یکی از راه‌هایی که هر فرد علاقه‌مند به فناوری که می‌خواهد کار خود را در حوزه علم داده آغاز کند برای کسب اطلاعات در پیش می‌گیرد، جستجوی اینترنتی است که البته اغلب اوقات به پاسخ‌های صحیحی ختم نمی‌شود. از این رو ما در این مقاله سعی کرده‌ایم به شما کمک کنیم تا بتوانید کتابخانه یادگیری عمیق بهتری را برای خود انتخاب کنید. تجزیه و تحلیل‌های ما بر اساس عوامل مختلفی مانند معماری، سرعت، کاربرپسندی، محبوبیت و موارد دیگر انجام شده است.
آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق پایتون
اما اجازه دهید قبل از شروع بخش تجزیه و تحلیل، با هر یک از آنها به‌طور خلاصه آشنا شویم.
کتابخانه یادگیری عمیق کراس – Keras
کراس یک کتابخانه قدرتمند و در دسترس منبع باز برای شبکه عصبی و توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق است. این کتابخانه ریاضی نمادین، به شما این امکان می‌دهد مسائل مربوط به یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را حل کنید.
هدف این ابزار انجام آزمایش‌های سریع با استفاده از یادگیری عمیق است. این برنامه که در 27 مارس 2015 توسط Francois Chollet توسعه یافته است، در واقع یک API برنامه نویسی سطح بالا است.
کتابخانه پای تورچ – Pytorch
PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین اوپن سورس است که به زبان Python و C++ نوشته شده است و به عنوان یک برنامه منبع باز برای دانلود در دسترس عموم قرار دارد. گروه تحقیقاتی فیس بوک این فناوری را در اکتبر 2016 توسعه داد تا در برنامه هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و موارد دیگر مورد استفاده قرار گیرد. این برنامه در مقایسه با سایر همتایانش از لحاظ سطح بالا و سطح پایین، جایی بین TensorFlow و Keras قرار می‌گیرد.
کتابخانه تنسورفلو – TensorFlow
این کتابخانه که به راحتی با C++، جاوا و سایر زبان‌های کد یکپارچه میشود، ابزار جامعی را برای توسعه دهندگان، شرکت‌ها و … برای ساخت برنامه های کاربردی مبتنی بر یادگیری ماشین فراهم می‌کند. در این کتابخانه ریاضی نمادین، مسائل مربوط به یادگیری عمیق و یادگیری ماشین حل میشود. کتابخانه تنسورفلو که در 9 نوامبر 2015 توسط گوگل ایجاد شده است، در برنامه نویسی به عنوان یک API سطح پایین شناخته میشود.
بررسی عوامل تأثیرگذار بر انتخاب Framework یادگیری عمیق مناسب
1. معماری- Architecture
آموزش مدل‌های بزرگ و پیچیده فرایندی زمان بر است، بنابراین سرعت پردازش برای مدل‌های بزرگ و پیچیده کمتر خواهد بود. PyTorch در مقایسه با Keras، معماری پیچیده‌تری دارد که می‌تواند منجر به خوانایی کمتر شود. برندگان رقابت در این بخش TensorFlow و PyTorch بودند که هر دو فریمورک های شبیه سازی سطح پایین عملی هستند که سرعت و زمان بالایی دارند.
2.سرعت- Speed
سرعت Keras بالاتر از حداقل نیست و سرعت این framework در مقایسه با سایر framework ها کندتر است. TensorFlow و Pytorch هر دو با حداکثر سرعت کار می‌کنند که به نوبه خود باعث نمایش عملکرد بالاتری میشود.
3- سطح API ها- Level of APIs
API های Keras اجازه دسترسی به Theano و CNTK را فراهم می‌کنند، بنابراین Keras را می‌توان در هر دو پلتفرم اجرا کرد. اما به دلیل API سطح پایین PyTorch، این کتابخانه تنها از آرایه Array) ) پشتیبانی می‌کند. با این‌حال اخیراً پای تورچ توجه زیادی را به خود جلب کرده است و به یک راه حل ترجیحی برای تحقیقات دانشگاهی و برنامه های یادگیری عمیق که نیاز به بهینه سازی بیان سفارشی دارند تبدیل شده است. TensorFlow علاوه بر ارائه API های سطح پایین، API های سطح بالا را نیز ارائه می‌دهد.
