Skillnaden mellan TensorFlow vs Caffe
TensorFlow är ett open source-pythonvänligt programvarubibliotek för numerisk beräkning som gör maskininlärning snabbare och enklare med hjälp av dataflödesdiagram. TensorFlow underlättar processen att skaffa data, förutsäga funktioner, träna olika modeller baserat på användardata och förfina framtida resultat. TensorFlow är utvecklat av hjärnteam vid Googles avdelning för maskinell intelligens för maskininlärning och djupinlärningsforskning. Caffe är en djup ram för inlärning och driver de neurala nätverksmodellerna och den är utvecklad av Berkeley Vision and Learning Center. Caffe är utvecklad med uttryck, hastighet och modularitet i åtanke. I Caffe-modeller definieras optimeringar som vanliga textscheman istället för kod med vetenskaplig och tillämpad framsteg för gemensam kod, referensmodeller och reproducerbarhet.
Vad är TensorFlow?
TensorFlow är tvärplattform eftersom vi kan använda den för att köra på både CPU och GPU, mobila och inbäddade plattformar, tensorflödenheter etc. TensorFlow är utvecklad i programmeringsspråk för python och C ++, vilket är väl lämpat för numerisk beräkning och storskalig maskininlärning och djupa inlärningsmodeller (neurala nätverk) med olika algoritmer och gjort tillgängliga genom ett gemensamt lager. TensorFlow kan träna och driva olika modeller av djupa neurala nätverk, såsom igenkänning av handskrivna siffror, bildigenkänning, naturligt språkbearbetning, partiella derivatekvationsbaserade modeller, modeller relaterade till förutsägelse och återkommande neurala nätverk.
Vad är Caffe?
Caffe är utvecklad på C ++ programmeringsspråk tillsammans med Python och Matlab. Caffes arkitektur uppmuntrar nya applikationer och innovationer. Det tillåter exekvering av dessa modeller på CPU och GPU och vi kan växla mellan dessa med en enda flagga. Caffe-hastighet gör det lämpligt för forskningsexperiment och branschutveckling eftersom det kan behandla över 60M-bilder på en enda dag. Caffe tillhandahåller akademiska forskningsprojekt, storskaliga industriella applikationer inom bildbehandling, vision, tal och multimedia. Med Caffe kan vi träna olika typer av nervnätverk.
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan TensorFlow vs Caffe (Infographics)
Nedan är topp 6 skillnaden mellan TensorFlow vs Caffe 
Viktiga skillnader mellan TensorFlow vs Caffe
Både TensorFlow vs Caffe är populära val på marknaden; låt oss diskutera några av de största skillnaderna mellan TensorFlow vs Caffe
- TensorFlow-ramverket är mer lämpat för forskning och serverprodukter eftersom båda har en annan uppsättning målanvändare där TensorFlow syftar till forskare och servrar medan Caffe-ramverket är mer lämpat för distribution av produktionskanten. Medan både TensorFlow vs Caffe-ramverk har en annan uppsättning riktade användare. Caffe siktar på mobiltelefoner och beräknade plattformar.
- Både TensorFlow vs Caffe har branta inlärningskurvor för nybörjare som vill lära sig djup inlärning och neurala nätverksmodeller.
- Caffe har mer prestanda än TensorFlow med 1, 2 till 5 gånger per intern benchmarking i Facebook.
- TensorFlow fungerar bra på bilder och sekvenser och röstade som det mest använda biblioteket för djupt lärande medan Caffe fungerar bra på bilder men fungerar inte bra på sekvenser och återkommande neurala nätverk.
- TensorFlow är lättare att distribuera med hjälp av python-pip-pakethantering medan Caffe-distribution inte är enkelt måste vi kompilera källkoden.
- Caffe är inriktad på utvecklare som vill uppleva praktiskt djupt lärande och erbjuder resurser för utbildning och lärande medan TensorFlow API på hög nivå tar hand om utvecklare som inte behöver oroa sig.
