Razlika med TensorFlow proti Caffe
TensorFlow je odprtokodna knjižnica programske opreme, namenjena pitonu, za numerično računanje, ki omogoča hitrejše in enostavnejše učenje s pomočjo grafov pretoka podatkov. TensorFlow olajša postopek pridobivanja podatkov, napovedovanje funkcij, usposabljanje različnih modelov na podlagi uporabniških podatkov in izboljšanje prihodnjih rezultatov. TensorFlow je razvila skupina možganov v Googlovem oddelku za raziskovanje strojne inteligence za strojno učenje in poglobljeno učenje. Caffe je globok učni okvir za vlak in vodi modele nevronske mreže, razvil pa ga je Berkeley Vision and Learning Center. Caffe je razvit z izraznostjo, hitrostjo in modularnostjo. V modelih Caffe in optimizacije so opredeljene kot sheme navadnega besedila namesto kode z znanstvenim in uporabnim napredkom za skupno kodo, referenčne modele in obnovljivost.
Kaj je TensorFlow?
TensorFlow je medvrstna platforma, saj ga lahko uporabljamo za delovanje na CPU in GPU, mobilnih in vgrajenih platformah, enotah tenzorskih tokov itd. TensorFlow je razvit v programskem jeziku python in C ++, ki je primeren za numerično računanje in obsežno strojno učenje modeli globokega učenja (nevronske mreže) z različnimi algoritmi in na voljo prek skupnega sloja. TensorFlow lahko usposobi in poganja različne modele globokih nevronskih mrež, kot so prepoznavanje ročno napisanih številk, prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika, modeli na osnovi delnih izpeljanih enačb, modeli, povezani z napovedovanjem, in ponavljajoče se nevronske mreže.
Kaj je Caffe?
Caffe je razvit v programskem jeziku C ++, skupaj s Python in Matlab. Caffeova arhitektura spodbuja nove aplikacije in inovacije. Omogoča izvajanje teh modelov v CPU in GPU, med njimi pa lahko preklapljamo z eno samo zastavo. Caffe hitrost je primerna za raziskovalne poskuse in razvoj industrije, saj lahko v enem dnevu obdela več kot 60 milijonov slik. Caffe ponuja akademske raziskovalne projekte, obsežne industrijske aplikacije na področju obdelave slik, vida, govora in multimedije. S pomočjo Caffea lahko treniramo različne vrste nevronskih mrež.
Primerjava med ljudmi med TensorFlow proti Caffe (Infographics)
Spodaj je zgornjih 6 razlik med TensorFlow proti Caffe 
Ključne razlike med TensorFlow proti Caffe
Oba TensorFlow vs Caffe sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med TensorFlow proti Caffe
- Okvir TensorFlow je bolj primeren za raziskovalne in strežniške izdelke, saj imata oba različen nabor ciljnih uporabnikov, kjer je TensorFlow namenjen raziskovalcem in strežnikom, medtem ko je Caffe okvir bolj primeren za razvojno proizvodnjo. Medtem ko imata oba okvira TensorFlow vs Caffe drugačen nabor ciljnih uporabnikov. Caffe si prizadeva za mobilne telefone in računalniško omejene platforme.
- Tako TensorFlow proti Caffe imata strme krivulje učenja za začetnike, ki se želijo naučiti modelov globokega učenja in nevronskih mrež.
- Caffe ima večjo učinkovitost kot TensorFlow za 1, 2 do 5-krat glede na interno primerjalno analizo v Facebooku.
- TensorFlow dobro deluje na slikah in zaporedjih ter je glasoval kot najpogosteje uporabljena knjižnica za globoko učenje, medtem ko Caffe dobro deluje na slikah, vendar ne deluje dobro na zaporedjih in ponavljajočih se nevronskih mrežah.
- TensorFlow je lažje uvesti z upravljanjem paketov python, medtem ko namestitev Caffe ni preprosta, moramo sestaviti izvorno kodo.
- Caffe je namenjena razvijalcem, ki želijo izkusiti poglobljeno učenje in ponuja vire za usposabljanje in učenje, medtem ko API TensorFlow na visoki ravni skrbi tam, kjer razvijalcem ni treba skrbeti.
