Разлика между TensorFlow срещу Caffe
TensorFlow е битова софтуерна библиотека с отворен код за числени изчисления, която прави машинното обучение по-бързо и по-лесно с помощта на графики за поток на данни. TensorFlow облекчава процеса на получаване на данни, прогнозиране на функции, обучение на различни модели въз основа на потребителските данни и прецизиране на бъдещите резултати. TensorFlow е разработен от мозъчния екип в отдела за изследвания на машинното разузнаване на Google за машинно обучение и дълбоко обучение. Caffe е дълбока рамка за обучение за влак и управлява моделите на невронната мрежа и е разработена от Berkeley Vision and Learning Center. Кафето е разработено с изразителност, бързина и модулност, имайте предвид. В Caffe моделите и оптимизациите се определят като обикновени текстови схеми вместо код с научен и приложен напредък за общ код, референтни модели и възпроизводимост.
Какво е TensorFlow?
TensorFlow е кросплатформен, тъй като можем да го използваме за работа както на процесор, така и на графичен процесор, мобилни и вградени платформи, тензорни потокови единици и др. и модели за дълбоко обучение (невронни мрежи) с различни алгоритми и достъпни чрез общ слой. TensorFlow може да обучава и стартира различни модели на дълбоки невронни мрежи като разпознаване на ръчно написани цифри, разпознаване на изображения, обработка на естествен език, модели, базирани на частично производно уравнение, модели, свързани с прогнозиране и повтарящи се невронни мрежи.
Какво е кафе?
Caffe е разработен на език за програмиране на C ++, заедно с Python и Matlab. Архитектурата на Caffe насърчава нови приложения и иновации. Тя позволява изпълнението на тези модели на процесора и графичния процесор и можем да превключваме между тях с помощта на един флаг. Caffe speed го прави подходящ за изследователски експерименти и развитие на индустрията, тъй като може да обработва над 60 милиона изображения за един ден. Caffe предлага академични изследователски проекти, мащабни индустриални приложения в областта на обработката на изображения, визия, реч и мултимедия. С помощта на Caffe можем да тренираме различни видове невронни мрежи.
Сравнение между главата на TensorFlow срещу Caffe (Инфографика)
По-долу е топ 6 разликата между TensorFlow срещу Caffe 
Основни разлики между TensorFlow срещу Caffe
И TensorFlow срещу Caffe са популярни решения на пазара; нека да обсъдим някои от основните разлики между TensorFlow срещу Caffe
- Рамката на TensorFlow е по-подходяща за изследователски и сървърни продукти, тъй като и двамата имат различен набор от целеви потребители, където TensorFlow се стреми към изследователи и сървъри, докато Caffe рамката е по-подходяща за внедряване в производствения край. Като има предвид, че и двете рамки на TensorFlow срещу Caffe имат различен набор от насочени потребители. Caffe цели мобилни телефони и компютърни ограничени платформи.
- И двете TensorFlow срещу Caffe имат стръмни криви на обучение за начинаещи, които искат да учат модели на дълбоко обучение и невронни мрежи.
- Caffe има по-висока производителност от TensorFlow с 1, 2 до 5 пъти според вътрешното сравняване във Facebook.
- TensorFlow работи добре върху изображения и последователности и гласува като най-използваната библиотека за дълбоко обучение, докато Caffe работи добре върху изображенията, но не работи добре на последователности и повтарящи се невронни мрежи.
- TensorFlow е по-лесен за внедряване чрез използване на python пип пакет управление, докато Caffe внедряване не е лесно, ние трябва да съставим изходния код.
- Caffe е насочен към разработчиците, които искат да се насладят на задълбочено обучение и предлага ресурси за обучение и обучение, докато API на високо ниво на TensorFlow се грижи за там, където разработчиците не трябва да се притесняват.
