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数据科学家必知的五大深度学习框架!(附插图)

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概述

 

从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。

 

尝试从无到有地实现一个神经网络,你将会明白很多有趣的事情。但是当需要为现实世界的数据集构建深度学习模型时,这还是一个不错的主意吗?如果你需要几天或几周的时间来建立起模型,这是完全不可能的。

 

对于那些无法访问无限计算资源的人来说,你们已经来到了正确的地方。

 

 

值得庆幸的是,我们现在已经有了易于使用的开源深度学习框架,旨在简化复杂和大规模深度学习模型的实现。使用这些神奇的框架,我们可以实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。

 

在本文中,将介绍5种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用。我们将对每个框架进行比较,以了解何时何地可以使用它们。

 

我们还创建了一个非常酷的针对每个深度学习框架的信息图表,附在在文章的末尾,为每个数据科学家所必备。

 

目录

 

一、什幺是深度学习框架?

 

二、TensorFlow

 

三、Keras

 

四、PyTorch

 

五、Caffe

 

六、Deeplearning4j

 

七、五个深度学习框架之间的对比

 

一、什幺是深度学习框架?

 

让我们用一个例子来理解这个概念,来看以下图像集合:

 

 

在这个图像中有不同的分类:猫,骆驼,鹿,大象等。我们的任务是将这些图像归到相应的类(或类别)中。用Google搜索一下就能知道: 卷积神经网络(CNNs) 对于这类图像分类任务十分有效。

 

我们要做的工作就是实现这个模型,对吗?如果从头开始编写一个卷积神经网络,则需要几天(甚至几周)才能得到一个有效的模型,我们却没法等这幺长的时间!

 

这正是深度学习框架真正改变了局面的地方。

 

 

深度学习框架是一种界面、库或工具,它使我们在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更容易、更快速地构建深度学习模型。深度学习框架利用预先构建和优化好的组件集合定义模型,为模型的实现提供了一种清晰而简洁的方法。

 

利用恰当的框架来快速构建模型,而无需编写数百行代码,一个良好的深度学习框架具备以下关键特征:

 

优化的性能

 

易于理解和编码

 

良好的社区支持

 

并行化的进程,以减少计算

 

自动计算梯度

 

这五点也是我用来挑选五大顶级深度学习框架的标准。下面让我们详细研究一下它们。

 

二、TensorFlow

 

 

TensorFlow是由谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的,它是深度学习领域中最常用的软件库(尽管其他软件正在迅速崛起)。

 

 

我喜欢TensorFlow的原因有两点:它完全是开源的,并且有出色的社区支持。TensorFlow为大多数复杂的深度学习模型预先编写好了代码,比如递归神经网络和卷积神经网络。

 

TensorFlow如此流行的最大原因之一是支持多种语言来创建深度学习模型,比如Python、C和R,并且有不错的文档和指南。

 

TensorFlow有许多组件,其中最为突出的是:

 

Tensorboard:帮助使用数据流图进行有效的数据可视化

 

TensorFlow: 用于快速部署新算法/试验

 

TensorFlow的灵活架构使我们能够在一个或多个CPU(以及GPU)上部署深度学习模型。下面是一些典型的TensorFlow用例:

 

基于文本的应用:语言检测、文本摘要

 

图像识别:图像字幕、人脸识别、目标检测

 

声音识别

 

时间序列分析

 

视频分析

 

用例远远不止这些,如果你知道TensorFlow还有以上所述之外的其他应用,我很乐意知道!可以在本文的评论部分告诉我,我们再做讨论。

 

安装TensorFlow也是一个非常简单的任务。

 

对于CPU:

 

pip install tensorflow

 

对于启用CUDA的GPU卡:

 

pip install tensorflow-gpu

 

通过以下综合教程了解如何使用TensorFlow建立神经网络模型:

 

利用TensorFlow实现神经网络简介

 

An Introduction to Implementing Neural Networks using TensorFlow

 

TensorFlow教程

 

https://www.tensorflow.org/tutorials

 

三、Keras

 

 

你习惯使用Python吗?如果是,那幺可以立即连接到Keras。这是一个开启你的深度学习之旅的完美的框架。

 

Keras用Python编写,可以在TensorFlow(以及CNTK和Theano)之上运行。TensorFlow的接口具备挑战性,因为它是一个低级库,新用户可能会很难理解某些实现。

 

