Vad är TensorFlow-alternativ?
TensorFlow Alternatives är inget annat än ett djupt lärande bibliotek som är mest känt i dagens era. För att förbättra sökmotorn och ge snabbt svar på användarfrågan använder Google djup inlärning och AI-koncept.
Låt oss se ett exempel i verkligheten.
Om du skriver något ord, dvs. nyckelord i Googles sökmotor, kommer det att visa några relaterade sökningar efter det sökordet, med andra ord ger det helt enkelt några förslag till nästa ord. För att ge förslaget till en användare för sina sökningar måste de använda maskininlärningskoncept för att förbättra effektiviteten.
Google innehåller inte stora databaser för att ge det automatiska förslaget, snarare det innehåller några massiva datorer för att ge dessa förslag, här kommer TensorFlow att komma i bilden.
Tensorflow är ett bibliotek som gör det möjligt för maskininlärning och artificiell intelligens att förbättra sökmotorns effektivitet.
I den här artikeln kommer vi att se några alternativ till TensorFlow, dvs. TensorFlow-konkurrenter.
TensorFlow-alternativ
Här är 11 TensorFlow-alternativ som du borde veta:
1. MLpack
MLpack är ett bibliotek för maskininlärning som är skrivet i C ++. Målet bakom detta är att tillhandahålla enkel användning, ge skalbarhet, öka hastigheten. Det gör det möjligt för maskininlärning att ge enkel åtkomst till nya användare genom att ge rekommendationer. Det ger hög flexibilitet och prestanda för användarna. Detta kan uppnås genom att tillhandahålla modulär C ++, API och en uppsättning kommandorader till användare.
2. Darknet
Darknet är en öppen källkod som följer ett neuralt nätverk. Det skrivs med c och CUDA. Installationen av Darknet är enkel och snabb. Det tar inte mycket tid. Den använder både CPI och GPU.
3. CatBoost
CatBoost är en ökning med öppen källkodsgradering baserad på beslutsträdbiblioteket. Det är utvecklat av Yandex forskare och ingenjörer som används allmänt av många organisationer för sökordsrekommendationer, Rankingfaktorer. Den är baserad på MatrixNet-algoritmen.
4. Träning Mule
Med Training Mule blir märkning av bilder enkelt eftersom det ger en uppsättning av databasen för bästa resultat. Det används för att vara värd för nätverket och ger enkel åtkomst till att hantera modellen i molnet genom att tillhandahålla API.
5. Cloud AutoML
Cloud AutoML regnar maskininlärningsmodeller i hög kvalitet med begränsade experter på maskininlärning.
6. Theano
Theano är ett öppen källkodsprojekt som utfärdats av University of Montreal, Quebec (hem till YoshuaBengio) under licens från BSD. Det utvecklades av gruppen LISA (nu MILA).
Theano är ett bibliotek från Python, som optimerar sammanställningen av matematiska uttryck, särskilt många av matrisvärden. Theano uttrycker beräkningar med en NumPy-syntax och sammanställer dem för att framgångsrikt kunna köras på CPU- eller GPU-arkitekturer. Vi kan inte lära dig Theano direkt, orsaken är att det är väldigt djupt i lärandet. Faktum är att ett av de mest populära Python-projekten som gör Theano så mycket enkelt att studera för djup inlärning rekommenderas starkt till er alla. Dessa projekt förser Python med datastrukturer och beteenden som är utformade för att skapa djupa inlärningsmodeller snabbt och pålitligt samtidigt som de säkerställer att Theano utvecklar och kör snabba och effektiva modeller.
Lasagne-biblioteket tillhandahåller till exempel klasserna i Theano för att skapa en djup inlärning men det kommer fortfarande att behöva en Theano-syntax för att lära sig.
7. Keras
Keras är ett Python-baserat öppen källkod neuralt nätverk bibliotek. Det kan köras på överkanten av Tensor-Flow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano eller PlaidM. Den är utformad för att möjliggöra snabb experiment med djupa neurala nätverk och är utformad för att vara användarvänlig, modulär och utbyggbar.
API: et var "designat för människor, inte maskiner" och följer de bästa metoderna för kognitiv belastningsminskning. De fristående modulerna som du kan kombinera för att skapa nya modeller är neurala lager, kostnadsfunktioner, optimeringsprogram, initialiseringsscheman, aktiveringskompatibilitet och regleringsscheman. Som nya klasser och funktioner är nya moduler enkla att lägga till. Modeller som inte har separata konfigurationsfiler definieras med en Python-kod. Det huvudsakliga skälet till att använda Keras är baserat på deras vägledande principer, främst på principerna för att vara enkla att använda. Vi rekommenderar vår egen ModelSerializer-klass för att spara och ladda om din modell när du har importerat din modell.
8. Fackla
Facklan är ett öppet källkod för maskininlärning, ett ramverk för vetenskaplig datoranvändning och ett manusspråk baserat på Luas programmeringsspråk. Det tillhandahåller ett brett utbud av djupa inlärningsalgoritmer och använder LuaJIT-skriptspråk, liksom en underliggande C-implementering. Den har också en kraftfull N-dimensionell matris. Facklan är en vetenskaplig datorstruktur med brett stöd för GPU: s första inlärningsmaskinalgoritmer. Tack vare ett enkelt och snabbt språk är LuaJIT och den underliggande C / CUDA-implementeringen enkel och effektiv att använda.
9. Infer.NET
Microsoft släppte sin cross-platform Infer. Netto modellbaserad maskininlärningsmiljö genom öppen källkod. Programmet sammanställs av ett högpresterande kodramverk för att implementera en strategi som tillåter betydande skalbarhet, ungefärlig deterministisk, Bayesisk inferens. Modellinlärning gäller också dataträksproblem inklusive realtidsdata, heterogen data, omärkt information och data med saknade delar och data med kända distorsioner.
10. Scikit Learn
Scikit-learning släpptes året 2007. Det är ett öppen källkodsbibliotek som används i maskininlärning. Det designades baserat på Matplotlib, SciPy och NumPy-konceptet. Det scikit-learning-ramverket handlar inte om datainläsning och manipulering av data, utan snarare bekymrat för datamodellering.
11. Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib är ett annat TensorFlow-alternativ. Det används som ett distribuerat ramverk för maskininlärning. För att utveckla ett open source-projekt används Apache Spark Mllib i stor utsträckning eftersom det huvudsakligen fokuserar på maskininlärning för att göra ett enkelt gränssnitt. Det innehåller ett bibliotek som används för skalbar yrkesutbildning. Det stöder algoritmer som beslutsträd, regression, kluster och API på en högre nivå.
Slutsats
I den här artikeln har vi sett alternativa verktyg för TensorFlow-maskininlärningsverktyget.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till TensorFlow-alternativ. Här diskuterade vi konceptet och några av TensorFlow-alternativen som vi borde känna till. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Big Data Technology?
- Komplett handledning om Redux-alternativ
- Vad är SOA-alternativ?
- Bästa alternativ till Android
- Guide till TensorFlow Playground
- Tensorflow Basics