus mielessä. Caffe-malleissa optimoinnit määritellään selkeästi tekstimuotoisina kaavoina, ei tieteellisellä ja sovelletulla edistyksellä yhteiselle koodille, referenssimalleille ja toistettavuudelle.
Mikä on TensorFlow?
TensorFlow on monialustainen, koska voimme käyttää sitä toimimaan sekä CPU: lla että GPU: lla, mobiilisovelluksissa ja sulautetuissa alustoissa, tensorivirtausyksiköissä jne. ja syvän oppimisen (hermoverkot) mallit, joilla on erilaiset algoritmit ja jotka ovat saatavana yhteisen kerroksen kautta. TensorFlow pystyy kouluttamaan ja ajamaan erilaisia syvien hermoverkkojen malleja, kuten käsin kirjoitettujen numeroiden tunnistaminen, kuvan tunnistaminen, luonnollisen kielen käsittely, osittaiset johdannaisen yhtälöpohjaiset mallit, ennustamiseen liittyvät mallit ja toistuvat hermoverkot.
Mikä on kahvila?
Caffe on kehitetty C ++-ohjelmointikielellä yhdessä Pythonin ja Matlabin kanssa. Caffen arkkitehtuuri rohkaisee uusia sovelluksia ja innovaatioita. Se sallii näiden mallien suorittamisen CPU: lla ja GPU: lla ja voimme vaihtaa niiden välillä yhdellä lipulla. Kahvi-nopeus tekee siitä sopivan tutkimuskokeisiin ja teollisuuden kehittämiseen, koska se voi käsitellä yli 60 miljoonaa kuvaa yhdessä päivässä. Caffe tarjoaa akateemisia tutkimusprojekteja, laaja-alaisia teollisia sovelluksia kuvankäsittelyn, kuvan, puheen ja multimedian alalla. Caffen avulla voimme kouluttaa erityyppisiä hermoverkkoja.
Head to Head -vertailu TensorFlow vs. Caffen kanssa (Infografia)
Alla on kuusi parhainta eroa TensorFlow vs. Caffen välillä 
Keskeiset erot TensorFlow vs. Caffen välillä
Sekä TensorFlow vs. Caffe ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin tärkeimmistä eroista TensorFlow vs. Caffen välillä
- TensorFlow-kehys sopii paremmin tutkimukseen ja palvelintuotteisiin, koska molemmilla on erilainen kohderyhmä, jossa TensorFlow pyrkii tutkijoille ja palvelimille, kun taas Caffe-kehys sopii paremmin tuotannon reunan käyttöönottoon. Kun taas molemmilla TensorFlow vs. Caffe -kehyksillä on erilainen kohdennettuja käyttäjiä. Caffe pyrkii matkapuhelimiin ja laskennallisiin rajoitettuihin alustoihin.
- Sekä TensorFlow vs. Caffessa on jyrkät oppimiskäyrät aloittelijoille, jotka haluavat oppia syväoppimis- ja hermoverkkomalleja.
- Kahvila on enemmän suorituskykyä kuin TensorFlow 1, 2–5 kertaa per Facebookin sisäinen vertailu.
- TensorFlow toimii hyvin kuvissa ja sekvensseissä ja äänesti eniten käytettynä syvän oppimisen kirjastona, kun taas Caffe toimii hyvin kuvissa, mutta ei sekvensseissä ja toistuvissa hermoverkoissa.
- TensorFlow on helpompi ottaa käyttöön käyttämällä python pip -paketinhallintaa, kun taas Caffen käyttöönotto ei ole yksinkertaista, meidän on koottava lähdekoodi.
- Caffe on tarkoitettu kehittäjille, jotka haluavat kokea käytännön syväoppimista, ja tarjoaa resursseja koulutukseen ja oppimiseen, kun taas TensorFlow-korkean tason sovellusliittymät hoitavat tilanteet, joissa kehittäjien ei tarvitse huolehtia.