而Keras是一个高层的API,它为快速实验而开发。因此,如果希望获得快速结果,Keras会自动处理核心任务并生成输出。Keras支持卷积神经网络和递归神经网络,可以在CPU和GPU上无缝运行。

 

深度学习的初学者经常会抱怨:无法正确理解复杂的模型。如果你是这样的用户,Keras便是你的正确选择!它的目标是最小化用户操作,并使其模型真正容易理解。

 

可以将Keras中的模型大致分为两类:

 

1. 序列化

 

模型的层是按顺序定义的。这意味着当我们训练深度学习模型时,这些层次是按顺序实现的。下面是一个顺序模型的示例:

 

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
# we can add multiple layers to the model using .add()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

 

2. Keras 函数API

 

用于定义复杂模型,例如多输出模型或具有共享层的模型。请查看下面的代码来理解这一点:

 

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
inputs = Input(shape=(100,)) # specify the input shape
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

 

Keras有多种架构,如下所述,用于解决各种各样的问题,其中包括我的最爱之一:图像分类!

 

VGG16

 

VGG19

 

InceptionV 3

 

Mobilenet及更多

 

可以参考官方的Keras文档来详细了解框架是如何工作的。

 

Keras官方中文文档

 

https://keras.io/zh/

 

仅需一行代码即可安装Keras:

 

pip install keras

 

对Keras感兴趣?可以继续学习以下教程,了解如何使用Keras实现神经网络:

 

基于Keras的神经网络优化

 

Tutorial: Optimizing Neural Networks using Keras (with Image recognition case study)

 

四、PyTorch

 

 

还记得我们说过TensorFlow是目前最常用的深度学习框架吗?但是如果考虑到数据科学家和开发者们拥抱Facebook的PyTorch的速度,那它可能很快就要落伍了。

 

我是PyTorch的拥护者,在我所研究过的框架中,PyTorch最富灵活性。

 

PyTorch是Torch深度学习框架的一个接口,可用于建立深度神经网络和执行张量计算。Torch是一个基于Lua的框架,而PyTorch则运行在Python上。

 

PyTorch是一个Python包,它提供张量计算。张量是多维数组,就像numpy的ndarray一样,它也可以在GPU上运行。PyTorch使用动态计算图,PyTorch的Autograd软件包从张量生成计算图,并自动计算梯度。

 

与特定功能的预定义的图表不同,PyTorch提供了一个框架,用于在运行时构建计算图形,甚至在运行时也可以对这些图形进行更改。当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下,这个功能便很有价值。

 

可以使用PyTorch处理各种来自深度学习的挑战,包括:

 

影像(检测、分类等)

 

文本(NLP)

 

增强学习

 

想知道如何在机器上安装PyTorch,请稍等片刻。安装步骤取决于操作系统、需要安装的PyTorch包、正在使用的工具/语言、CUDA等其他一些因素。

 

根据此链接的内容检查PyTorch安装步骤,准备好框架之后,再检查以下两个资源,利用PyTorch构建第一个神经网络:

 

学习如何使用PyTorch来构建快速和准确的神经网络-4个不错的案例研究

 

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/01/guide-pytorch-neural-networks-case-studies/https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/01/guide-pytorch-neural-networks-case-studies/?utm_source=blog&utm_medium=comparison-deep-learning-framework

 

PyTorch教程

 

https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

 

五、Caffe

 

 

CAFE是另一个面向图像处理领域的、比较流行的深度学习框架,它是由贾阳青(Yangqing Jia)在加利福尼亚伯克利大学读博士期间开发的。同样,它也是开源的!

 

首先,Caffe对递归网络和语言建模的支持不如上述三个框架。但是Caffe最突出的地方是它的处理速度和从图像中学习的速度。

 

 

Caffe可以每天处理超过六千万张图像,只需单个NVIDIA K40 GPU,其中 1毫秒/图像用于推理,4毫秒/图像用于学习。

 

它为C、Python、MATLAB等接口以及传统的命令行提供了坚实的支持。

 

通过Caffe Model Zoo框架可访问用于解决深度学习问题的预训练网络、模型和权重。这些模型可完成下述任务:

 

简单的递归

 

大规模视觉分类

 

用于图像相似性的SiameSE网络

 

语音和机器人应用

 

有关更多细节,您可以查看Caffe相关文档。

 

Caffe安装文档

 

http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

 

Caffe文档

 

http://caffe.berkeleyvision.org/

 

六、Deeplearning4j

 

 

我们社区中有Java程序员吗?这是你理想的深度学习框架!Deeplearning4j是用Java实现的,因此与Python相比效率更高。它使用称为ND4J的张量库,提供了处理n维数组(也称为张量)的能力。该框架还支持CPU和GPU。

 

Deeplearning4j将加载数据和训练算法的任务作为单独的过程处理,这种功能分离提供了很大的灵活性。谁都喜欢这样,尤其是在深度学习中!

