همه چیز درباره لیست 10 گانه چارچوب‌های برتر Deep learning

زمان تخمینی مطالعه: 19 دقیقه

یادگیری عمیق حوزه‌ای از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است که با طبقه‌بندی تصاویر، بینایی کامپیوتر، NLP و سایر وظایف پیچیده با داده‌های دسته‌بندی نشده سر و کار دارد. شبکه عصبی عمیق یک شبکه عصبی با حداقل سه لایه در مجموع (یک لایه پنهان) است. این شبکه وظیفه یادگیری عمیق را بر روی چندین لایه محاسباتی پنهان انجام می‌دهد. صرف نظر از اینکه شبکه یادگیری با ناظر، نیمه نظارتی یا بدون ناظر را اجرا می‌کند، برنامه نویسی یک شبکه یادگیری عمیق از ابتدا خسته کننده است و شامل مقدار زیادی از ریاضیات و محاسبات سطح بالا است. خوشبختانه امروزه چارچوب‌های زیادی وجود دارد که به ایجاد یک شبکه عصبی کمک می‌کند. این چارچوب‌های برتر Deep Learning گردش‌های کاری از پیش برنامه‌ریزی‌شده خاصی را ارائه می‌کنند، که به شما امکان می‌دهند در کمترین زمان یک شبکه یادگیری عمیق را توسعه و آموزش دهید. این framework ها در ادامه مورد بررسی قرار می‌گیرد.

1- تنسورفلو TensorFlow

TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی منبع باز است. این چارچوب بر ایجاد شبکه‌های عصبی عمیق تمرکز دارد، اگرچه بسیاری از وظایف یادگیری ماشین در این فریم ورک قابل استفاده است. این چهارچوب که توسط تیم Google Brain برای تحقیقات و تولید داخلی توسعه داده شد، نسخه اولیه آن در سال 2015 منتشر شد. نسخه جدیدتر و به روز شده (TensorFlow 2.0) آن در سال 2019 انتشار یافت.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• تنوع زبان برنامه نویسی: توسعه‌دهندگان اغلب از TensorFlow در پایتون برای اطمینان از ثبات آن استفاده می‌کنند. پشتیبانی از زبان‌های دیگر نیز در دسترس است، مانند ++JavaScipt، C و Java. تطبیق پذیری با انواع زبان‌های برنامه نویسی منجر به استفاده در طیف وسیع‌تری از کاربردهای صنعتی می‌شود.
• Eager Execution : محیط اجرای جذاب نتایج فوری پردازش را ارائه می‌دهد و امکان آگاهی در مورد عملیات شبکه عصبی در زمان اجرا را فراهم می‌کند.
• اجرای شبکه عصبی ابتدایی داخلی: TensorFlow دارای بسیاری از توابع داخلی است که در برنامه نویسی یک شبکه عصبی استفاده می‌شود. یکی از این ویژگی‌ها ماژول tf.nn برای عملیات‌های مختلف شبکه عصبی است.

این چهارچوب که یکی از مهم‌ترین چارچوب‌های برتر Deep learning است دارای مزایای زیادی از جمله موارد اشاره شده در ادامه است:

• متن باز است: TensorFlow یک سیستم منبع باز است که برای همه بدون هیچ هزینه‌ای در دسترس است. چه در حال آزمایش TensorFlow باشید، چه از آن برای اهداف آموزشی استفاده کنید یا از شبکه‌های عصبی در سطح صنعتی استفاده کنید، این فناوری آماده توسعه است.
• انبوهی از منابع آموزشی: از آنجایی که TensorFlow یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های یادگیری عمیق است، مطالب آموزشی رایگان زیادی درباره آن به صورت آنلاین در دسترس است. گوگل حتی سیستم CoLab را ارائه کرده است که یک محیط نوت بوک درون مرورگر مجهز به TensorFlow و دارای GPU های از قبل نصب شده و آماده است.
• موازی سازی: TensorFlow آموزش شبکه را در منابع متعدد موازی مانند GPU و CPU یا TPU (واحد پردازش Tensor) توزیع می‌کند. این ویژگی برای شبکه‌های یادگیری عمیق با لایه‌ها و پارامترهای زیاد، بسیار مفید است.
• مقیاس پذیری: ویژگی انتقال از حافظه مشترک به حافظه توزیع شده در TensorFlowادغام است.