TensorFlow vs. Caffen vertailutaulukko
Alla on kuusi ylin vertailua TensorFlow vs. Caffen kanssa
| Vertailun perusteet TensorFlow: n ja Caffen välillä |
TensorFlow |
Caffe |
| Helppo käyttöönotto | TensorFlow on helppo ottaa käyttöön, koska käyttäjien on asennettava python pip manager helposti, kun taas Cafessa meidän on koottava kaikki lähdetiedostot. | Caffessa meillä ei ole yksinkertaista menetelmää käyttöönottamiseksi. Meidän on käännettävä jokainen lähdekoodi voidakseen käyttää sitä, mikä on haittapuoli. |
| Elinkaarin hallinta ja sovellusliittymät | TensorFlow tarjoaa korkean tason sovellusliittymiä mallirakennukseen, jotta voimme kokeilla helposti TensorFlow-sovellusliittymien kanssa. Sillä on sopiva käyttöliittymä pythonille (joka on tietotekijöiden kielen valinta) koneoppimista varten. | Caffella ei ole korkeamman tason sovellusliittymiä, minkä vuoksi on vaikea kokeilla Caffea, konfiguraatiota epästandardisella tavalla matalan tason sovellusliittymien kanssa. Caffe-lähestymistapa keskitasosta matalaan API tarjoaa vähän korkean tason tukea ja rajoitetun syvän konfiguroitavuuden. Kahvilarajapinta on enemmän C ++ -arvoa, mikä tarkoittaa, että käyttäjien on suoritettava enemmän tehtäviä manuaalisesti, kuten kokoonpanotiedostojen luominen jne. |
| GPU | TensorFlow-ohjelmassa voimme käyttää GPU: ita käyttämällä tf.device (), jossa kaikki tarvittavat säädöt voidaan tehdä ilman dokumentaatiota ja API-muutosten tarvetta. TensorFlow-sovelluksessa pystymme ajamaan kaksi kopiota mallista kahdella GPU: lla ja yhden mallin kahdella GPU: lla. | Caffessa python ei tue työkaluja. Joten kaikki harjoitukset on suoritettava C ++-komentoriviliittymän perusteella. Se tukee yhden tyyppistä moni-GPU-kokoonpanoa, kun taas TensorFlow tukee monentyyppisiä multi-GPU-kokoonpanoja. |
| Useiden koneiden tuki | TensorFlow-ohjelmassa töiden määritys on suoraa monisolmutehtävissä asettamalla tf. Laite, jonka työpaikkojen lukumäärä on suoritettava. | Caffessa meidän on käytettävä MPI-kirjastoa monisolmutukeen ja sitä käytettiin alun perin hajottamaan massiiviset monisolmuiset supertietokonesovellukset. |
| Määritelmä | Tensorflow-kehys sopii paremmin tutkimukseen ja palvelintuotteisiin, koska molemmilla on eri kohdejoukkojoukko, missä TensorFlow pyrkii tutkijoille ja palvelimille. | Caffe-kehys sopii paremmin tuotannon reunan käyttöönottoon. Molemmilla puitteilla on erilainen kohdennettuja käyttäjiä. Caffe pyrkii matkapuhelimiin ja laskennallisiin rajoitettuihin alustoihin. |
| Suorituskyky, oppimiskäyrä | Tensorflow-kehys on vähemmän suorituskykyinen kuin Caffe Facebookin sisäisessä vertailuanalyysissä. Sillä on jyrkkä oppimiskäyrä ja se toimii hyvin kuvissa ja sekvensseissä. Se on äänestetty eniten käytetyksi syväoppimiskirjastoksi yhdessä Keran kanssa. | Caffe-kehyksen suorituskyky on 1, 2–5 kertaa suurempi kuin TensorFlow Facebookin sisäisessä vertailuanalyysissä. Sillä on jyrkkä oppimiskäyrä aloittelijoille. Se toimii hyvin kuvien syvällisessä oppimisessa, mutta ei toistuvissa hermoverkoissa ja sekvenssimalleissa. |
Johtopäätös - TensorFlow vs. Caffe
Lopuksi, se on yleiskatsaus kahden syvän oppimiskehyksen, TensorFlow vs. Caffe, vertailuun. Toivottavasti ymmärrät nämä puitteet lukeessasi tämän TensorFlow vs Caffe -artikkelin. TensorFlow-kehys on nopeasti kasvava, ja siitä äänestettiin eniten käytettyinä syvän oppimisen puitteina, ja Google on viime aikoina investoinut runsaasti puitteisiin. TensorFlow tarjoaa mobiililaitteellista tukea, matalan tason API-ydin antaa yhden päästä päähän -ohjauksen ja korkean tason sovellusliittymät, mikä tekee siitä nopean ja tehokkaan, kun taas Caffe näillä alueilla taaksepäin verrattuna TensorFlow-ohjelmaan. Joten TensorFlow voi tulla hallitsevaksi syvän oppimisen puitteissa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas TensorFlow vs. Caffen suurimpaan eroon. Täällä keskustellaan myös TensorFlow vs Caffen avaineroista infografian ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja.
- Ubuntu vs Windows 10 - paras vertailu
- Winforms vs WPF - hyödyllisiä eroja
- Erota SOAP vs. JSON