TensorFlow je odprtokodna programska knjižnica za numerično računanje, ki temelji na pythonu, zaradi česar je strojno učenje bolj dostopno in hitrejše z uporabo grafov pretoka podatkov. TensorFlow olajša postopek pridobivanja diagrami pretoka podatkov .
Caffe je ogrodje globokega učenja za usposabljanje in vodenje modelov nevronske mreže, razvijata pa ga center za vizijo in učenje. TensorFlow razbremeni proces pridobivanja podatkov, napovedovanja funkcij, usposabljanja številnih modelov na podlagi uporabniških podatkov in izboljšanja prihodnjih rezultatov. Caffe je zasnovan z izražanje, hitrost, in modularnost imejte v mislih.
Primerjava med TensorFlow in Caffe
| Osnovno | TensorFlow | Caffe |
|---|---|---|
| Opredelitev | TensorFlow se uporablja na področju raziskav in strežniških izdelkov, saj imata oba drugačen nabor ciljnih uporabnikov. | Caffe je pomemben za proizvodnjo robne uvedbe, kjer imata obe strukturi različen nabor ciljnih uporabnikov. Caffe želi po mobilnih telefonih in omejenih platformah. |
| Upravljanje WLife Cycle in API-ji | TensorFlow ponuja API-je na visoki ravni za izdelavo modelov, tako da lahko hitro eksperimentiramo z API-jem TensorFlow. Ima primeren vmesnik za jezik python (ki je izbira jezika za podatkovne znanstvenike) v delovnih mestih strojnega učenja. | Caffe nima API-ja višje ravni, zaradi česar bo težko eksperimentirati s Caffejem, konfiguracijo na nestandarden način z API-ji nizke ravni. Pristop Caffe API-jev srednje do nižje ravni zagotavlja podporo na visoki ravni in omejeno globoko nastavitev. Vmesnik Caffe je bolj podoben C++, kar pomeni, da morajo uporabniki več nalog izvesti ročno, kot je ustvarjanje konfiguracijske datoteke. |
| Lažje uvajanje | TensorFlow je enostaven za uvajanje, saj morajo uporabniki preprosto namestiti upravitelja python-pip, medtem ko moramo v Caffeju prevesti vse izvorne datoteke. | V Caffeju nimamo enostavnih metod za uvajanje. Vsako izvorno kodo moramo prevesti, da jo implementiramo, kar je pomanjkljivost. |
| GPE-ji | V TensorFlow uporabljamo GPU z uporabo tf.device (), v katerem lahko izvedemo vse potrebne prilagoditve brez kakršne koli dokumentacije in nadaljnje potrebe po spremembah API-ja. V TensorFlowu lahko izvajamo dve kopiji modela na dveh grafičnih procesorjih in en sam model na dveh grafičnih procesorjih. | V Caffeju ni podpore za jezik python. Vse usposabljanje je torej treba izvesti na podlagi vmesnika ukazne vrstice C++. Podpira eno plast konfiguracije z več grafičnimi procesorji, medtem ko TensorFlow podpira več vrst ureditev z več grafičnimi procesorji. |
| Podpora za več strojev | V TensorFlow je konfiguracija enostavna za naloge z več vozlišči z nastavitvijo tf. Naprava za urejanje nekaterih delovnih mest, za tek. | V Caffeju moramo uporabiti knjižnico MPI za podporo za več vozlišč, sprva pa je bila uporabljena za zlom ogromnih superračunalniških aplikacij z več vozlišči. |
| Učinkovitost, krivulja učenja | Ogrodje TensorFlow ima manjšo zmogljivost kot Caffee pri notranji primerjavi Facebooka. Ima ostro krivuljo učenja in dobro deluje na sekvencah in slikah. Je najpogosteje uporabljena knjižnica globokega učenja poleg Kerasa. | Ogrodje Caffe ima 1- do 5-krat večjo zmogljivost kot TensorFlow v internem benchmarkingu Facebooka. Dobro deluje za ogrodje globokega učenja na slikah, ne pa dobro za ponavljajoče se nevronske mreže in modele zaporedja. |
Zaključek
Nazadnje upamo, da dobro razumemo ta ogrodja TensorFlow in Caffe. Ogrodje Tensorflow je hitro rastoče in izglasovano kot najpogosteje uporabljeno ogrodje globokega učenja, pred kratkim pa je Google veliko vložil v ogrodje. TensorFlow zagotavlja podporo za mobilno strojno opremo, nizkonivojsko jedro API-ja pa omogoča en nadzor programiranja od konca do konca in API-je na visoki ravni, zaradi česar je hiter in zmogljiv, kjer Caffe nazaduje na teh področjih v primerjavi s TensorFlow. TensorFlow torej prevladuje v vseh okvirih globokega učenja.