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1.1 Caffe框架是一个用于构建和训练深度学习模型的工具,特别擅长处理图像相关的任务。
Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,它是由加州大学伯克利分校的研究者开发的。这个框架的核心是用C++语言编写的,这意味着它运行起来非常快。而且,Caffe还支持Python和MATLAB接口,这让更多不熟悉C++的研究人员和开发者也能够使用它。
Caffe的一个重要特点是它可以在CPU和GPU之间无缝切换。这有什么用呢?简单来说,CPU就像是个全能运动员,什么事情都能做,但是速度比较慢;而GPU就像是专门跑赛道的运动员,只专注于跑步,所以速度非常快。
2.1工作流程: Caffe的基本工作流程是设计建立在神经网络的一个简单假设,所有的计算都是以层的形式表示的,如网络层所做的事情就是接收输入数据,然后输出计算结果。比如卷积层就是输入一幅图像,然后和这一层的参数(filter)进行卷积,最终输出卷积结果。每层需要两个函数计算,一个是forward,从输入计算到输出,另一个是backward,从上层给的gradient来计算相当于输入层的gradient。
2.2 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架。它基于纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行、Python和 MATLAB接口,可以在CPU和GPU之间直接无缝切换。
2.3特点:
3.1 Cafe 是一种对新手非常友好的深度学习框架,它的相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。Cafe中的网络都是有向无环图的集合,可以直接定义。
有向无环图:若一个有向图中不存在环,则称为有向无环图,简称为DAG图。
图3.1.1 有向无环图
3.2 数据及其导数以blob的形式在层间流动,Cafe层的定义由两部分组成:层属性与层参数。
Caffe使用blob存储、交换、操纵这些信息。blob是整个框架的标准的数组结构和统一存储接口。Blob是Caffe处理和传输的真实数据的包装类,同时它还隐含提供了在CPU和GPU之间同步数据的能力。在数学上,一个blob就是一个4维的数组,它是按照c语言风格存储的,即行优先。
1.1 TensorFlow 是一个采用数据流图)( datafow graph)进行数值计算的开源软件库。节点(node)在数据流图中表示数学操作,线edge)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。
TensorFlow 是由 Google 团队开发的深度学习框架之一,它是一个完全基于 Python 语言设计的开源的软件。它结合了计算代数的优化技术,使它便计算许多数学表达式。
TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络,它能应用在许多场景下,比如,图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。
2.1 TensorFlow可在 CPU和GPU上运行,TensorFlow支持自动在多个CPU上规模化运算训练模型,以及将模型迁移到移动端后台。
2.2 TensorFlow的特点主要包括以下方面:
3.1 、TensorFlow中的Flow,也就是流,是其完成运算的基本方式。
1.1 Pytorch是torch的python版本,是由Facebook开源的神经网络框架,专门针对 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同,pytorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua,导致在国内一直很小众,并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。作为经典机器学习库 Torch 的端口,PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的写代码选择。
PvTorch可以看作加入了GPU支持的NumPy(Python的一个扩展程序库)。TensorFlow与
Ca都是命令式的编程语言,而且是静态的)即首先必须构建一个神经网络,然后一次又一次使思同样的结构。如果想要改变网络的结构,就必须从头开始。但是PyTorch过一种反向自动求事的技术,可以让用户零延迟地任意改变神经网络的行为。尽管这项技术不是PyTorch独有,但目前为止它的实现是最快的,这也是PyTorch相比TensorFlow而言最大的优势。
首先,PyTorch的设计非常直观,这使得它对于初学者和有经验的开发者而言都易于学习和使用。它的API与Python深度集成,因此对于Python程序员来说尤其受欢迎。
其次,PyTorch的源码相比其他框架如TensorFlow要少得多,这使得其源码更易于阅读和理解。这种简洁性是PyTorch受欢迎的一个原因,因为它降低了学习成本,使得开发者能够快速上手。
再者,PyTorch是基于Torch的,它是一个支持大量机器学习算法的科学计算框架。Torch类似于Numpy,是一个张量操作库,但其特点是特别灵活。由于Torch使用了较为小众的Lua语言,这限制了它的流行度,而PyTorch的出现则解决了这一问题,因为它使用了更广泛使用的Python语言。
最后,与TensorFlow的静态计算图不同,PyTorch采用了动态计算图。这意味着计算图可以根据计算的需要实时改变,这为模型的调试和实验提供了极大的便利。
2.1 PyTorch最大的优势是建立的神经网络是动态的,可以非常容易地输出每一步的调试结果,相对于其他框架来说,调试起来十分方便。
TensorFlow和PyTorch是目前较流行的两种开源框架。在以往版本的实现中,TensorFlow主要提供静态图构建的功能,因此具有较高的运算性能,但是模型的调试分析成本较高。PyTorch主要提供动态图计算的功能,API设计接近Python原生语法,因此易用性较好,但是在优化方面不如TensorFlow。这导致 TensorFlow大量用于人工智能(ArtificialIntelligence,AI)企业的模型部署,而学术界大量使用PyTorch进行研究。
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