TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek auf Python-Basis für numerische Berechnungen, die mithilfe der Datenflussdiagramme maschinelles Lernen zugänglicher und schneller macht. TensorFlow vereinfacht den Erfassungsprozess Datenflussdiagramme .
Kaffee ist ein Deep-Learning-Framework für das Training und den Betrieb neuronaler Netzwerkmodelle und wird vom Vision and Learning Center entwickelt. TensorFlow erleichtert den Prozess der Datenerfassung, der Vorhersage von Funktionen, des Trainings vieler Modelle auf Basis der Benutzerdaten und der Verfeinerung der zukünftigen Ergebnisse. Kaffee ist mit konzipiert Ausdruck, Geschwindigkeit, Und Modularität merken Sie sich.
Vergleich zwischen TensorFlow und Caffe
| Basic | TensorFlow | Kaffee |
|---|---|---|
| Definition | TensorFlow wird im Bereich Forschung und Serverprodukte eingesetzt, da beide unterschiedliche Zielgruppen ansprechen. | Caffe ist für die Produktion von Edge-Bereitstellungen relevant, bei denen beide Strukturen eine unterschiedliche Gruppe von Zielbenutzern haben. Caffe wünscht sich Mobiltelefone und eingeschränkte Plattformen. |
| WLife Cycle Management und APIs | TensorFlow bietet High-Level-APIs für die Modellerstellung, damit wir schnell mit der TensorFlow-API experimentieren können. Es verfügt über eine geeignete Schnittstelle für die Python-Sprache (eine Sprache der Wahl für Datenwissenschaftler) für maschinelle Lernaufgaben. | Caffe verfügt nicht über eine API auf höherer Ebene, weshalb es schwierig sein wird, mit Caffe zu experimentieren, da die Konfiguration nicht standardmäßig mit APIs auf niedriger Ebene erfolgt. Der Caffe-Ansatz von APIs mittlerer bis niedrigerer Ebene bietet Unterstützung auf hoher Ebene und begrenzte Tiefeneinstellungen. Die Caffe-Schnittstelle basiert eher auf C++, was bedeutet, dass Benutzer mehr Aufgaben manuell ausführen müssen, beispielsweise die Erstellung von Konfigurationsdateien. |
| Einfachere Bereitstellung | TensorFlow ist einfach bereitzustellen, da Benutzer den Python-Pip-Manager einfach installieren müssen, während wir in Caffe alle Quelldateien kompilieren müssen. | Bei Caffe haben wir keine einfachen Methoden zur Bereitstellung. Wir müssen jeden Quellcode kompilieren, um ihn zu implementieren, was einen Nachteil darstellt. |
| GPUs | In TensorFlow verwenden wir die GPU mithilfe von tf.device(), in dem alle erforderlichen Anpassungen ohne Dokumentation und weitere API-Änderungen vorgenommen werden können. In TensorFlow können wir zwei Kopien des Modells auf zwei GPUs und ein einzelnes Modell auf zwei GPUs ausführen. | In Caffe gibt es keine Unterstützung der Python-Sprache. Daher muss das gesamte Training auf Basis einer C++-Befehlszeilenschnittstelle durchgeführt werden. Es unterstützt eine einzelne Ebene der Multi-GPU-Konfiguration, während TensorFlow mehrere Arten von Multi-GPU-Anordnungen unterstützt. |
| Unterstützung mehrerer Maschinen | In TensorFlow ist die Konfiguration für Aufgaben mit mehreren Knoten einfach, indem der tf festgelegt wird. Gerät zum Anordnen einiger Beiträge, zum Ausführen. | In Caffe müssen wir die MPI-Bibliothek für die Unterstützung mehrerer Knoten verwenden. Sie wurde ursprünglich verwendet, um umfangreiche Supercomputeranwendungen mit mehreren Knoten zu unterbrechen. |
| Leistung, die Lernkurve | Das TensorFlow-Framework hat im internen Vergleich von Facebook weniger Leistung als Caffee. Die Lernkurve ist steil und es funktioniert gut bei Sequenzen und Bildern. Zusammen mit Keras ist sie die am häufigsten verwendete Deep-Learning-Bibliothek. | Das Caffe-Framework weist im internen Benchmarking von Facebook eine ein- bis fünfmal höhere Leistung als TensorFlow auf. Es funktioniert gut für Deep-Learning-Frameworks für Bilder, aber nicht gut für wiederkehrende neuronale Netze und Sequenzmodelle. |
Abschluss
Abschließend hoffen wir auf ein gutes Verständnis dieser Frameworks TensorFlow und Caffe. Das Tensorflow-Framework ist das schnell wachsende und zum meistgenutzten Deep-Learning-Framework gewählte Framework, und Google hat in letzter Zeit stark in das Framework investiert. TensorFlow bietet Unterstützung für mobile Hardware und ein Low-Level-API-Kern bietet eine durchgängige Programmierkontrolle und High-Level-APIs, was es schnell und leistungsfähig macht, wo Caffe in diesen Bereichen im Vergleich zu TensorFlow zurückliegt. Daher ist TensorFlow in allen Deep-Learning-Frameworks dominanter.