Comparaison des cadres d'apprentissage en profondeur: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

C'est le moment idéal pour devenir un ingénieur en apprentissage profond. Dans cet article, nous passerons en revue certains des frameworks d'apprentissage profond populaires tels que Tensorflow et CNTK afin que vous puissiez choisir celui qui convient le mieux à votre projet.

Le Deep Learning est une branche du Machine Learning. Bien que l'apprentissage automatique dispose de divers algorithmes, les plus puissants sont les réseaux de neurones.

L'apprentissage en profondeur est la technique de construction de réseaux neuronaux complexes multicouches. Cela nous aide à résoudre des problèmes difficiles tels que la reconnaissance d'image, la traduction de la langue, la technologie des voitures autonomes, etc.

Il existe des tonnes d'applications concrètes d'apprentissage en profondeur, des voitures Tesla autonomes aux assistants IA comme Siri. Pour créer ces réseaux de neurones, nous utilisons différents frameworks tels que Tensorflow, CNTK et MxNet.

Si vous êtes nouveau dans l'apprentissage en profondeur, commencez ici pour un bon aperçu.

Cadres

Sans le bon cadre, la construction de réseaux de neurones de qualité peut être difficile. Avec le bon framework, vous n'avez qu'à vous soucier de mettre la main sur les bonnes données.

Cela ne signifie pas que la connaissance des frameworks d'apprentissage en profondeur suffit à elle seule à faire de vous un data scientist performant.

Vous avez besoin d'une base solide des concepts fondamentaux pour être un ingénieur d'apprentissage profond réussi. Mais le bon cadre vous facilitera la vie.

De plus, tous les langages de programmation n'ont pas leurs propres cadres d'apprentissage automatique / d'apprentissage en profondeur. En effet, tous les langages de programmation n'ont pas la capacité de gérer les problèmes d'apprentissage automatique.

Des langages comme Python se distinguent parmi d'autres en raison de leur capacité de traitement de données complexe.

Passons en revue certains des frameworks d'apprentissage en profondeur les plus populaires utilisés aujourd'hui. Chacun a son propre ensemble d'avantages et de limites. Il est important d'avoir au moins une compréhension de base de ces cadres afin de pouvoir choisir celui qui convient à votre organisation ou projet.

TensorFlow

TensorFlow est la bibliothèque d'apprentissage en profondeur la plus connue. Si vous êtes un data scientist, vous avez probablement commencé avec Tensorflow. C'est l'une des bibliothèques open source les plus efficaces avec lesquelles travailler.

Google a conçu TensorFlow pour l'utiliser comme un outil d'apprentissage profond interne avant de l'open-sourcing. TensorFlow alimente de nombreuses applications utiles, notamment Uber, Dropbox et Airbnb.

Avantages de Tensorflow

  • Convivial. Facile à apprendre si vous êtes familier avec Python.
  • Tensorboard pour la surveillance et la visualisation. C'est un excellent outil si vous souhaitez voir vos modèles d'apprentissage profond en action.
  • Soutien communautaire. Les ingénieurs experts de Google et d'autres entreprises améliorent TensorFlow presque quotidiennement.
  • Vous pouvez utiliser TensorFlow Lite pour exécuter des modèles TensorFlow sur des appareils mobiles.
  • Tensorflow.js vous permet d'exécuter des modèles d'apprentissage profond en temps réel dans le navigateur à l'aide de JavaScript.

Limitations de Tensorflow

  • TensorFlow est un peu lent par rapport aux frameworks comme MxNet et CNTK.
  • Le débogage peut être difficile.
  • Pas de support pour OpenCL.

Apache MXNet

MXNet est un autre framework de Deep Learning populaire. Fondé par Apache Software Foundation, MXNet prend en charge un large éventail de langages tels que JavaScript, Python et C ++. MXNet est également pris en charge par Amazon Web Services pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur.

MXNet est un cadre informatique efficace utilisé dans les affaires ainsi que dans le milieu universitaire.

Avantages d'Apache MXNet

  • Efficace, évolutif et rapide.
  • Pris en charge par toutes les principales plates-formes.
  • Fournit un support GPU, ainsi que le mode multi-GPU.
  • Prise en charge des langages de programmation tels que Scala, R, Python, C ++ et JavaScript.
  • Service de modèle facile et API haute performance.

Inconvénients d'Apache MXNet

  • Comparé à TensorFlow, MXNet dispose d'une communauté open source plus petite.
  • Les améliorations, corrections de bogues et autres fonctionnalités prennent plus de temps en raison d'un manque de support majeur de la communauté.
  • Bien qu'il soit largement utilisé par de nombreuses organisations du secteur de la technologie, MxNet n'est pas aussi populaire que Tensorflow.

