TensorFlow veri akışı grafiklerini kullanarak makine öğrenimini daha erişilebilir ve daha hızlı hale getiren, sayısal hesaplamaya yönelik açık kaynaklı python tabanlı bir yazılım kitaplığıdır. TensorFlow satın alma sürecini kolaylaştırıyor veri akışı şemaları .
Kafe sinir ağı modellerini eğitmek ve çalıştırmak için derin bir öğrenme çerçevesidir ve vizyon ve öğrenme merkezi bunu geliştirir. TensorFlow, veri elde etme, özellikleri tahmin etme, kullanıcı verilerine dayalı birçok modeli eğitme ve gelecekteki sonuçları iyileştirme sürecini rahatlatır. Kafe ile tasarlanmıştır ifade, hız, Ve modülerlik aklında tut.
TensorFlow ve Caffe arasındaki karşılaştırma
| Temel | TensorFlow | Kafe |
|---|---|---|
| Tanım | TensorFlow, her ikisinin de farklı hedef kullanıcı kitlesine sahip olması nedeniyle araştırma ve sunucu ürünleri alanında kullanılmaktadır. | Caffe, her iki yapının da farklı hedef kullanıcı grubuna sahip olduğu uç dağıtımın üretimiyle ilgilidir. Caffe cep telefonları ve kısıtlı platformlar istiyor. |
| WLife Cycle yönetimi ve API'ler | TensorFlow, model oluşturma için üst düzey API'ler sunuyor, böylece TensorFlow API ile hızlı bir şekilde denemeler yapabiliyoruz. Makine öğrenimi işlerinde veri bilimcilerin tercih ettiği dil olan python diline uygun bir arayüze sahiptir. | Caffe'nin daha yüksek seviyeli API'si yoktur, bu nedenle düşük seviyeli API'lerle standart olmayan bir yapılandırma olan Caffe ile denemeler yapmak zor olacaktır. Orta-düşük seviyeli API'lerin Caffe yaklaşımı, yüksek seviyeli destek ve sınırlı derin ayar sağlar. Caffe arayüzü daha çok C++'a benzer, bu da kullanıcıların yapılandırma dosyası oluşturma gibi daha fazla görevi manuel olarak gerçekleştirmesi gerektiği anlamına gelir. |
| Daha Kolay Dağıtım | Kullanıcıların python-pip yöneticisini kolayca kurması gerektiğinden TensorFlow'un dağıtımı kolaydır, oysa Caffe'de tüm kaynak dosyaları derlememiz gerekir. | Caffe'de dağıtım için basit yöntemlerimiz yok. Uygulamak için her kaynak kodunu derlememiz gerekiyor, bu da bir dezavantajdır. |
| GPU'lar | TensorFlow'da gerekli tüm ayarlamaların herhangi bir belgeye ihtiyaç duymadan ve ayrıca API değişikliğine ihtiyaç duymadan yapılabileceği tf.device () kullanarak GPU kullanıyoruz. TensorFlow'da modelin iki kopyasını iki GPU'da ve tek bir modeli iki GPU'da çalıştırabiliyoruz. | Caffe'de python dili desteği yoktur. Bu nedenle tüm eğitimin C++ komut satırı arayüzüne dayalı olarak gerçekleştirilmesi gerekiyor. Tek katmanlı çoklu GPU yapılandırmasını desteklerken TensorFlow birden fazla türde çoklu GPU düzenlemesini destekler. |
| Çoklu Makine desteği | TensorFlow'da, tf'yi ayarlayarak çok düğümlü görevler için yapılandırma basittir. Çalıştırmak için bazı gönderileri düzenlemek için cihaz. | Caffe'de, çok düğümlü destek için MPI kitaplığını kullanmamız gerekiyor ve bu, başlangıçta büyük çok düğümlü süper bilgisayar uygulamalarını kırmak için kullanıldı. |
| Performans, öğrenme eğrisi | TensorFlow çerçevesi, Facebook'un dahili karşılaştırmasında Caffee'den daha az performansa sahiptir. Keskin bir öğrenme eğrisi vardır ve diziler ve görüntüler üzerinde iyi çalışır. Keras ile birlikte en çok kullanılan derin öğrenme kütüphanesidir. | Caffe çerçevesi, Facebook'un dahili kıyaslamasında TensorFlow'dan 1 ila 5 kat daha fazla performansa sahiptir. Görüntüler üzerinde derin öğrenme çerçevesi için iyi çalışıyor ancak tekrarlayan sinir ağları ve dizi modelleri üzerinde iyi çalışmıyor. |
Çözüm
Son olarak TensorFlow ve Caffe çerçevelerinin iyi anlaşılmasını umuyoruz. Tensorflow çerçevesi hızla büyüyen ve en çok kullanılan derin öğrenme çerçeveleri arasında oylanan bir çerçevedir ve son zamanlarda Google bu çerçeveye büyük yatırımlar yapmıştır. TensorFlow, mobil donanım desteği sağlar ve düşük seviyeli API çekirdeği, uçtan uca programlama kontrolü ve yüksek seviyeli API'ler sağlar; bu da Caffe'nin TensorFlow'a kıyasla bu alanlarda geri kaldığı durumlarda onu hızlı ve yetenekli kılar. Yani TensorFlow tüm derin öğrenme çerçevelerinde daha baskındır.