Razlika između TensorFlow i Caffe
TensorFlow je knjižnica softvera otvorenog koda python za numeričko računanje koja omogućuje strojno učenje bržim i lakšim korištenjem grafova protoka podataka. TensorFlow olakšava proces prikupljanja podataka, predviđanje značajki, obuku različitih modela na temelju korisničkih podataka i preciziranje budućih rezultata. TensorFlow razvio je tim za mozgove u Google-ovom odjelu za strojno istraživanje i istraživanje strojnog učenja i dubokog učenja. Caffe je duboki okvir učenja za vlak i pokreće modele neuronske mreže, a razvio ga je Berkeley Vision and Learning Center. Caffe je razvijen s izrazom, brzinom i modularnošću imajte na umu. U modelima Caffe i optimizacije su definirane kao sheme običnog teksta umjesto koda sa znanstvenim i primijenjenim napretkom za zajednički kod, referentne modele i obnovljivost.
Što je TensorFlow?
TensorFlow je cross-platforma jer ga možemo koristiti za pokretanje i na CPU-u i na GPU-u, mobilnim i ugrađenim platformama, jedinicama protoka tenzora itd. TensorFlow je razvijen u programskom jeziku python i C ++ koji je pogodan za numeričko računanje i strojno učenje na veliko i modeli dubokog učenja (neuronske mreže) s različitim algoritmima i dostupni su kroz zajednički sloj. TensorFlow može osposobljavati i pokretati različite modele dubokih neuronskih mreža kao što su prepoznavanje rukom napisanih znamenki, prepoznavanje slike, obrada prirodnog jezika, modeli koji se temelje na djelomičnim derivatnim jednadžbama, modeli koji se odnose na predviđanje i ponavljajuće neuronske mreže.
Što je Caffe?
Caffe je razvijen u programskom jeziku C ++ zajedno s Python-om i Matlabom. Caffe arhitektura potiče nove aplikacije i inovacije. Omogućuje izvršavanje ovih modela na CPU-u i GPU-u, a mi možemo prelaziti s njih na jednu zastavicu. Caffe brzina čini ga prikladnim za istraživačke eksperimente i razvoj industrije jer može obraditi više od 60 milijuna slika u jednom danu. Caffe pruža akademske istraživačke projekte, velike industrijske aplikacije na području obrade slike, vida, govora i multimedije. Pomoću Caffea možemo trenirati različite vrste neuronskih mreža.
Usporedba između TensorFlow i Caffe (Infographics)
Ispod je top 6 razlike između TensorFlow i Caffe 
Ključne razlike između TensorFlow i Caffe
I TensorFlow vs Caffe popularni su odabir na tržištu; neka nam govori o nekim glavnim razlikama između TensorFlowa i Caffea
- Okvir TensorFlow je prikladniji za istraživačke i poslužiteljske proizvode jer obojica imaju različit skup ciljnih korisnika gdje TensorFlow cilja na istraživača i poslužitelje, dok je Caffe okvir pogodniji za upotrebu na rubu proizvodnje. Dok oba okvira TensorFlow vs Caffe imaju različit skup ciljanih korisnika. Caffe ima za cilj mobilne telefone i računalno ograničene platforme.
- Oba modela TensorFlow vs Caffe imaju strme krivulje učenja za početnike koji žele naučiti dubinske modele i modele neuronske mreže.
- Caffe ima više performansi od TensorFlowa 1, 2 do 5 puta po internoj ocjeni u Facebooku.
- TensorFlow dobro funkcionira na slikama i nizovima te je glasao kao najčešće korištena biblioteka za duboko učenje dok Caffe djeluje dobro na slikama, ali ne djeluje dobro na sekvence i ponavljajuće neuronske mreže.
- TensorFlow je lakše implementirati korištenjem Python pip paketa, dok Caffe implementacija nije jednostavna, moramo sastaviti izvorni kôd.
- Caffe je namijenjen programerima koji žele iskusiti praktično učenje i nudi resurse za obuku i učenje, dok se API-je visoke razine TensorFlow brine tamo gdje programeri ne trebaju brinuti.
