TensorFlow היא ספריית תוכנה מבוססת פיתון קוד פתוח לחישוב מספרי, מה שהופך את למידת מכונה לנגישה ומהירה יותר באמצעות גרפי זרימת הנתונים. TensorFlow מקל על תהליך הרכישה תרשימי זרימת נתונים .
קפה מהווה מסגרת למידה עמוקה לאימון והפעלת מודלים של רשתות עצבים, ומרכז החזון והלמידה מפתחים אותה. TensorFlow מקל על תהליך רכישת נתונים, חיזוי תכונות, אימון מודלים רבים המבוססים על נתוני המשתמש וזיקוק התוצאות העתידיות. קפה מעוצב עם הבעה, מהירות, ו מודולריות זכור.
השוואה בין TensorFlow ל-Caffe
| בסיסי | TensorFlow | קפה |
|---|---|---|
| הַגדָרָה | TensorFlow משמש בתחום המחקר ומוצרי שרתים שכן לשניהם קבוצה שונה של משתמשים ממוקדים. | Caffe רלוונטי לייצור פריסת קצה, כאשר לשני המבנים יש קבוצה שונה של משתמשים ממוקדים. רצונות קפה לטלפונים ניידים ולפלטפורמות מוגבלות. |
| ניהול מחזור WLife וממשקי API | TensorFlow מציעה APIs ברמה גבוהה לבניית מודלים כך שנוכל להתנסות במהירות עם TensorFlow API. יש לו ממשק מתאים לשפת פיתון (שהיא בחירת שפה עבור מדעני נתונים) בעבודות למידת מכונה. | ל-Caffe אין API ברמה גבוהה יותר שבגללה יהיה קשה להתנסות עם Caffe, התצורה בצורה לא סטנדרטית עם ממשקי API ברמה נמוכה. גישת ה-Caffe של ממשקי API ברמה בינונית עד נמוכה מספקת תמיכה ברמה גבוהה והגדרה עמוקה מוגבלת. ממשק Caffe הוא יותר מ-C++, מה שאומר שמשתמשים צריכים לבצע יותר משימות באופן ידני, כגון יצירת קבצי תצורה. |
| פריסה קלה יותר | TensorFlow קל לפריסה מכיוון שמשתמשים צריכים להתקין את מנהל python-pip בקלות, בעוד שב-Caffe, עלינו לקמפל את כל קבצי המקור. | ב-Caffe, אין לנו שיטות פשוטות לפריסה. אנחנו צריכים להרכיב כל קוד מקור כדי ליישם אותו, וזה חיסרון. |
| של GPU | ב-TensorFlow, אנו משתמשים ב-GPU על ידי שימוש ב-tf.device () שבו ניתן לבצע את כל ההתאמות הנדרשות ללא כל תיעוד וצורך נוסף בשינויי API. ב-TensorFlow, אנחנו יכולים להריץ שני עותקים של הדגם על שני GPUs ודגם בודד על שני GPUs. | ב-Caffe, אין תמיכה בשפת הפיתון. אז כל האימון צריך להתבצע על בסיס ממשק שורת פקודה C++. הוא תומך בשכבה אחת של תצורת ריבוי GPU, בעוד TensorFlow תומך במספר סוגים של סידורים מרובים GPU. |
| תמיכה במספר מכונות | ב-TensorFlow, התצורה פשוטה למשימות מרובות צמתים על ידי הגדרת ה-tf. מכשיר לסידור כמה הודעות, להפעיל. | ב-Caffe, עלינו להשתמש בספריית ה-MPI לתמיכה בריבוי צמתים, והיא שימשה בתחילה כדי לשבור יישומי-על מרובי-צמתים מסיביים. |
| ביצועים, עקומת הלמידה | למסגרת TensorFlow יש פחות ביצועים מ-Caffee בהשוואה הפנימית של פייסבוק. יש לו עקומת למידה חדה, והוא עובד היטב על רצפים ותמונות. זוהי ספריית הלמידה העמוקה הנפוצה ביותר יחד עם Keras. | ל-caffe framework יש ביצועים של פי 1 עד 5 יותר מ-TensorFlow בהשוואה הפנימית של פייסבוק. זה עובד היטב עבור מסגרת למידה עמוקה על תמונות אבל לא טוב על רשתות עצביות חוזרות ומודלים של רצף. |
סיכום
לבסוף, אנו מקווים שהבנה טובה של המסגרות הללו TensorFlow ו-Caffe. מסגרת Tensorflow היא המסגרת הצומחת במהירות ונבחרה כמסגרות למידה עמוקה הנפוצות ביותר, ולאחרונה, גוגל השקיעה רבות במסגרת. TensorFlow מספקת תמיכה בחומרה ניידת, ולבת API ברמה נמוכה נותנת בקרת תכנות אחת מקצה לקצה וממשקי API ברמה גבוהה, מה שהופך אותה למהירה ויכולה לאחור באזורים אלה בהשוואה ל-TensorFlow. אז TensorFlow דומיננטי יותר בכל מסגרות הלמידה העמוקה.