Таблица за сравнение на TensorFlow срещу Caffe
По-долу е 6-тото най-високо сравнение между TensorFlow срещу Caffe
| Основата на сравнението между TensorFlow срещу Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| По-лесно внедряване | TensorFlow е лесен за внедряване, тъй като потребителите трябва лесно да инсталират python пип мениджъра, докато в Caffe трябва да компилираме всички изходни файлове. | В Caffe нямаме пряк метод за внедряване. Трябва да компилираме всеки изходен код, за да го разгърнем, което е недостатък. |
| Управление на жизнения цикъл и API на | TensorFlow предлага API на високо ниво за изграждане на модели, така че да можем да експериментираме лесно с API на TensorFlow. Разполага с подходящ интерфейс за python (който е изборът на език за учените по данни) за работни задачи за машинно обучение. | Caffe няма API на по-високо ниво, поради което ще бъде трудно да експериментирате с Caffe, конфигурацията по нестандартен начин с API на ниско ниво. Подходът на Caffe на API от средно до ниско ниво осигурява малка поддръжка на високо ниво и ограничена дълбока конфигурируемост. Caffe интерфейсът е повече от C ++, което означава, че потребителите трябва да изпълняват повече задачи ръчно, като създаване на конфигурационен файл и т.н. |
| GPU е | В TensorFlow можем да използваме графични процесори, като използваме tf.device (), в който всички необходими корекции могат да бъдат направени без никаква документация и допълнителна нужда от промени в API. В TensorFlow можем да стартираме две копия на модел на два GPU и един модел на два GPU. | В Caffe няма поддръжка на инструменти в python. Така че цялото обучение трябва да се извършва въз основа на интерфейс на команден ред C ++. Той поддържа един стил на конфигурация с много GPU, докато TensorFlow поддържа няколко типа конфигурации с много GPU. |
| Поддръжка на множество машини | В TensorFlow конфигурацията на заданията е ясна за задачи с много възли чрез настройка на tf. Устройството за броя задания трябва да работи. | В Caffe трябва да използваме MPI библиотека за поддръжка на много възли и първоначално тя се използва за разделяне на масивни многокомпютърни суперкомпютърни приложения. |
| дефиниция | Рамката на tensorflow е по-подходяща за изследователски и сървърни продукти, тъй като и двете имат различен набор от целеви потребители, където TensorFlow се стреми към изследовател и сървъри. | Рамката за кафе е по-подходяща за разгръщане на производствения край. Като има предвид, че и двете рамки имат различен набор от насочени потребители. Caffe цели мобилни телефони и компютърни ограничени платформи. |
| Производителност, кривата на обучение | Tensorflow рамката има по-малко резултати от Caffe във вътрешното сравнително оценяване на Facebook. Той има стръмна крива на обучение и работи добре върху изображения и последователности. Той е гласуван за най-използваната библиотека за дълбоко обучение заедно с Керас. | Caffe Framework има производителност от 1, 2 до 5 пъти повече от TensorFlow във вътрешния бенчмарк на Facebook. Той има стръмна крива на обучение за начинаещи. Той работи добре за задълбочено изучаване на изображения, но не работи добре при повтарящи се невронни мрежи и модели на последователности. |
Заключение - TensorFlow срещу Caffe
И накрая, това е преглед на сравнението между две дълбоки учебни рамки TensorFlow vs Caffe. Надявам се, че ще разберете добре тези рамки, след като прочетете тази статия за TensorFlow vs Caffe. Рамката на TensorFlow е бързо развиваща се и гласува за най-използваните рамки за дълбоко обучение и наскоро Google инвестира сериозно в рамките. TensorFlow осигурява мобилна хардуерна поддръжка, API на ниско ниво на API дава едно управление за програмиране от край до край и API на високо ниво, което го прави бърз и ефективен, докато Caffe назад в тези области в сравнение с TensorFlow. Така TensorFlow има потенциал да стане доминиращ в рамката за задълбочено обучение.
Препоръчителни статии
Това е ориентир за най-високата разлика между TensorFlow срещу Caffe. Тук също обсъждаме ключовите разлики на TensorFlow срещу Caffe с инфографиката и таблицата за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече.
- Ubuntu срещу Windows 10 - най-добро сравнение
- Winforms срещу WPF - Полезни разлики
- Разграничете SOAP от JSON