Tablica usporedbe TensorFlow vs Caffea
Ispod je 6 najboljih usporedbi između TensorFlow i Caffe
| Osnove usporedbe TensorFlow i Caffe |
TensorFlow |
caffe |
| Lakša primjena | TensorFlow je lako implementirati jer korisnici moraju lako instalirati python pip manager dok u Caffeu moramo sastaviti sve izvorne datoteke. | U Caffeu nemamo jednostavnu metodu za implementaciju. Moramo sastaviti svaki izvorni kod da bismo ga primijenili što je nedostatak. |
| Upravljanje životnim ciklusom i API-jevi | TensorFlow nudi API visoke razine za izradu modela tako da lako možemo eksperimentirati s API-ima TensorFlow-a. Ima pogodno sučelje python (koji je izbor jezika za znanstvenike podataka) za poslove strojnog učenja. | Caffe nema API više razine zbog čega će biti teško eksperimentirati s Caffeom, konfiguracijom na nestandardni način s API-jema niske razine. Caffe pristup API-ja srednje i niske razine pruža malu podršku visoke razine i ograničenu duboku konfigurabilnost. Caffe sučelje je više od C ++, što znači da korisnici trebaju ručno obavljati više zadataka, kao što su izrada konfiguracijskih datoteka itd. |
| GPU-a | U TensorFlowu možemo koristiti GPU-e pomoću tf.device () u kojem se mogu izvršiti sva potrebna podešavanja bez ikakve dokumentacije i daljnjih potreba za izmjenama API-ja. U TensorFlowu možemo pokrenuti dvije kopije modela na dva GPU-a i jedan model na dva GPU-a. | U Caffeu nema podrške alata u pythonu. Stoga se sav trening mora izvoditi na temelju sučelja C ++ naredbenog retka. Podržava jedan stil multi-GPU konfiguracije, dok TensorFlow podržava više vrsta multi-GPU konfiguracija. |
| Višestruka podrška za stroj | U TensorFlowu je konfiguracija zadataka izravna za zadatke s više čvorova postavljanjem tf. Potrebno je pokrenuti uređaj s brojem poslova. | U Caffeu moramo koristiti MPI biblioteku za podršku s više čvorova, a ona se u početku koristila za razdvajanje masivnih aplikacija s više računarskih superračunala. |
| definicija | Tensorflow okvir je prikladniji za istraživačke i poslužiteljske proizvode jer oba imaju različit skup ciljnih korisnika gdje TensorFlow cilja na istraživača i poslužitelje. | Caffe Framework je prikladniji za proizvodnju na rubu proizvodnje. Dok oba okvira imaju različit skup ciljanih korisnika. Caffe ima za cilj mobilne telefone i računalno ograničene platforme. |
| Učinak, krivulja učenja | Tensorflow okvir ima manje performansi od Caffea u internom benchmarkingu Facebooka. Ima strmu krivulju učenja i dobro djeluje na slike i nastavke. Izglasana je kao najčešće korištena knjižnica dubokog učenja zajedno s Kerasom. | Caffe Framework ima performanse 1, 2 do 5 puta više od TensorFlow-a u internom benchmarkingu Facebooka. Ima strmu krivulju učenja za početnike. Uspjeh za duboko učenje o slikama, ali ne uspijeva na ponavljajućim neuronskim mrežama i modelima sekvenci. |
Zaključak - TensorFlow vs Caffe
Konačno, to je pregled usporedbe dva okvira dubokog učenja TensorFlow vs Caffe. Nadam se da ćete dobro razumjeti te okvire nakon što pročitate ovaj članak o TensorFlow vs Caffe. Okvir TensorFlow je brzo rastući i glasao je kao najčešće korišteni okvir dubokog učenja i nedavno je Google uložio velika sredstva u taj okvir. TensorFlow pruža podršku za mobilni hardver, jezgra API-ja na niskoj razini daje potpunu kontrolu programiranja i API-ja visoke razine što ga čini brzim i učinkovitim, dok je Caffe unatrag na ovim područjima u usporedbi s TensorFlowom. Dakle, TensorFlow ima potencijal postati dominantnom u okviru dubokog učenja.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za najbolju razliku između TensorFlow i Caffe. Ovdje također raspravljamo o ključnim razlikama TensorFlow vs Caffe s infografikom i tablicom usporedbe. Da biste saznali više, možete pogledati i sljedeće članke.
- Ubuntu i Windows 10 - najbolja usporedba
- Winforms vs WPF - korisne razlike
- Razlikovati SOAP od JSON