TensorFlow to biblioteka oprogramowania typu open source oparta na języku Python do obliczeń numerycznych, która sprawia, że uczenie maszynowe jest bardziej dostępne i szybsze dzięki wykresom przepływu danych. TensorFlow ułatwia proces pozyskiwania wykresy przepływu danych .
Kawa to platforma głębokiego uczenia się do szkolenia i obsługi modeli sieci neuronowych, a centrum wizji i uczenia się ją rozwija. TensorFlow odciąża proces pozyskiwania danych, przewidywania funkcji, uczenia wielu modeli na podstawie danych użytkownika i udoskonalania przyszłych wyników. Kawa jest zaprojektowany z ekspresja, szybkość, I modułowość pamiętać.
Porównanie TensorFlow i Caffe
| Podstawowy | TensorFlow | Kawa |
|---|---|---|
| Definicja | TensorFlow jest używany w dziedzinie badań i produktów serwerowych, ponieważ oba mają inny zestaw docelowych użytkowników. | Caffe ma zastosowanie w przypadku wdrażania rozwiązań brzegowych, gdzie obie struktury mają inny zestaw docelowych użytkowników. Caffe pragnie telefonów komórkowych i ograniczonych platform. |
| Zarządzanie cyklem WLife i interfejsy API | TensorFlow oferuje interfejsy API wysokiego poziomu do budowania modeli, dzięki czemu możemy szybko eksperymentować z interfejsem API TensorFlow. Posiada odpowiedni interfejs dla języka Python (który jest językiem wybieranym przez analityków danych) w zadaniach związanych z uczeniem maszynowym. | Caffe nie posiada API wyższego poziomu, przez co trudno będzie eksperymentować z Caffe, konfiguracją w niestandardowy sposób z API niskiego poziomu. Podejście Caffe do interfejsów API średniego i niższego poziomu zapewnia wsparcie wysokiego poziomu i ograniczone głębokie ustawienia. Interfejs Caffe przypomina bardziej C++, co oznacza, że użytkownicy muszą wykonywać więcej zadań ręcznie, jak np. tworzenie pliku konfiguracyjnego. |
| Łatwiejsze wdrożenie | TensorFlow jest prosty we wdrożeniu, ponieważ użytkownicy muszą łatwo zainstalować menedżera Pythona-pip, podczas gdy w Caffe musimy skompilować wszystkie pliki źródłowe. | W Caffe nie mamy prostych metod wdrożenia. Aby go zaimplementować, musimy skompilować każdy kod źródłowy, co jest wadą. |
| GPU | W TensorFlow wykorzystujemy GPU za pomocą tf.device(), w którym wszelkich niezbędnych korekt możemy dokonać bez żadnej dokumentacji i dalszej konieczności zmian w API. W TensorFlow jesteśmy w stanie uruchomić dwie kopie modelu na dwóch procesorach graficznych i jeden model na dwóch procesorach graficznych. | W Caffe nie ma obsługi języka Python. Dlatego całe szkolenie należy przeprowadzić w oparciu o interfejs wiersza poleceń C++. Obsługuje pojedynczą warstwę konfiguracji z wieloma procesorami graficznymi, podczas gdy TensorFlow obsługuje wiele typów układów z wieloma procesorami graficznymi. |
| Obsługa wielu maszyn | W TensorFlow konfiguracja jest prosta w przypadku zadań wielowęzłowych poprzez ustawienie właściwości tf. Urządzenie do ustawiania słupków, do uruchomienia. | W Caffe musimy używać biblioteki MPI do obsługi wielu węzłów i początkowo była ona używana do łamania ogromnych aplikacji superkomputerów wielowęzłowych. |
| Wydajność, krzywa uczenia się | W wewnętrznych porównaniach Facebooka framework TensorFlow ma mniejszą wydajność niż Caffee. Ma ostrą krzywą uczenia się i dobrze sprawdza się w przypadku sekwencji i obrazów. Jest to obok Keras najczęściej używana biblioteka do głębokiego uczenia się. | Framework Caffe ma wydajność od 1 do 5 razy większą niż TensorFlow w wewnętrznych testach porównawczych Facebooka. Działa dobrze w ramach głębokiego uczenia się na obrazach, ale niezbyt dobrze w przypadku rekurencyjnych sieci neuronowych i modeli sekwencji. |
Wniosek
Wreszcie mamy nadzieję, że dobre zrozumienie tych frameworków TensorFlow i Caffe. Framework Tensorflow to szybko rozwijająca się i uznawana za najczęściej używaną platformę głębokiego uczenia się, a ostatnio Google dużo zainwestował w tę platformę. TensorFlow zapewnia obsługę sprzętu mobilnego, a rdzeń API niskiego poziomu zapewnia kompleksową kontrolę programowania i interfejsy API wysokiego poziomu, dzięki czemu jest szybki i wydajny, gdy Caffe jest zacofany w tych obszarach w porównaniu z TensorFlow. Zatem TensorFlow jest bardziej dominujący we wszystkich platformach głębokiego uczenia się.