TensorFlow je open-source softwarová knihovna založená na pythonu pro numerické výpočty, díky níž je strojové učení přístupnější a rychlejší pomocí grafů toku dat. TensorFlow usnadňuje proces získávání datové diagramy .
Caffe je rámec hlubokého učení pro trénování a provozování modelů neuronových sítí a centrum vize a učení jej rozvíjí. TensorFlow usnadňuje proces získávání dat, předpovídání funkcí, trénování mnoha modelů na základě uživatelských dat a zpřesňování budoucích výsledků. Caffe je navržen s výraz, rychlost, a modularita mějte na paměti.
Srovnání mezi TensorFlow a Caffe
| Základní | TensorFlow | Caffe |
|---|---|---|
| Definice | TensorFlow se používá v oblasti výzkumu a serverových produktů, protože oba mají odlišnou skupinu cílených uživatelů. | Caffe je relevantní pro výrobu okrajového nasazení, kde obě struktury mají různou skupinu cílených uživatelů. Caffe touží po mobilních telefonech a omezených platformách. |
| WLife Cycle management a API | TensorFlow nabízí API na vysoké úrovni pro vytváření modelů, takže můžeme rychle experimentovat s TensorFlow API. Má vhodné rozhraní pro jazyk python (což je volba jazyka pro datové vědce) v úlohách strojového učení. | Caffe nemá API vyšší úrovně, díky čemuž bude těžké experimentovat s Caffe, což je konfigurace nestandardním způsobem s nízkoúrovňovými API. Caffe přístup rozhraní API střední až nižší úrovně poskytuje podporu na vysoké úrovni a omezené hluboké nastavení. Rozhraní Caffe je více C++, což znamená, že uživatelé musí provádět více úkolů ručně, jako je vytvoření konfiguračního souboru. |
| Jednodušší nasazení | TensorFlow se snadno nasazuje, protože uživatelé potřebují snadno nainstalovat správce python-pip, zatímco v Caffe musíme zkompilovat všechny zdrojové soubory. | V Caffe nemáme jednoduché metody k nasazení. Každý zdrojový kód musíme zkompilovat, abychom jej mohli implementovat, což je nevýhoda. |
| GPU | V TensorFlow používáme GPU pomocí tf.device (), ve kterém lze provést všechny potřebné úpravy bez jakékoli dokumentace a další potřeby změn API. V TensorFlow jsme schopni spustit dvě kopie modelu na dvou GPU a jeden model na dvou GPU. | V Caffe neexistuje žádná podpora jazyka python. Takže všechna školení musí být provedena na základě rozhraní příkazového řádku C++. Podporuje jednu vrstvu konfigurace s více GPU, zatímco TensorFlow podporuje více typů uspořádání s více GPU. |
| Podpora více strojů | V TensorFlow je konfigurace pro úlohy s více uzly přímočará nastavením tf. Zařízení k uspořádání některých míst, ke spuštění. | V Caffe potřebujeme použít knihovnu MPI pro podporu více uzlů a původně se používala k rozbití masivních víceuzlových superpočítačových aplikací. |
| Výkon, křivka učení | Framework TensorFlow má v interním srovnání Facebooku nižší výkon než Caffee. Má ostrou křivku učení a dobře funguje na sekvencích a obrázcích. Je to nejpoužívanější knihovna pro hluboké učení spolu s Keras. | Framework Caffe má v interním benchmarkingu Facebooku 1 až 5krát vyšší výkon než TensorFlow. Funguje dobře pro rámec hlubokého učení na obrázcích, ale ne dobře na rekurentní neuronové sítě a sekvenční modely. |
Závěr
Nakonec doufáme, že dobře rozumíme těmto rámcům TensorFlow a Caffe. Tensorflow framework je rychle se rozvíjející a volený jako nejpoužívanější rámec hlubokého učení a Google do něj v poslední době hodně investoval. TensorFlow poskytuje podporu mobilního hardwaru a nízkoúrovňové jádro API poskytuje jedno komplexní řízení programování a API na vysoké úrovni, díky čemuž je rychlé a schopné tam, kde Caffe v těchto oblastech zaostává ve srovnání s TensorFlow. TensorFlow je tedy dominantnější ve všech rámcích hlubokého učení.