TensorFlow egy nyílt forráskódú Python-alapú szoftverkönyvtár numerikus számításokhoz, amely az adatfolyam-gráfok segítségével elérhetőbbé és gyorsabbá teszi a gépi tanulást. A TensorFlow megkönnyíti az akvizíció folyamatát adatfolyamat diagramok .
Caffe egy mély tanulási keretrendszer a neurális hálózati modellek betanításához és futtatásához, és a látás- és tanulási központ fejleszti. A TensorFlow megkönnyíti az adatgyűjtés folyamatát, a funkciók előrejelzését, számos modell betanítását a felhasználói adatok alapján, valamint a jövőbeni eredmények finomítását. Caffe -val van kialakítva kifejezés, sebesség, és modularitás tartsd észben.
A TensorFlow és a Caffe összehasonlítása
| Alapvető | TensorFlow | Caffe |
|---|---|---|
| Meghatározás | A TensorFlow-t a kutatás és a szervertermékek területén használják, mivel mindkettőnek más a célzott felhasználója. | A Caffe az éles telepítések gyártása szempontjából releváns, ahol mindkét struktúra eltérő célzott felhasználókkal rendelkezik. Caffe vágyak mobiltelefonokra és korlátozott platformokra. |
| WLife Cycle menedzsment és API-k | A TensorFlow magas szintű API-kat kínál a modellépítéshez, így gyorsan kísérletezhetünk a TensorFlow API-val. Megfelelő felülettel rendelkezik a python nyelvhez (amely az adattudósok által választott nyelv) a gépi tanulási munkákban. | A Caffe nem rendelkezik magasabb szintű API-val, ami miatt nehéz lesz kísérletezni a Caffe-vel, a konfiguráció nem szabványos, alacsony szintű API-kkal. A közép-alsó szintű API-k Caffe megközelítése magas szintű támogatást és korlátozott mély beállítást biztosít. A Caffe felület inkább C++, ami azt jelenti, hogy a felhasználóknak több feladatot kell kézzel végrehajtaniuk, például konfigurációs fájlokat kell létrehozniuk. |
| Könnyebb telepítés | A TensorFlow telepítése egyszerű, mivel a felhasználóknak könnyen telepíteniük kell a python-pip managert, míg a Caffe-ban az összes forrásfájlt le kell fordítanunk. | A Caffe-ban nincsenek egyszerű módszerek a telepítésre. Minden egyes forráskódot le kell fordítanunk a megvalósításhoz, ami hátrány. |
| GPU-k | A TensorFlow-ban a tf.device () segítségével a GPU-t használjuk, amelyben minden szükséges módosítást elvégezhetünk minden dokumentáció és további API-módosítások nélkül. A TensorFlow-ban a modell két példányát tudjuk futtatni két GPU-n, és egyetlen modellt két GPU-n. | A Caffe-ban nincs támogatás a python nyelvhez. Tehát az összes képzést C++ parancssori felületen kell végrehajtani. Támogatja a több GPU-s konfiguráció egyetlen rétegét, míg a TensorFlow többféle több GPU-s elrendezést támogat. |
| Több gép támogatása | A TensorFlow-ban a tf beállításával a konfiguráció egyszerű a több csomópontos feladatokhoz. Eszköz néhány hozzászólás elrendezéséhez, futtatásához. | A Caffe-ban az MPI-könyvtárat kell használnunk a többcsomópontos támogatáshoz, és eredetileg a hatalmas, több csomópontos szuperszámítógépes alkalmazások megtörésére használták. |
| Teljesítmény, tanulási görbe | A TensorFlow keretrendszer kisebb teljesítménnyel rendelkezik, mint a Caffee a Facebook belső összehasonlításában. Éles tanulási görbéje van, és jól működik sorozatokon és képeken. Ez a leggyakrabban használt mély tanulási könyvtár a Keras mellett. | A Caffe framework 1-5-ször nagyobb teljesítményt nyújt, mint a TensorFlow a Facebook belső benchmarkingjában. Jól működik mély tanulási keretrendszerben képeken, de nem jól visszatérő neurális hálózatokon és sorozatmodelleken. |
Következtetés
Végül, reméljük, hogy a jó megértése ezeknek a kereteknek a TensorFlow és a Caffe. A Tensorflow keretrendszer a gyorsan növekvő és leggyakrabban használt mély tanulási keretrendszer, és a közelmúltban a Google jelentős összegeket fektetett be a keretrendszerbe. A TensorFlow mobil hardver támogatást nyújt, az alacsony szintű API mag pedig egy végponttól végpontig terjedő programozási vezérlést és magas szintű API-kat biztosít, ami gyorssá és képessé teszi a Caffe-t ezeken a területeken a TensorFlow-hoz képest. Tehát a TensorFlow dominánsabb minden mély tanulási keretrendszerben.