 

Deeplearning4j也适用于不同的数据类型:

 

图像

 

CSV

 

纯文本等

 

可以使用Deeplearning4j构建的深度学习模型有:

 

卷积神经网络(CNNs)

 

递归神经网络(RNNs)

 

长短时记忆(LSTM)等多种结构

 

阅读Deeplearning4j的安装步骤和文档,开始使用这个框架。

 

Deeplearning4j安装步骤

 

https://deeplearning4j.org/docs/latest/deeplearning4j-config-gpu-cpu

 

Deeplearning4j文档

 

https://deeplearning4j.org/docs/latest/deeplearning4j-quickstart

 

七、五种深度学习框架之间的对比

 

上面已经讨论了五个最流行的深度学习框架,每一个都独具特性,那幺数据科学家会如何做出选择呢。

 

你决定用哪一种了吗?或者你打算换一个全新的框架?不管是什幺情况,了解每个框架的优点和局限性非常重要。如果选对了正确的框架,当遇到错误时,便不会感到惊讶了!

 

某些框架在处理图像数据时工作得非常好,但无法解析文本数据;某些框架在处理图像和文本数据时,性能很好,但是它们的内部工作原理很难理解。

 

在本节中,将使用以下标准比较这五个深度学习框架:

 

社区支持力度

 

使用的语言

 

接口

 

对预训练的模型的支持

 

下表对这些框架进行了比较:

 

 

对于选择使用的框架来说,这是一个非常方便的对比表!

 

所有这些框架都是开源的,支持CUDA,并有预训练的模型。 但是,应该如何正确开始,应该选择哪个框架来构建(初始)深度学习模型? 让我们来做详细的讨论!

TensorFlow

我们先来说说TensortFlow。TensorFlow能处理图像以及基于序列的数据,如果你是深度学习的初学者,或者对线性代数和微积分等数学概念没有坚实的基础,那幺TensortFlow的学习曲线将会令人畏惧地陡峭。

 

我完全理解,对于刚起步的人来说,这可能太复杂。但我建议你不断练习,不断探索社区,并继续阅读文章以掌握TensorFlow的诀窍。一旦对这个框架有了一个很好的理解,实现一个深度学习模型对你来说将是易如反掌。

Keras

Keras是一个非常坚实的框架,可以开启深度学习之旅。 如果你熟悉Python,并且没有进行一些高级研究或开发某种特殊的神经网络,那幺Keras适合你。

 

Keras的重点更多地放在取得成果上,而不是被模型的复杂之处所困扰。因此,如果有一个与图像分类或序列模型相关的项目,可以从Keras开始,很快便可以构建出一个工作模型。

 

Keras也集成在TensorFlow中,因此也可以使用tf.keras.构建模型。

Caffe

在图像数据上构建深度学习模型时,Caffe是不错的选择。但是,当谈到递归神经网络和语言模型时,Caffe落后于我们讨论过的其他框架。C affe的主要优点是,即使没有强大的机器学习或微积分知识,也可以构建出深度学习模型。

 

Caffe主要用于建立和部署移动电话和其他计算受限平台的深度学习模型。

Deeplearning4j

正如之前所述, DeepleEarning4J是Java程序员的天堂 。它为CNNS、RNN和LSTMS等不同的神经网络提供了大量的支持,它在不牺牲速度的情况下可以处理大量数据。听起来不错,有机会通过!

 

后记及图示信息图

 

除了文中提及的五种深度学习框架之外,你有没有其他的深度学习框架?很想听听你的想法和反馈。请在下面的评论部分与我联系。

 

记住,这些框架基本上只是帮助我们实现最终目标的工具,正确地选择它们可以减少大量的精力和时间。

 

最后附上资讯插图,详细介绍了我们所涵盖的每个深度学习框架。下载它,打印它,并在下次构建深度学习模型时使用它吧!

 

 

原文标题:

 

Top 5 Amazing Deep Learning Frameworks Every Data Scientist Must Know! (with Illustrated Infographic)

 

原文链接:

 

5 Amazing Deep Learning Frameworks Every Data Scientist Must Know! (with Illustrated Infographic)

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