목차
1 Tensorflow, 뉴토끼 이미지 깨짐, Pytorch
Tensorflow and 뉴토끼 이미지 깨짐, Pytorch현대 딥 러닝에서 종종 사용됩니다사용 된 최고급 프레임 워크 어떤 프레임 워크를 사용 해야하는지 궁금 할 것입니다 이 기사에서는 Tensorflow, 뉴토끼 이미지 깨짐 및 Pytorch를 소개합니다비교해당 프레임 워크를 효과적으로 사용하려면About이것은 나열되어 있습니다
2 각 프레임 워크 개요
비교를 시작하기 전에 각 프레임 워크의 기원과 특성에 대해 알아 보겠습니다
21 텐서 플로우
뉴토끼 이미지 깨짐2015 년 Google에서 개발하고 게시 한 엔드 투 엔드 오픈 소스 딥 러닝 프레임 워크입니다
우리가 이번에 비교할 세 가지 프레임 워크 중에서 가장 많은 문서를 가지고 있으며 교육도 지원합니다 뿐만 아니라 뉴토끼 이미지 깨짐는 다양한 확장 가능한 제품 및 배포 옵션을 제공합니다 모델에 대한 다양한 수준의 추상화가 있기 때문에 매우 유용합니다 (예 : 단순히 레이어 이름을 부르거나 더 깊은 알고리즘을 수정하여 모델을 만들 것인지) 또한 뉴토끼 이미지 깨짐는 Windows, MacOS 및입니다많은 Android and more플랫폼에서 사용할 수 있듯이 여전히 널리 적용됩니다
뉴토끼 이미지 깨짐 is이름이것은 데이터 흐름을 다양한 작업에 쏟아줌으로써 프로그램을 작성하는 프레임 워크입니다 따라서 뉴토끼 이미지 깨짐는 신경망과 같은 기계 학습 애플리케이션에 적용 할 수있는 많은 상징적 수학 라이브러리를 제공합니다 또한 텐서 플로우의 텐서는 수학의 개념 중 하나이며 행렬의 일반화 (N 차원화)를 나타냅니다
22 뉴토끼 이미지 깨짐
뉴토끼 이미지 깨짐는 파이썬으로 작성된 고급 신경망의 효과적인 API입니다 이 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리는 CNTK, Tensorflow, Theano 등과 함께 심층 신경망을 사용하여 빠른 구현을 제공하도록 설계되었습니다Works
뉴토끼 이미지 깨짐는 Google의 엔지니어 인 François Chollet입니다by구체화, 모듈 식, 사용자 친화적이며 확장 가능저수준 계산을 처리하지는 않지만 백엔드의 다른 라이브러리로 전달합니다
2017 년에 뉴토끼 이미지 깨짐는 Tensorflow에 소개되었습니다 사용자는뉴토끼 이미지 깨짐뉴토끼 이미지 깨짐 모듈에서 액세스 할 수 있습니다 또한 뉴토끼 이미지 깨짐 라이브러리는 이전과 같이 독립적으로 작동 할 수 있습니다
23 뉴토끼 이미지 깨짐
뉴토끼 이미지 깨짐는 비교적 새롭고 토치 기반 딥 러닝 프레임 워크입니다 Facebook의 AI 그룹에 의해 개발되었으며 2017 년 Github의 오픈 소스로 출판되었습니다주로 자연어 처리에 사용
12759_12830또한 Python을 사용하면 코딩을보다 쉽게 관리 할 수 있습니다더 빠른 처리 속도
3 다양한 상황에서의 비교
비교하기 전에 주목해야 할 점은 세 가지 프레임 워크가 완전히 분리되어 있지 않지만 서로 다소 관련되어 있다는 것입니다 그러나 기본적인 차이점이 있으므로 차이점을 살펴 보겠습니다
31 API 레벨
뉴토끼 이미지 깨짐는 텐서 플로우, CNTK, Theano등이 백엔드로 작동High-level API This makes 뉴토끼 이미지 깨짐 extremely easy to use and has a simple structure, which reduces the time it takes to look up documents during development In contrast, Tensorflow is a framework that provides both high-level and low-level APIs, so it is a bit confusing to use
반면에 뉴토끼 이미지 깨짐는 배열을 직접 조작하는 저수준 API입니다 뉴토끼 이미지 깨짐는 최적화가 필요한 학술 연구 및 딥 러닝 응용 프로그램을위한 바람직한 솔루션이되고 있으며 최근에 많은 관심을 끌고 있습니다 구체적으로, 우리는 이것을 "33 가독성"에서 논의 할 것입니다
32 속도
뉴토끼 이미지 깨짐그리고 Pytorch는 속도가 크게 다르지 않으며 고속으로 고성능을 제공합니다 한편 뉴토끼 이미지 깨짐는 Pytorch 및 Tensorflow와 비교됩니다성능 저하
구체적으로, 깊은 생각에 따르면, 거의 동일한 조건에서 각 프레임 워크 사용RESNET50 및 VGG16에 대한 모델, VGG19를 배울 때 학습 시간 (수직 축)은아래와 마찬가지로입니다
그래프에 표시된 것처럼 resnet50을 배우면 뉴토끼 이미지 깨짐의 학습 시간은 Pytorch 및 Tensorflow의 학습 시간의 약 두 배입니다 또한, 학습 VGG16 및 VGG19는 프레임 워크 간의 학습 시간의 차이를 감소 시키지만, Pytorch와 Tensorflow의 전체 속도가 뉴토끼 이미지 깨짐의 속도보다 크다는 것을 알 수 있습니다
