Diferența dintre TensorFlow și Caffe
TensorFlow este o bibliotecă software de tip piton cu sursă deschisă pentru calcularea numerică, care face învățarea mașinii mai rapidă și mai ușoară folosind grafice cu flux de date. TensorFlow ușurează procesul de achiziție a datelor, prezicerea funcțiilor, formarea diferitelor modele bazate pe datele utilizatorului și perfecționarea rezultatelor viitoare. TensorFlow este dezvoltat de echipa creierului de la divizia de cercetare a informațiilor despre mașini Google pentru învățarea mașinilor și cercetarea profundă. Caffe este un cadru de învățare profund pentru tren și rulează modelele rețelei neuronale și este dezvoltat de Berkeley Vision and Learning Center. Caffe este dezvoltat cu expresie, viteză și modularitate rețineți. În modele și optimizări Caffe sunt definite scheme de text simplu în loc de cod cu progres științific și aplicat pentru codul comun, modele de referință și reproductibilitate.
Ce este TensorFlow?
TensorFlow este multiplă platformă, deoarece îl putem folosi atât pentru a rula atât pe CPU cât și pe GPU, platforme mobile și încorporate, unități de flux de tensiune etc. și modele de învățare profundă (rețele neuronale) cu algoritmi diferiți și puse la dispoziție printr-un strat comun. TensorFlow poate pregăti și rula diferite modele de rețele neuronale profunde, precum recunoașterea cifrelor scrise manual, recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural, modele parțiale pe ecuații derivate, modele legate de predicție și rețele neuronale recurente.
Ce este Caffe?
Caffe este dezvoltat în limbajul de programare C ++ împreună cu Python și Matlab. Arhitectura Caffe încurajează noi aplicații și inovații. Permite executarea acestor modele pe CPU și GPU și putem comuta între acestea folosind un singur steag. Viteza cafei o face potrivită pentru experimentele de cercetare și dezvoltarea industriei, deoarece poate prelucra peste 60M imagini într-o singură zi. Caffe oferă proiecte de cercetare academică, aplicații industriale pe scară largă în domeniul procesării imaginilor, viziunii, vorbirii și multimedia. Folosind Caffe putem antrena diferite tipuri de rețele neuronale.
Comparația dintre cap și cap între TensorFlow și Caffe (Infografie)
Mai jos se află diferența de top 6 între TensorFlow și Caffe 
Diferențele cheie între TensorFlow și Caffe
Ambele TensorFlow și Caffe sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre TensorFlow și Caffe
- Cadrul TensorFlow este mai potrivit pentru cercetare și produse de server, deoarece ambii au un set diferit de utilizatori-țintă, unde TensorFlow își propune cercetătorii și serverele, în timp ce cadrul Caffe este mai potrivit pentru implementarea la marginea producției. În timp ce ambele cadre TensorFlow și Caffe au un set diferit de utilizatori vizați. Caffe își propune telefoanele mobile și platformele constrânse de calcul.
- Atât TensorFlow, cât și Caffe au curbe de învățare abrupte pentru începătorii care doresc să învețe învățare profundă și modele de rețea neuronală.
- Caffe are mai multe performanțe decât TensorFlow de 1, 2 până la 5 ori mai mult ca referință internă de evaluare pe Facebook.
- TensorFlow funcționează bine la imagini și secvențe și a votat ca cea mai utilizată bibliotecă de învățare profundă, în timp ce Caffe funcționează bine la imagini, dar nu funcționează bine pe secvențe și rețele neuronale recurente.
- TensorFlow este mai ușor de implementat folosind administrarea pachetelor python pip, în timp ce implementarea Caffe nu este simplă, trebuie să compilăm codul sursă.
- Caffe este destinată dezvoltatorilor care doresc să experimenteze învățarea profundă și oferă resurse pentru instruire și învățare, în timp ce API-ul TensorFlow la nivel înalt are grijă acolo unde dezvoltatorii nu trebuie să-și facă griji.