2- PyTorch

PyTorch یک چارچوب یادگیری ماشین و شبکه عصبی منبع باز مبتنی بر Torch است. تمرکز اصلی PyTorch بر روی وظایف بینایی کامپیوتر و NLP (پردازش زبان طبیعی) با ویژگی‌های مختلف محاسباتی علمی است. انتشار اولیه PyTorch توسط آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس‌بوک (FAIR) در سال 2016 بود. این کتابخانه با پایتون و ++C در دسترس است، اگرچه کتابخانه پایتون دارای ثبات بیشتری می‌باشد.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• محاسبات تسریع شده GPU: چهارچوب PyTorch دارای ویژگی‌های محاسباتی مشابه NumPy است. به جای آرایه‌ها، PyTorch از تانسورها به عنوان آرایه‌های n بعدی استفاده می‌کند. تفاوت اساسی در محاسبات مبتنی بر GPU است، جایی که PyTorch شتاب عظیمی در سرعت محاسبات مورد نیاز برای یادگیری عمیق را فراهم می‌کند.
• تمایز خودکار: پیاده‌سازی مسیرهای رو به جلو و عقب از طریق یک شبکه یادگیری عمیق دست و پا گیر است و PyTorch بسته autograd را برای محاسبه گرادیان آسان ارائه می‌دهد.
• اجرای شبکه‌های عصبی داخلی: مانند TensorFlow، چهارچوب PyTorch بسته torch.nn را ارائه می‌دهد که دارای مجموعه‌ای از ماژول‌ها با عملکردهای شبکه عصبی استاندارد است.

این چهارچوب نیز یکی از مهم‌ترین چارچوب‌های برتر Deep learning است دارای مزایای زیادی از جمله موارد اشاره شده در ادامه است:

• یادگیری آسان: این چارچوب متن باز و به خوبی مستندسازی شده و دارای نمونه‌های آموزشی و کدهای فراوان است. تقریبا دارای حس یک کتابخانه پایتون است.
• اشکال زدایی ساده: ادغام اشکال زدایی با ابزارهایی مانند pdb، ipdb و IDE های پایتون مانند PyCharm فرآیند اشکال زدایی نمودار محاسباتی را آسان می‌کند.
• موازی سازی: آموزش موازی در منابع متعدد از طریق پوشاننده torch.nn.parallel امکان توزیع سفارشی وظایف محاسباتی را فراهم می‌کند.
• افزونه‌های کتابخانه: PyTorch در میان توسعه‌دهندگان و محققین حضور گسترده‌ای در جامعه دارد و گسترش چارچوب با API های مختلف و تقویت شبکه‌های یادگیری عمیق PyTorch را آسان می‌کند.

3- Keras

Keras یک کتابخانه شبکه عصبی مصنوعی و front-end سطح بالا برای TensorFlow است. تا همین اواخر، Keras از بک‌اندهای مختلف پشتیبانی می‌کرد، در حالی که جدیدترین نسخه (2.4) فقط از TensorFlow پشتیبانی می‌کرد. کتابخانه Keras به صراحت بر ایجاد بلوک‌های ساختمان شبکه عصبی تمرکز دارد. هدف این کتابخانه ساده‌سازی ایجاد شبکه عصبی و تسهیل یادگیری عمیق در دستگاه‌هایی مانند تلفن همراه، صفحات وب و JVM ها است.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• مبتدی دوست است: Keras برای توسعه‌دهندگانی که تازه به یادگیری عمیق می‌پردازند بسیار کاربرپسند است. چارچوب بسیار قوی و ساده است و در عین حال پیچیده نیست. کاربران ماهر‌تر از چارچوب front-end برای ساده‌سازی فرآیندهای محاسباتی TensorFlow بهره می‌برند.
• مجموعه داده‌های از پیش برچسب‌گذاری شده: مجموعه داده‌های نمایشی و یادگیری که معمولاً استفاده می‌شوند در کتابخانه Keras موجود هستند. داده‌ها تمیز، برچسب‌گذاری شده و آماده برای آزمایش هستند. به عنوان مثال می‌توان به دیتاست‌های مشهور مانند ارقام دست نویس، بررسی‌های IMDB، قیمت مسکن بوستون و غیره اشاره کرد.
• لایه‌های از پیش تعریف شده، پارامترها و توابع پیش پردازش: Keras دارای ویژگی‌های متنوع شامل لایه‌های شبکه عصبی در دسترس و توابع مختلف مانند loss function و توابع بهینه‌سازی است. علاوه بر این، این چارچوب دارای عملکردهای پیش پردازش متفاوتی برای آماده سازی داده‌ها است.

