Różnica między TensorFlow a Caffe
TensorFlow jest biblioteką oprogramowania przyjaznego dla Pythona typu open source do obliczeń numerycznych, dzięki czemu uczenie maszynowe jest szybsze i łatwiejsze przy użyciu grafów przepływu danych. TensorFlow ułatwia proces pozyskiwania danych, przewidywania funkcji, szkolenia różnych modeli na podstawie danych użytkownika i udoskonalania przyszłych wyników. TensorFlow został opracowany przez zespół mózgów w dziale badań inteligencji maszynowej Google na potrzeby uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Caffe to platforma do głębokiego uczenia się dla pociągów, która obsługuje modele sieci neuronowych i została opracowana przez Berkeley Vision and Learning Centre. Caffe został opracowany z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości. W Caffe modele i optymalizacje są definiowane jako schematy zwykłego tekstu zamiast kodu z postępem naukowym i stosowanym w zakresie wspólnego kodu, modeli referencyjnych i odtwarzalności.
Co to jest TensorFlow?
TensorFlow jest wieloplatformowy, ponieważ możemy go używać do pracy zarówno na CPU, jak i GPU, platformach mobilnych i wbudowanych, jednostkach przepływu tensora itp. TensorFlow jest rozwijany w języku programowania Python i C ++, który jest odpowiedni do obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego na dużą skalę oraz modele głębokiego uczenia (sieci neuronowe) z różnymi algorytmami i udostępniane za pośrednictwem wspólnej warstwy. TensorFlow jest w stanie trenować i uruchamiać różne modele głębokich sieci neuronowych, takie jak rozpoznawanie ręcznie napisanych cyfr, rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka naturalnego, modele oparte na równaniu częściowej pochodnej, modele związane z prognozowaniem i rekurencyjne sieci neuronowe.
Co to jest Caffe?
Caffe jest rozwijany w języku programowania C ++ wraz z Python i Matlab. Architektura Caffe zachęca do nowych aplikacji i innowacji. Pozwala na wykonanie tych modeli na CPU i GPU i możemy przełączać się między nimi za pomocą pojedynczej flagi. Szybkość Caffe sprawia, że nadaje się do eksperymentów badawczych i rozwoju przemysłu, ponieważ może przetwarzać ponad 60 milionów zdjęć w ciągu jednego dnia. Caffe zapewnia akademickie projekty badawcze, zastosowania przemysłowe na dużą skalę w dziedzinie przetwarzania obrazu, wizji, mowy i multimediów. Za pomocą Caffe możemy trenować różne typy sieci neuronowych.
Porównanie między TensorFlow a Caffe (infografiki)
Poniżej znajduje się 6 najważniejszych różnic między TensorFlow a Caffe 
Kluczowe różnice między TensorFlow a Caffe
Zarówno TensorFlow vs Caffe są popularnymi wyborami na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między TensorFlow a Caffe
- Platforma TensorFlow jest bardziej odpowiednia do badań i produktów serwerowych, ponieważ oba mają inny zestaw docelowych użytkowników, gdzie TensorFlow jest przeznaczony dla badaczy i serwerów, podczas gdy platforma Caffe jest bardziej odpowiednia do wdrażania na krawędzi produkcji. Podczas gdy oba frameworki TensorFlow vs Caffe mają inny zestaw docelowych użytkowników. Caffe jest przeznaczony na telefony komórkowe i platformy z ograniczeniami obliczeniowymi.
- Zarówno TensorFlow vs Caffe mają strome krzywe uczenia się dla początkujących, którzy chcą nauczyć się głębokiego uczenia i modeli sieci neuronowej.
- Caffe ma wyższą wydajność niż TensorFlow od 1, 2 do 5 razy w porównaniu z wewnętrznymi testami porównawczymi na Facebooku.
- TensorFlow działa dobrze na obrazach i sekwencjach i został uznany za najczęściej używaną bibliotekę do głębokiego uczenia się, podczas gdy Caffe działa dobrze na obrazach, ale nie działa dobrze na sekwencjach i powtarzających się sieciach neuronowych.
- TensorFlow jest łatwiejszy do wdrożenia przy użyciu zarządzania pakietami pip Pythona, podczas gdy wdrożenie Caffe nie jest proste, musimy skompilować kod źródłowy.
- Caffe jest przeznaczony dla programistów, którzy chcą doświadczyć praktycznego głębokiego uczenia się i oferuje zasoby do szkolenia i uczenia się, podczas gdy interfejs API wysokiego poziomu TensorFlow zajmuje się tam, gdzie programiści nie muszą się martwić.