Microsoft CNTK

Les grandes entreprises utilisent généralement Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur.

Bien que créé par Microsoft, CNTK est un framework open-source. Il illustre les réseaux de neurones sous forme de graphes dirigés en utilisant une séquence d'étapes de calcul.

CNTK est écrit en C ++, mais il prend en charge divers langages tels que C #, Python, C ++ et Java.

Le soutien de Microsoft est un avantage pour CNTK puisque Windows est le système d'exploitation préféré des entreprises. CNTK est également largement utilisé dans l'écosystème Microsoft.

Les produits populaires qui utilisent CNTK sont Xbox, Cortana et Skype.

Avantages de Microsoft CNTK

  • Offre des performances fiables et excellentes.
  • L'évolutivité de CNTK en a fait un choix populaire dans de nombreuses entreprises.
  • Possède de nombreux composants optimisés.
  • Facile à intégrer avec Apache Spark, un moteur d'analyse pour le traitement des données.
  • Fonctionne bien avec Azure Cloud, tous deux soutenus par Microsoft.
  • L'utilisation et la gestion des ressources sont efficaces.

Inconvénients de Microsoft CNTK

  • Support de la communauté minimal par rapport à Tensorflow, mais dispose d'une équipe dédiée d'ingénieurs Microsoft qui y travaillent à plein temps.
  • Courbe d'apprentissage significative.

PyTorch

PyTorch est un autre framework d'apprentissage profond populaire. Facebook a développé Pytorch dans son laboratoire de recherche sur l'IA (FAIR). Pytorch a concurrencé durement le Tensorflow de Google.

Pytorch prend en charge à la fois Python et C ++ pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur. Sorti il ​​y a trois ans, il est déjà utilisé par des entreprises comme Salesforce, Facebook et Twitter.

La reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement sont quelques-uns des nombreux domaines dans lesquels PyTorch brille. Il est également utilisé dans la recherche par des universités comme Oxford et des organisations comme IBM.

PyTorch est également un excellent choix pour créer des graphes de calcul. Il prend également en charge le développement de logiciels cloud et offre des fonctionnalités, des outils et des bibliothèques utiles. Et cela fonctionne bien avec les plates-formes cloud comme AWS et Azure.

Avantages de PyTorch

  • Conception et structure conviviales qui rendent la construction de modèles d'apprentissage profond transparente.
  • Possède des outils de débogage utiles comme le débogueur PyCharm.
  • Contient de nombreux modèles pré-formés et prend en charge la formation distribuée.

Inconvénients de PyTorch

  • N'a pas d'interfaces pour la surveillance et la visualisation comme TensorFlow.
  • Comparativement, PyTorch est un nouveau cadre d'apprentissage en profondeur et bénéficie actuellement de moins de soutien communautaire.

DeepLearning4j

DeepLearning4j est un excellent framework si votre langage de programmation principal est Java. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur distribuée, open source et de qualité commerciale.

Deeplearning4j prend en charge tous les principaux types d'architectures de réseau neuronal comme les RNN et les CNN.

Deeplearning4j est écrit pour Java et Scala. Il s'intègre également bien avec Hadoop et Apache Spark. Deeplearning4j prend également en charge les GPU, ce qui en fait un excellent choix pour les solutions d'apprentissage en profondeur basées sur Java.

Avantages de DeepLearning4j

  • Évolutif et peut facilement traiter de grandes quantités de données.
  • Intégration facile avec Apache Spark.
  • Excellent support et documentation de la communauté.

Inconvénients de DeepLearning4j

  • Limité au langage de programmation Java.
  • Relativement moins populaire que Tensorflow et PyTorch.

Conclusion

Chaque cadre est livré avec sa liste des avantages et des inconvénients. Mais choisir le bon cadre est crucial pour la réussite d'un projet.

Vous devez tenir compte de divers facteurs tels que la sécurité, l'évolutivité et les performances. Pour les solutions de niveau entreprise, la fiabilité devient un autre facteur déterminant.

Si vous ne faites que commencer, commencez par Tensorflow. Si vous créez un produit d'entreprise Windows, choisissez CNTK. Si vous préférez Java, choisissez DL4J.

J'espère que cet article vous aidera à choisir le bon cadre d'apprentissage en profondeur pour votre prochain projet. Si vous avez des questions, contactez-moi.

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