این چهارچوب نیز یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• توسعه و استقرار آسان: کد آن ساده است و به راحتی توسعه داده می‌شود. مستندات آن جامع و واضح است. Keras امکان ساخت یک شبکه عصبی را تنها با چند خط کد فراهم می‌کند.
• موازی‌سازی داده‌های داخلی: این فریم ورک دارای پشتیبانی داخلی از چندین GPU برای توزیع آموزش شبکه عصبی است.
• مدل‌های از قبل آموزش دیده: یادگیری و اجرای همه چیز از ابتدا زمان می‌برد. با این چهارچوب می‌توانید از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده Keras استفاده کنید.
• جامعه توسعه بزرگ: چارچوب Keras اغلب در چالش‌های کدنویسی و جوامع مختلف علم داده و یادگیری ماشین ظاهر می‌شود.

4- SciKit-Learn (SKLearn)

SciKit-Learn (همچنین به عنوان SKLearn شناخته می‌شود) یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که بر روی NumPy، SciPy و matplotlib ساخته شده است. اگرچه این چارچوب یک کتابخانه یادگیری ماشینی همه منظوره است، برخی از قابلیت‌های یادگیری عمیق در آن وجود دارد. SciKit-Learn به دلیل عدم پشتیبانی از GPU معمولاً برای برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ استفاده نمی‌شود.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• مجموعه داده‌های داخلی: SciKit-Learn با مجموعه داده‌های آماده شده برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین ارائه می‌شود. برخی از مجموعه داده‌های اولیه آن شامل مجموعه داده Iris، مجموعه داده دیابت، قیمت مسکن و غیره است.
• تقسیم داده‌ها: هنگام کار با مجموعه داده‌ها برای هر الگوریتم، یک کار رایج این است که مجموعه داده را به یک گروه آموزشی و آزمایشی تقسیم کنید (معمولاً 70-30 یا 80-20). تابع train_test_split SKLearn به این کار کمک می‌کند.
• الگوریتم پرسپترون چند لایه (MLP): SciKit-Learn الگوریتم پرسپترون چند لایه را به عنوان یک تابع مشخص می‌کند. الگوریتم MLP زیرمجموعه‌ای از شبکه‌های عصبی عمیق با انتشار پیشخور و معمولاً لایه‌های پنهان کمتری نسبت به شبکه‌های یادگیری عمیق است. MLPها یک عنصر اساسی برای یادگیری عمیق هستند.

این چهارچوب یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• کاربر پسند: به دلیل ماهیت ساده کد، این چارچوب اغلب در محیط‌های آکادمیک و آموزشی ظاهر می‌شود.
• دارای جعبه ابزار مفید: SciKit-Learn یک پیش پردازش داده و جعبه ابزار مهندسی ویژگی قابل توجه ارائه می‌دهد. حتی زمانی که به‌عنوان یک چارچوب مستقل استفاده نمی‌شود، ابزارها زمانی که با سایر چارچوب‌های یادگیری عمیق قدرتمند ترکیب می‌شوند، مفید هستند.

5. Apache MXNet

Apache MXNet یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز مبتنی بر نرم افزار است. چارچوب بنیاد نرم افزار آپاچی از بسیاری از مدل‌های یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند. موسسات تحقیقاتی مختلف و ارائه دهندگان کلاد از MXNet پشتیبانی می‌کنند و این چارچوب یادگیری عمیق انتخابی برای AWS است.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• مقیاس پذیری: MXNet از توزیع در زیرساخت‌های ابری پویا با چندین CPU و GPU پشتیبانی می‌کند.
• قابل حمل بودن: این چارچوب از استقرار شبکه‌های از پیش آموزش دیده در ماشین‌ها و دستگاه‌های رده پایین پشتیبانی می‌کند. به عنوان مثال، یک شبکه یادگیری عمیق که بر روی یک ماشین سطح بالا آموزش داده شده است، می‌تواند به راحتی به دستگاه‌های اینترنت اشیا، موبایل، دستگاه لبه یا بدون سرور منتقل شود.
• برنامه نویسی انعطاف پذیر: برنامه نویسی امری و اعلانی هر دو در این ساختار در دسترس است. در طی توسعه، ردیابی اشکال، نقاط بازرسی، اصلاح هایپرپارامتر و توقف زودهنگام همگی امکان پذیر است.