Tabelul comparativ TensorFlow vs Caffe
Mai jos este 6 cea mai înaltă comparație între TensorFlow și Caffe
| Bazele comparației dintre TensorFlow și Caffe |
TensorFlow |
caffe |
| Desfășurare mai ușoară | TensorFlow este ușor de implementat, deoarece utilizatorii trebuie să instaleze ușor Python pip manager, în timp ce în Caffe trebuie să compilăm toate fișierele sursă. | În Caffe, nu avem nicio metodă simplă de implementat. Trebuie să compilăm fiecare cod sursă pentru a-l implementa, ceea ce reprezintă un dezavantaj. |
| Managementul ciclului de viață și API-urile | TensorFlow oferă API de nivel înalt pentru construirea modelelor, astfel încât să putem experimenta cu ușurință API-ul TensorFlow. Are o interfață potrivită pentru python (care este alegerea limbii pentru oamenii de știință de date) pentru lucrările de învățare automată. | Caffe nu are API de nivel superior datorită cărora va fi greu de experimentat cu Caffe, configurația într-un mod non-standard cu API-urile de nivel scăzut. Abordarea Caffe a API-ului de nivel mediu-jos oferă un nivel de asistență redus și o configurație profundă limitată. Interfața Caffe este mai mult din C ++ ceea ce înseamnă că utilizatorii trebuie să efectueze mai multe sarcini manual, cum ar fi crearea fișierelor de configurare etc. |
| GPU | În TensorFlow, putem utiliza GPU-uri folosind tf.device () în care toate ajustările necesare pot fi făcute fără documentație și necesitatea suplimentară a modificărilor API. În TensorFlow, putem rula două copii ale unui model pe două GPU-uri și un singur model pe două GPU-uri. | În Caffe, nu există niciun suport pentru instrumente în python. Așadar, toate instruirile trebuie efectuate pe baza unei interfețe a liniei de comandă C ++. Acesta acceptă un singur stil de configurare multi-GPU, în timp ce TensorFlow acceptă mai multe tipuri de configurații multi-GPU. |
| Suport pentru mașini multiple | În TensorFlow, configurația joburilor este simplă pentru sarcinile cu mai multe noduri prin setarea tf. Dispozitivul pentru numărul de locuri de muncă trebuie să fie executat. | În Caffe, trebuie să folosim biblioteca MPI pentru asistență cu mai multe noduri și inițial a fost utilizată pentru a se separa de aplicațiile masive de supercomputere cu mai multe noduri. |
| Definiție | Un cadru tensorflow este mai potrivit pentru cercetare și produse de server, deoarece ambele au un set diferit de utilizatori-țintă în care TensorFlow vizează cercetător și servere. | Cadrul caffe este mai potrivit pentru desfășurarea marginilor de producție. Întrucât ambele cadre au un set diferit de utilizatori vizați. Caffe își propune telefoanele mobile și platformele constrânse de calcul. |
| Performanța, curba de învățare | Un cadru tensorflux are mai puține performanțe decât Caffe în evaluarea comparativă internă a Facebook. Are o curbă de învățare abruptă și funcționează bine pe imagini și secvențe. Este votată ca cea mai utilizată bibliotecă de învățare profundă împreună cu Keras. | Cadrul caffe are o performanță de 1, 2 până la 5 ori mai mare decât TensorFlow în evaluarea internă de evaluare a Facebook. Are o curbă abruptă de învățare pentru începători. Funcționează bine pentru învățarea profundă a imaginilor, dar nu funcționează bine la rețelele neuronale recurente și la modelele de secvență. |
Concluzie - TensorFlow vs Caffe
În cele din urmă, este o imagine de ansamblu a comparației între două cadre de învățare profundă TensorFlow și Caffe. Sper că veți înțelege bine aceste cadre după ce ați citit acest articol TensorFlow vs Caffe. Cadrul TensorFlow este unul în creștere rapidă și votat ca fiind cele mai utilizate cadre de învățare profundă, iar Google a investit recent în cadru. TensorFlow oferă suport hardware mobil, nucleul API de nivel scăzut oferă un control de programare end-to-end și API-uri de nivel înalt, ceea ce îl face rapid și eficient, în timp ce Caffe înapoi în aceste zone în comparație cu TensorFlow. Deci TensorFlow are potențialul de a deveni dominant în cadrul învățării profunde.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru diferența maximă dintre TensorFlow și Caffe. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie TensorFlow vs Caffe cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe.
- Ubuntu vs Windows 10 - Top Comparație
- Winforms vs WPF - Diferențe utile
- Distingeți între SOAP și JSON