مروری بر فریمورکهای یادگیری عمیق
در چند سال اخیر فریمورکهای متعددی برای یادگیری عمیق ارایه شده است که بسیاری از آنها رایگان هستند و کاربران در سراسر دنیا میتوانند بهراحتی از این فریمورکها استفاده کنند. اما علاوه بر مزایای تنوع در فریمورکها و همچنین رایگان بودن آنها، معایبی هم وجود دارد؛ یکی از معایب فریمورکهای مختلف سردرگمی افراد در انتخاب فریمورک مناسب هست. احتمالا میدانید که بسیاری از محققین فعال در حوزه یادگیری عمیق همراه با انتشار مقالات خود، کدهای الگوریتمهای پیشنهادی خود را بهصورت رایگان در اختیار دیگران قرار میدهند. با وجود اینکه به اشتراک گذاشتن تمامی دستاوردها با دیگران کار بسیار پسندیدهای هست، اما مشکل اینجاست که هر محققی از یک فریمورک خاص استفاده کرده و برای اینکه بتوانید این کدها را اجرا کنید باید همزمان کار با چند فریمورک را بلد باشد، همه آنها را در کامپیوتر خود نصب کند، سیستم عامل لینوکس داشته باشد و بسیاری از موارد دیگر… البته درحال حاضر تلاش میشود بین فریمورکهای مختلف پلی برقرار شود تا مشکل کاربران حل شود. در پست مروری بر فریمورکهای یادگیری عمیق میخواهیم تعدادی از فریمورکهای محبوب در حوزه یادگیری عمیق را به شما معرفی کنیم. فریمورکهای TensoFlow، CNTK، Theano، Caffe، Torch در ادامه معرفی خواهند شد. با هوسم همراه باشید…
TensorFlow
فریمورک تنسورفلو توسط مهندسین و محققین بخش Brain شرکت گوگل توسعه یافته است. گوگل در چند سال اخیر پیشرفتهای بسیار زیادی در حوزه هوش مصنوعی داشته است و میتوان گفت یکی از بزرگترین شرکتهای فعال در حوزه هوش مصنوعی است. پس از ارایه تنسورفلو، این فریمورک راه محبوبیت را به سرعت پیمود و اکنون جز پردانلودترین فریمورکهای یادگیری عمیق است. فریمورک تنسورفلو از زبانهای برنامهنویسی مختلفی مانند python، java، C پشتیبانی میکند. هنگامیکه تنسورفلو را با دیگر فریمورکهای موجود مقایسه میکنیم، مشاهده میکنیم که تنسورفلو از پشتیبانی بسیار خوبی برخوردار است و همچنین سایت tensorflow.org سایتی کامل همراه با داکیومنت دستورات و داکیومنت شروع کار با تنسورفلو همراه با مثالهای متنوع است. این مساله مزیت بزرگی محسوب میشود و از این نظر تنسورفلو وضعیت بهتری نسبت به سایر فریمورکها دارد. اگر دنبال کدهای آماده در زمینه تحقیقاتی خود هستید، احتمالا کدهایی با فریمورک تنسورفلو خواهید یافت. چون بسیاری از کاربران از فریمورک تنسورفلو بهره میبرند و این فریمورک جزو فریمورکهای محبوب محسوب میشود. درکنار تمامی مزایای تنسورفلو، یادگیری و کدنویسی با این فریمورک کمی سخت هست و شاید این مساله را بتوان یکی از معایب تنسورفلو دانست. اما برای این مشکل، راهحلهایی پیشنهاد شده که در ادامه توضیح داده خواهد شد. گروه هوسم هم از این کتابخانه بهره میبرد و شما میتوانید در سایت آموزشهای جلسهای تنسورفلو را دنبال کنید.
Keras
کراس یک فریمورک یادگیری عمیق سطح بالا مبتنی بر پایتون هست. فریمورک Keras از فریمورکهای TnsorFlow، Theano و CNTK استفاده میکند. بنابراین، نکته جالب اینجاست که کراس به تنهایی یک فریموریک یادگیری عمیق نیست، بلکه یک واسط بین شما و فریمورکهای TnsorFlow، Theano و CNTK هست. چرا کراس نقش واسط را ایفا میکند؟ همانطور که در مورد تنسورفلو گفتیم، تنسورفلو یک فریمورک سخت است و اینجا شما با استفاده از کراس راحتتر میتوانید کدنویسی کنید، بی آنکه درگیر سختیهای تنسورفلو شوید و در عین حال از ویژگیهای تنسورفلو هم بهره میبرید. خوشبختانه، برای کراس داکیومنتهای خوبی هم وجود دارد و در یادگیری این فریمورک مشکلی نخواهید داشت. در سایت اصلی کراس میتوانید داکیومنتهای نحوه استفاده از کراس را مطالعه کنید.
Caffe
Caffe یکی از قدیمیترین فریمورکهای یادگیری عمیق است که در بخش هوش مصنوعی دانشگاه برکلی (BAIR) توسعه داده شد. این فریمورک به زبان ++C پیادهسازی شده است. کفه از داکیومنت و سایت کاملی همانند تنسورفلو برخوردار نیست، اما همچنان یکی از فریمورکهای محبوب محسوب میشود. فریمورک کفه ورژن 1.0 آخرین نسخهای از کفه هست که منتشر شد و پس از آن انتشار نسخههای جدید متوقف شد. البته، سال گذشته فیسبوک با عنوان Caffe 2 به بازنویسی Caffe پرداخته و به دنبال ادامه دادن Caffe است. یکی از مزایای کفه، سادگی از استفاده از این فریمورک در ++C هست. این ویژگی برای افرادی به دنبال تولید نرمافزارهای تجاری هستند بسیار مناسب است.
این پست درحال تکمیل است، با هوسم همراه باشید…
دیدگاهتان را بنویسید