این چهارچوب یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• پشتیبانی از چند زبانی: برای توسعه front-end، چهارچوب MXNet از هشت زبان برنامه نویسی (Python، R، Scala، Clojure، Julia، Perl، MATLAB و JavaScript) پشتیبانی می‌کند. زبان پشتیبانی شده برای بهینه سازی back-end زبان ++C است.
• مناسب برای کسب و کار و دانشگاه: این نرم افزار از نظر محاسباتی برای کاربردهای صنعتی و تحقیقاتی کارآمد است.
• API با کارایی بالا: این چارچوب مقیاس‌پذیری تقریباً خطی را برای مدیریت پروژه‌های بزرگ در زمان کمتر انجام می‌دهد.

6. Eclipse Deeplearning4j (DL4J)

Deeplearning4j مجموعه ای از ابزارهای یادگیری عمیق است که بر روی JVM (ماشین مجازی جاوا) اجرا می‌شود. این چارچوب به جاوا، با پشتیبانی اضافی و API برای زبان‌های دیگر متکی است. Deeplearning4j از طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، از جمله یک نسخه موازی توزیع شده برای هر الگوریتم پشتیبانی می‌کند.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• پشتیبانی از Keras: این چارچوب یادگیری عمیق با TensorFlow کار می‌کند و می‌تواند مدل‌هایی را از دیگر چارچوب‌های پایتون از طریق Keras وارد کند.
• ادغام با هادوپ و اسپارک: ادغام Apache Spark خطوط لوله یادگیری عمیق را مستقیماً در کلاسترهای Spark فعال می‌کند و یادگیری عمیق را برای داده‌های بزرگ اعمال می‌کند.
• ادغام با CUDA: بهینه سازی GPU از طریق CUDA در دسترس است و از طریق Hadoop یا OpenMP توزیع می‌شود.

این چهارچوب یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• سازگاری با JVM: سازگاری با JVM قابلیتی است که از هر زبان مبتنی بر JVM مانند Clojure یا Scala پشتیبانی می‌کند.
• پشتیبانی از Keras: چهارچوب DL4J از طریق چارچوب Keras از API پایتون پشتیبانی می‌کند.
• ذهنیت توزیع شده: ادغام طبیعی با خوشه‌های Spark و اکوسیستم Hadoop طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های برنامه نویسی توزیع شده را فراهم می‌کند.

7. MATLAB

MATLAB نرم افزار اختصاصی با پشتیبانی از یادگیری عمیق است. این نرم افزار به مهندسان، ریاضیدانان، دانشمندان و دیگر متخصصان بدون تجربه در زمینه یادگیری عمیق کمک می‌کند. هدف این چارچوب ایجاد یک شبکه یادگیری عمیق با حداقل کدنویسی از طریق ابزارها و برنامه‌های افزودنی مختلف است.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• استفاده آسان: MATLAB برای ایجاد، تجسم و استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق به حداقل مهارت کدنویسی نیاز دارد. وارد کردن و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده در این چهارچوب پشتیبانی می‌شود و همچنین پیکربندی آن بسیار آسان است.
• استقرار خودکار: MATLAB با انواع محیط‌ها ادغام شده و در سیستم‌های سازمانی، دستگاه‌های embedded، خوشه‌ها یا درون ابری به صورت خودکار استقرار می‌یابد.
• برچسب‌گذاری تعاملی: این چارچوب اجازه می‌دهد تا برچسب‌گذاری اشیاء تعاملی، نتایج بهتر را به سرعت به ارمغان بیاورد.

این چهارچوب یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• برای یادگیری مناسب است: MATLAB یادگیری عمیق را کاربردی و در دسترس می‌کند. کاربرانی که تجربه کدنویسی کمتری دارند می‌توانند تکنیک‌های یادگیری عمیق را در حوزه خود اعمال کنند.
• تعاملی بودن: برنامه‌های مختلف برای پیش پردازش داده‌ها به خودکارسازی فرآیندهای برچسب‌گذاری داده‌ها کمک می‌کنند. این خود اجازه می‌دهد تا به طور مستقیم از پردازش سیگنال بر روی IoT خام و داده‌های دستگاه‌های لبه استفاده شود.
• مبتنی بر همکاری: MATLAB چهارچوب TensorFlow را در خود ادغام می‌کند و به مدل‌های از پیش آموزش داده شده اجازه می‌دهد تا مستقیماً در محیط استفاده شوند. اگرچه این نرم افزار منبع باز نیست، اما همکاری زیادی با نرم افزار منبع باز وجود دارد.