TensorFlow vs Caffe jämförelsetabell
Nedan visas den 6 bästa jämförelsen mellan TensorFlow vs Caffe
| Grunden för jämförelse mellan TensorFlow vs Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Enklare distribution | TensorFlow är lätt att distribuera eftersom användare behöver installera python pip manager enkelt medan vi i Caffe behöver sammanställa alla källfiler. | I Caffe har vi ingen enkel metod att använda. Vi måste sammanställa varje källkod för att distribuera den, vilket är en nackdel. |
| Livscykelhantering och API: er | TensorFlow erbjuder APIer på hög nivå för modellbyggnad så att vi enkelt kan experimentera med TensorFlow API: er. Den har ett lämpligt gränssnitt för python (som är valet av språk för datavetare) för maskininlärningsjobb. | Caffe har inte API: er på högre nivå eftersom det kommer att vara svårt att experimentera med Caffe, konfigurationen på ett icke-standardiserat sätt med API: er på låg nivå. Caffe-tillvägagångssättet för API: er från medel till låg nivå ger lite stöd på hög nivå och begränsad djup konfigurering. Caffe-gränssnittet är mer av C ++ vilket innebär att användare måste utföra fler uppgifter manuellt, till exempel skapande av konfigurationsfiler etc. |
| GPU: s | I TensorFlow kan vi använda GPU: er genom att använda tf.device () där alla nödvändiga justeringar kan göras utan någon dokumentation och ytterligare behov av API-ändringar. I TensorFlow kan vi köra två kopior av en modell på två GPU: er och en enda modell på två GPU: er. | I Caffe finns det inget stöd för verktyg i python. Så all utbildning måste utföras baserat på ett C ++ kommandoradgränssnitt. Det stöder en enkel stil med multi-GPU-konfiguration medan TensorFlow stöder flera typer av multi-GPU-konfigurationer. |
| Stöd för flera maskiner | I TensorFlow är konfigurationen av jobb okomplicerad för multi-noduppgifter genom att ställa in tf. Enhet till antalet jobb måste köras. | I Caffe måste vi använda MPI-bibliotek för stöd för flera noder och det användes ursprungligen för att bryta isär massiva datorer med supernöts superdatorn. |
| Definition | Ett tensorflow-ramverk är mer lämpat för forskning och serverprodukter eftersom båda har en annan uppsättning målanvändare där TensorFlow strävar efter forskare och servrar. | Caffe-ramverket är mer lämpat för distribution av produktionskanten. Medan båda ramarna har en annan uppsättning riktade användare. Caffe siktar på mobiltelefoner och beräknade plattformar. |
| Prestanda, inlärningskurvan | Ett tensorflow-ramverk har mindre prestanda än Caffe i den interna benchmarkingen av Facebook. Den har en brant inlärningskurva och den fungerar bra på bilder och sekvenser. Det röstas som det mest använda biblioteket för djupinlärning tillsammans med Keras. | Caffe framework har en prestanda på 1, 2 till 5 gånger mer än TensorFlow när det gäller intern benchmarking av Facebook. Den har en brant inlärningskurva för nybörjare. Det fungerar bra för djup inlärning av bilder men fungerar inte bra på återkommande nervnätverk och sekvensmodeller. |
Slutsats - TensorFlow vs Caffe
Slutligen är det en översikt över jämförelser mellan två djupa inlärningsramar TensorFlow vs Caffe. Jag hoppas att du kommer att ha en god förståelse för dessa ramar efter att ha läst den här artikeln TensorFlow vs Caffe. TensorFlow-ramverket är snabbt växande och röstade som mest använda djupa inlärningsramar och nyligen har Google investerat mycket i ramverket. TensorFlow tillhandahåller mobil hårdvarusupport, låg nivå API-kärna ger en programmeringskontroll från slutet till änden och API: er på hög nivå vilket gör det snabbt och effektivt medan Caffe är bakåt i dessa områden jämfört med TensorFlow. Så TensorFlow har potentialen att bli dominerande inom ramen för djup inlärning.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan TensorFlow vs Caffe. Här diskuterar vi också de viktigaste skillnaderna TensorFlow vs Caffe med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer.
- Ubuntu vs Windows 10 - Toppjämförelse
- Winforms vs WPF - användbara skillnader
- Skill mellan SOAP vs JSON