Tabela porównawcza TensorFlow vs Caffe
Poniżej znajduje się 6 najwyższe porównanie między TensorFlow a Caffe
| Podstawa porównania między TensorFlow a Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Łatwiejsze wdrażanie | TensorFlow jest łatwy do wdrożenia, ponieważ użytkownicy muszą łatwo zainstalować menedżera pip Pythona, natomiast w Caffe musimy skompilować wszystkie pliki źródłowe. | W Caffe nie mamy prostej metody wdrożenia. Musimy skompilować każdy kod źródłowy, aby go wdrożyć, co jest wadą. |
| Zarządzanie cyklem życia i interfejsy API | TensorFlow oferuje interfejsy API wysokiego poziomu do budowy modeli, dzięki czemu możemy łatwo eksperymentować z interfejsami API TensorFlow. Ma odpowiedni interfejs dla Pythona (który jest wyborem języka dla badaczy danych) do zadań uczenia maszynowego. | Caffe nie ma interfejsów API wyższego poziomu, przez co ciężko będzie eksperymentować z Caffe, konfiguracją w niestandardowy sposób z interfejsami API niskiego poziomu. Podejście Caffe do API na średnim i niskim poziomie zapewnia niewielkie wsparcie na wysokim poziomie i ograniczoną głęboką konfigurowalność. Interfejs Caffe bardziej przypomina C ++, co oznacza, że użytkownicy muszą wykonywać więcej zadań ręcznie, takich jak tworzenie plików konfiguracyjnych itp. |
| GPU | W TensorFlow możemy używać procesorów graficznych za pomocą funkcji tf.device (), w której można dokonać wszystkich niezbędnych korekt bez dokumentacji i dalszej zmiany API. W TensorFlow możemy uruchomić dwie kopie modelu na dwóch GPU i jeden model na dwóch GPU. | W Caffe nie ma obsługi narzędzi w Pythonie. Dlatego wszystkie szkolenia muszą być wykonywane w oparciu o interfejs wiersza poleceń C ++. Obsługuje jeden styl konfiguracji z wieloma GPU, podczas gdy TensorFlow obsługuje wiele rodzajów konfiguracji z wieloma GPU. |
| Obsługa wielu maszyn | W TensorFlow konfiguracja zadań jest prosta dla zadań z wieloma węzłami poprzez ustawienie tf. Urządzenie do liczby zadań musi zostać uruchomione. | W Caffe musimy używać biblioteki MPI do obsługi wielu węzłów, która początkowo była używana do rozdzielenia ogromnych aplikacji wielowęzłowych superkomputerów. |
| Definicja | Struktura tensorflow jest bardziej odpowiednia dla produktów badawczych i serwerowych, ponieważ oba mają inny zestaw docelowych użytkowników, gdzie TensorFlow ma na celu badaczy i serwery. | Platforma Caffe jest bardziej odpowiednia do wdrażania na krawędzi produkcji. Podczas gdy obie platformy mają inny zestaw docelowych użytkowników. Caffe jest przeznaczony na telefony komórkowe i platformy z ograniczeniami obliczeniowymi. |
| Wydajność, krzywa uczenia się | Struktura tensorflow ma mniejszą wydajność niż Caffe w wewnętrznych testach porównawczych Facebooka. Ma stromą krzywą uczenia się i działa dobrze na obrazach i sekwencjach. Jest wybierany jako najczęściej używana biblioteka do głębokiego uczenia się wraz z Keras. | Platforma Caffe ma wydajność od 1, 2 do 5 razy wyższą niż TensorFlow w wewnętrznych testach porównawczych Facebooka. Ma stromą krzywą uczenia się dla początkujących. Działa dobrze do głębokiego uczenia się na obrazach, ale nie działa dobrze na powtarzających się sieciach neuronowych i modelach sekwencji. |
Wniosek - TensorFlow vs Caffe
Wreszcie jest to przegląd porównania dwóch platform do głębokiego uczenia się TensorFlow vs. Caffe. Mam nadzieję, że dobrze zrozumiesz te frameworki po przeczytaniu tego artykułu o TensorFlow vs. Caffe. Platforma TensorFlow jest szybko rozwijającą się i została uznana za najczęściej używaną platformę do głębokiego uczenia się, a ostatnio Google dużo zainwestował w tę platformę. TensorFlow zapewnia mobilne wsparcie sprzętowe, rdzeń API niskiego poziomu daje jedną kompleksową kontrolę programowania i API wysokiego poziomu, co czyni go szybkim i wydajnym, podczas gdy Caffe jest zacofany w tych obszarach w porównaniu do TensorFlow. Zatem TensorFlow może stać się dominujący w ramach głębokiego uczenia się.
Polecane artykuły
To był przewodnik po największej różnicy między TensorFlow a Caffe. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice między TensorFlow a Caffe z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej.
- Ubuntu vs Windows 10 - najlepsze porównanie
- Winforms vs WPF - Przydatne różnice
- Rozróżnij SOAP od JSON