8. Sonnet

Sonnet یک چارچوب یادگیری عمیق است که بر روی TensorFlow 2 ساخته شده است. هدف چارچوب مبتنی بر ماژول ایجاد اقدامات و ساختارهای ساده برای فرآیندهای یادگیری ماشین است. Sonnet که توسط محققان DeepMind توسعه یافته است، اهداف مختلف ساخت شبکه‌های عصبی را ارائه می‌دهد.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• ماژول‎‌های از پیش تعریف شده: ویژگی‌های Sonnet که معمولاً مورد استفاده قرار می‌گیرند، ماژول‌های یادگیری عمیق، مانند کانولوشن دو بعدی، نرمال‌سازی دسته‌ای، و غیره است. همچنین در این چهارچوب ایجاد یک ماژول سفارشی کار ساده‌ای است.
• ماژول‌های شبکه از پیش تعریف شده: علاوه بر ماژول‌ها و ساختارهای لایه‌ها، Sonnet همچنین دارای ماژول‌های شبکه از پیش تعریف شده است، مانند MLP (Multi-Layer Perceptron).
• سادگی: این چارچوب همه چیز را از طریق یک مفهوم واحد snt.module انجام می‌دهد. این ابزار ساده و در عین حال قدرتمند تضمین می‌کند که هر مدل مستقل است.

این ابزار یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• آزادی آموزشی توزیع شده: ماژول Sonnet هنگام انتقال به استراتژی‌های توزیع شده، عملیات اضافی را روی داده‌ها اعمال نمی‌کند، بنابراین کنترل کاملی بر فرآیند آموزشی توزیع شده ارائه می‌دهد.
• ماژولار بودن: تعریف ماژول‌های سفارشی و اعلام زیر ماژول‌ها به صورت داخلی در طول فرآیند ساخت، گزینه‌های سفارشی‌سازی بسیاری را در طول توسعه فراهم می‌کند.
• متمرکز شده بر TensorFlow است: Sonnet با TensorFlow کار می‌کند و به طور یکپارچه با کد خام و سایر کتابخانه‌های سطح بالا ادغام می‌شود. همچنین جزئیات TensorFlow مستقیماً از طریق چارچوب Sonnet قابل دسترسی هستند.

9. Caffe

Caffe یک چارچوب یادگیری عمیق منبع باز است که به زبان ++C و با یک صفحه اصلی پایتون نوشته شده است. این چارچوب که در UC Berkley توسعه یافته است، به عنوان یک پروژه توسط دانشجوی دکترا یانگ کینگ جیا آغاز شد. این چارچوب در طبقه‌بندی و تقسیم‌بندی تصویر تخصص دارد، اگرچه سایر معماری‌های یادگیری عمیق نیز در آن امکان‌پذیر است.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• معماری بیانگر(Expressive): پیکربندی و مدل‌ها کدگذاری سختی ندارند. جابجایی بین تنظیمات GPU و CPU از طریق تعویض پرچم انجام می‌شود.
• سرعت: Caffe روزانه بیش از 60 میلیون تصویر را با یک GPU پردازش می‌کند. به عنوان یکی از سریع‌ترین چارچوب‌های شبکه کانولوشن، برای کاربردهای تحقیقاتی و صنعتی بسیار عالی است.
• به طور فعال توسعه یافته است: این چارچوب دارای یک جامعه بسیار فعال است. توزیع‌های سفارشی با بهینه‌سازی برای پردازنده‌های خاص وجود دارد.

Caffe یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• پشتیبانی از اینترفیس‌های مختلف: Caffe از اینترفیس‌هایی مانند C، C++، Python و MATLAB پشتیبانی می‌کند. علاوه بر این، چارچوب به طور مستقیم با خط فرمان کار می‌کند.
• شبکه‌های از پیش آموزش دیده از طریق باغ وحش مدل Caffe: کتابخانه C++ با نام Caffe Model Zoo حاوی شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده‌ای است که بلافاصله برای استفاده آماده می‌شوند.
• پشتیبانی از OpenMP: چهارچوب Caffe از OpenMP API پشتیبانی می‌کند و امکان چند رشته‌ای و موازی‌سازی را فراهم می‌کند.