4. مبتدی دوست- Beginner-Friendly
ویژگی نمونه سازی سریع در Keras بر این اساس طراحی شده است که مدل یادگیری عمیق را آسان کند. این برنامه دارای یک رابط کاربری بسیار مبتدی است که کاربران می‌توانند به راحتی شبکه های عصبی را مانند بلوک‌های لگو بسازند.
فرایند مشکل یابی یا Debugging ارورهای پایتون به سادگی دیباگینگ کد پایتون است. مشکل یابی این خطاها را می‌توان با استفاده از هر یک از دیباگرهای محبوب پایتون انجام داد. دیباگینگ خطاها در Tensorflow با استفاده از ماژول‌های debugging آن امکان پذیر است.
5.دیباگینگ – Debugging
کارکردن با Keras معمولاً ساده است و حین کار با آن احتمالاً با هیچ مشکلی مواجه نخواهید شد. با این حال، از آنجایی که سطوح انتزاعی بسیار زیادی در بک‌اند دارد، دیباگینگ آن اغلب می‌تواند دشوار باشد. با Pytorch می‌توانید راحت‌تر از Keras یا TensorFlow دیباگینگ کنید. فرآیند دیباگینگ در TensorFlow نیز می‌تواند چالش برانگیز باشد.
6.روند محبوبیت- Trends Popularity
شبکه‌های عصبی مبتنی بر هسته شامل لایه‌های کانولوشنال و کاربردی به طور گسترده توسط Keras استفاده می‌شوند و Keras بیشتر در شرکت هایی مانند Nvidia، Uber، Amazon، Apple و Netflix استفاده میشود. استفاده داخلی از گوگل و هم نرم افزاری که برای ثبت تصاویر به طور خودکار از آن استفاده می‌کند، در معروفیت آن مؤثر بوده است. تنسورفلو توسط گوگل، لینکدین، اسنپ، AMD، بلومبرگ، پی پال و کوالکام، بسیاری از شرکت‌های دیگر استفاده میشود.
Keras با ماژول NN، ماژول بهینه و ماژول autograd خود از برنامه های گرافیکی پرقدرت پشتیبانی می‌کند و تمایز خودکار آن در شبکه‌های یادگیری عمیق باعث محبوبیت آن شده است. از جمله شرکت‌های بزرگی که از Pytorch استفاده می‌کنند می‌توان به فیس‌بوک، ولز فارگو، Salesforce، Genentech، Microsoft و JPMorgan Chase اشاره کرد.
7.دیتا بیس- DataSet
از آنجایی که نسخه اصلی، Keras سرعت پایینی داشت و برای نمونه سازی سریع طراحی شده بود این فریم ورک برای پردازش مجموعه داده‌های بزرگ مناسب نیست. یکی از دلایلی که کراس در مجموعه داده‌های کوچکتر به خوبی کار می‌کند، سرعت اجرای آن سریع است.
در حالی که اگرچه TensorFlow و PyTorch فریمورک‌های سطح پایینی هستند، اما به دلیل سرعت بالایی که دارند می‌توانند با مجموعه داده‌های بزرگ به خوبی کار کنند. تسک هایی با کارایی بالا روی یک مجموعه داده با حجم بالا را می‌توان به خوبی با این ابزارها انجام داد.
نتیجه
ما برای مقایسه این 3 فریمورک، پارامترهای مختلفی را بررسی کردیم و شاهد این بودیم که مثلاً PyTorch کاربرپسند و ساده‌تر است یا TensorFlow به دلیل API ناکارا چندان راضی‌کننده به نظر نمی‌رسد. از طرف دیگر درست است که Keras و TensorFlow دیوارهایی دارند که از آجر و ملات ساخته شده‌اند، اما دهانه‌های کوچکی برای برقراری ارتباط باقی می‌گذارند، در حالی که PyTorch محکم به پایتون متصل است و می‌توانید آن را در بسیاری از پلتفرم‌های مختلف به کار بگیرید.