Primerjalna tabela TensorFlow vs Caffe
Spodaj je 6 najboljših primerjav med TensorFlow proti Caffe
| Osnove primerjave med TensorFlow proti Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Lažja namestitev | TensorFlow je enostaven za uporabo, saj morajo uporabniki enostavno namestiti upravljalnik piponov python, medtem ko moramo v Caffeu sestaviti vse izvorne datoteke. | V Caffeu nimamo preprostega načina, ki bi ga uporabil. Sestaviti moramo vsako izvorno kodo, da jo uporabimo kot slabost. |
| Upravljanje življenjskega cikla in API-ji | TensorFlow ponuja API-je na visoki ravni za gradnjo modelov, tako da lahko enostavno eksperimentiramo s API-ji TensorFlow. Ima primeren vmesnik za python (ki je izbira jezika za podatkovne strokovnjake) za delovna opravila v strojnem učenju. | Caffe nima API-ja višje ravni, zaradi katerega bi bilo težko eksperimentirati s Caffe, konfiguracijo na nestandarden način z API-ji nizke ravni. Caffe pristop API-jev srednje do nizke ravni zagotavlja malo podpore na visoki ravni in omejeno globoko konfigurabilnost. Caffe vmesnik je bolj C ++, kar pomeni, da morajo uporabniki več nalog opraviti ročno, kot je ustvarjanje konfiguracijske datoteke itd. |
| GPU-jevi | V TensorFlowu lahko uporabimo GPU-je s pomočjo tf.device (), v kateri je mogoče opraviti vse potrebne prilagoditve brez kakršne koli dokumentacije in nadaljnjih potreb po spremembah API-ja. V sistemu TensorFlow lahko zaženemo dve kopiji modela na dveh GPU-ju in en model na dveh GPU-jih. | V Caffeu ni podpore orodij v pythonu. Torej je treba vse usposabljanje izvesti na podlagi vmesnika ukazne vrstice C ++. Podpira en slog konfiguracije več GPU, medtem ko TensorFlow podpira več vrst konfiguracij več GPU. |
| Podpora za več strojev | V programu TensorFlow je konfiguracija opravil enostavna za naloge z več vozlišč z nastavitvijo tf. Napravo za število opravil je treba zagnati. | V Caffeu moramo za podporo več vozlišč uporabiti knjižnico MPI, sprva pa je bila uporabljena za ločitev množičnih aplikacij za superračunalnike z več vozlišč. |
| Opredelitev | Tensorflow okvir je bolj primeren za raziskovalne in strežniške izdelke, saj imata oba različen nabor ciljnih uporabnikov, kjer je TensorFlow namenjen raziskovalcu in strežnikom. | Okvir Caffe je bolj primeren za proizvodne robne razmere. Ker imata oba okvira različen nabor ciljnih uporabnikov. Caffe si prizadeva za mobilne telefone in računalniško omejene platforme. |
| Uspešnost, krivulja učenja | Tensorflow okvir ima manjše rezultate kot Caffe pri notranjem primerjalnem oceni Facebooka. Ima strmo krivuljo učenja in dobro deluje na slike in sekvence. Za Kerasovo glasovanje velja, da je največkrat uporabljena knjižnica z globokim učenjem. | Caffe Framework ima v internih primerjalnih analizah Facebooka uspešnost od 1, 2 do 5-krat več kot TensorFlow. Ima strmo krivuljo učenja za začetnike. Dobro deluje za poglobljeno učenje slik, vendar ne deluje dobro v ponavljajočih se nevronskih mrežah in zaporednih modelih. |
Zaključek - TensorFlow vs Caffe
Končno je pregled primerjave dveh globokih učnih okvirov TensorFlow vs Caffe. Upam, da boste dobro razumeli te okvire, ko boste prebrali članek o TensorFlow vs Caffe. Okvir TensorFlow je hitro rastoč in je bil izbran za najpogosteje uporabljene okvire globokega učenja in nedavno je Google veliko vlagal v okvir. TensorFlow ponuja podporo za mobilno strojno opremo, jedro API-ja na nizki ravni daje eno programsko kontrolo od konca do konca in API-je za visoko raven, kar omogoča hiter in učinkovit, medtem ko je Caffe na teh področjih nazaj v primerjavi s TensorFlow. Torej ima TensorFlow potencial, da postane prevladujoč v okviru globokega učenja.
Priporočeni članki
To je vodilo za največjo razliko med TensorFlow proti Caffe. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah TensorFlow vs Caffe z infografiko in primerjalno tabelo. Če želite izvedeti več, si lahko ogledate tudi naslednje članke.
- Ubuntu proti Windows 10 - Najboljša primerjava
- Winforms vs WPF - koristne razlike
- Razlikovati med SOAP in JSON