10. Flux

Flux یک چارچوب یادگیری ماشین مبتنی بر Julia است که بر خطوط لوله تولید با عملکرد بالا تمرکز دارد. این فریم ورک دارای یک رابط مبتنی بر لایه‌ای است که مدل‌ها را ساده می‌کند. این چارچوب از عملیات با سایر بسته‌های جولیا پشتیبانی می‌کند و به تقویت امنیت مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند.

ویژگی‌های این چهارچوب در ادامه ذکر شده است:

• برنامه نویسی تفاضلی(Differentiable): Flux دارای تمایز خودکار است و محاسبه گرادیان در این چارچوب کاری بدون دردسر است.
• پشتیبانی از TPU: مدل‌های یادگیری عمیق Flux برای محاسبات ابری در TPUها کامپایل می‌شوند. این کد همچنین مستقیماً از نوت بوک‌های Google Colab اجرا می‌شود.
• پشتیبانی از GPU پیشرفته: هسته‌های GPU را می‌توان مستقیماً در جولیا از طریق بسته CUDA.jl سفارشی کرد. بهینه‌سازی کد امکان سفارشی‌سازی کد GPU، گرادینت‌ها و لایه‌ها را فراهم می‌کند.

Fl یکی از چارچوب‌های برتر Deep learning است .مزایای این چهارچوب به شرح زیر است:

• مدل‌های از قبل آموزش دیده از طریق مدل باغ وحش(Model Zoo): مانند Caffe، چهارچوب Flux همچنین مدل‌های از پیش آموزش دیده برای بینایی کامپیوتر، مدل‌های مبتنی بر متن و بازی را از طریق Model Zoo ارائه می‌دهد. این مدل‌ها کاربرد و استفاده گسترده از Flux را امکان‌پذیر می‌کنند.
• سطوح انتزاع سفارشی: چه ترجیح می‌دهید یک مدل را از ابتدا بسازید یا از مدل‎‌های آماده استفاده کنید، Flux انتخاب را به توسعه دهنده واگذار می‌کند.
• توسعه پذیری: Flux توسعه‌پذیری متنوعی را از طریق بسته‌های مختلف فراهم می‌کند که جریان کار یادگیری عمیق را در موقعیت‌های مختلف افزایش می‌دهد.

محبوب‌ترین چارچوب یادگیری عمیق

در حال حاضر، چهار فریم‌ورک محبوب برتر عبارتند از:

1. PyTorch
2. TensorFlow
3. Scikit-Learn
4. Keras

تجزیه و تحلیل حجم جستجوی گوگل برای هر فریم ورک نشان می‌دهد که از ماه می 2022، بیشترین جستجو در پلتفرم‌های یادگیری عمیق در سراسر جهان مربوط به PyTorch است. این فریم ورک در جامعه ML برای رویکرد پایتونیک و ساده‌تر به یادگیری عمیق در مقایسه با سایر چارچوب‌ها (به ویژه TensorFlow) محبوب است. هر فریم‌ورک وظیفه‌ای دارد که در آن می‌درخشد، و حتی برخی از فریم‌ورک‌ها به جای رقابت برای کسب مقام برتر، با خوشحالی با هم کار می‌کنند. یک روش استاندارد استفاده از TensorFlow با Keras به عنوان Front-end و scikit-learn برای پیش پردازش داده است.

یادگیری کدام چارچوب یادگیری عمیق راحت‌تر است؟

یادگیری عمیق موضوعی چالش برانگیز برای تسلط است، و هنگام شروع در مسیر یادگیری عمیق، حجم انبوه اطلاعات بسیار زیاد است. دو چارچوب متداول برای اهداف آموزشی عبارتند از:

• Keras
• Scikit-Learn

این دو چارچوب بر حوزه آموزشی تسلط دارند زیرا یادگیری اصول اساسی یادگیری عمیق و اصطلاحات را آسان می‌کنند. دانش به دست آمده از طریق آنها برای هر چارچوب یادگیری عمیق دیگری قابل اعمال است. پس از تسلط بر ساختارهای این دو فریم ورک، انتقال به یک محیط بالغ‌تر مانند TensorFlow یا PyTorch به دلیل حجم گسترده اسناد، اطلاعات و نمونه‌های موجود بهترین روش آموزش است.