또한 각 프레임 워크의 평균 학습 시간 (Epoch = 10 인 경우 첫 번째 에포크의 학습 시간을 찾으면아래 그림를 얻을 수 있습니다
왼쪽 이미지에서 텐서 플로우와 뉴토끼 이미지 깨짐의 학습 시간의 차이는 014 초입니다 (텐서 플로우 학습 시간1%에 의해 무시 될 수 있지만,이 두 프레임 워크 사이의 학습 시간과 뉴토끼 이미지 깨짐의 학습 시간의 차이가 크다는 것을 알 수 있습니다 구체적으로, 텐서 플로우와 파이토치의 평균 학습 시간은 약 15 초이며, 케라는 22 초이며, 이는 텐서 플로 및 파이터의 15 배입니다
뉴토끼 이미지 깨짐 사용자가 이해할 수 있듯이 뉴토끼 이미지 깨짐의 첫 번째 에포크를 배우는 데 시간이 걸립니다 오른쪽의 다이어그램에서 볼 수 있듯이 첫 번째 시대에서 뉴토끼 이미지 깨짐의 학습 시간은 텐서 플로보다 1341 초 (80%)가 Pytorch보다 1217 초 (70%)입니다
이 결과에서, 우리는 뉴토끼 이미지 깨짐의 속도가 가장 느리고 Pytorch와 Tensorflow의 속도가 거의 동일하다는 것을 알 수 있습니다
33 가독성
KERAS는 단순성을 강조하고 읽기 쉬운 간결한 아키텍처를 사용합니다 뉴토끼 이미지 깨짐를 소개 했음에도 불구하고 Tensorflow는 여전히 사용하기 쉽지 않습니다 Pytorch는 복잡한 아키텍처이며 뉴토끼 이미지 깨짐보다 읽기 쉬운 것입니다
각 프레임 워크마다 동일한 모델의 표현을 비교해 봅시다 그러나 이것은 이미지 일 뿐이므로 각 코드간에 약간의 차이가 있습니다
먼저, 그것은 텐서 플로입니다
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뉴토끼 이미지 깨짐가 아닌 Tensorflow 만 사용하면 미리 무게와 바이어스를 미리 준비하고 다양한 기능을 정의해야하므로 약간 혼란스러워집니다 반면에 뉴토끼 이미지 깨짐를 사용하면 다음이 표시됩니다
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예상대로, 뉴토끼 이미지 깨짐는 이미 가중치 및 바이어스와 같은 낮은 수준의 매개 변수를 가지고 있기 때문에 프로그램을 훨씬 간단하게 만듭니다 그러나 낮은 수준을 변경하는 것은 매우 어렵습니다 Pytorch를 사용하는 프로그램은 다음과 같습니다
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Tensorflow만큼 많지는 않지만 뉴토끼 이미지 깨짐에 비해 읽기가 약간 어렵다는 것이 밝혀졌습니다 그러나 일단 익숙해지면 코드를 읽으면 딥 러닝 개념을 이해할 수 있다고합니다 이런 식으로 뉴토끼 이미지 깨짐는 가장 간단하고 이해하기 쉽습니다
34 디버그
뉴토끼 이미지 깨짐는 간단한 구조를 가지고 있으므로 디버깅 할 필요가 거의 없지만 Tensorflow는 복잡한 구조를 가지므로 디버깅을 매우 어렵게 만듭니다 대조적으로, Pytorch는 뉴토끼 이미지 깨짐 및 Tensorflow와 비교하여 디버그하는 능력이 있습니다매우 간단합니다
특히 뉴토끼 이미지 깨짐는 일반 Python 코드처럼 디버깅 될 수 있습니다 즉, PDB, IPDB 및 Pycharm과 같은 Python 용 디버깅 도구 만 사용할 수 있습니다 이 도구는 사용 방법을 연구하는 데 시간이 걸리지 않기 때문에 매우 유용하며 모든 코드 라인에서 중단 점을 설정할 수 있습니다
반면에 텐서 플로우를 디버그하는 두 가지 방법이 있습니다 첫 번째는 뉴토끼 이미지 깨짐 세션에서 값을 확인하기 위해 변수를 요청하는 것이며, 두 번째는 뉴토끼 이미지 깨짐 Debugger (TFDBG)라는 복잡한 도구를 사용하는 것입니다
디버깅 단계를 이해하고 모델이 클수록 더 어려워집니다
35 데이터 세트
뉴토끼 이미지 깨짐는 상대적으로 느리고 작은 데이터 세트에 사용됩니다 반면에 텐서 플로와 파이토치는 고속으로 작동하여 대규모로 만들 수 있습니다모델또는 대형 데이터 세트에 사용됩니다
36 인기 있는
데이터 과학에 대한 수요가 증가함에 따라 딥 러닝 기술도 크게 발전하고 있습니다 따라서 세 가지 프레임 워크 모두 매우 인기를 얻었습니다
Andrej Karpathy의 트위터에 따르면, 특정 인기는 지표에 따라 다르지만예 :,arxiv| 각 프레임 워크마다명시된 비율is아래입니다 아래 다이어그램에서 볼 수 있듯이 Tensorflow, 뉴토끼 이미지 깨짐 및 Pytorch가 숫자 순서대로 작성되었음을 알 수 있습니다
Tensorflow는 오랫동안 사용되어 왔으며 학문적으로 가장 인기가 있습니다 뉴토끼 이미지 깨짐는 또한 Tensorflow 이후에 나타 났으며 사용하기 쉽기 때문에 학문적으로 두 번째로 인기가 있습니다 Pytorch는 다른 두 프레임 워크에 비해 비교적 새롭기 때문에 아직 인기가 없습니다 또한 각 프레임 워크의 인기는 회사마다 다릅니다
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37 모두 비교
위의 지표를 포함하여 모두 함께 비교하십시오
표시기 | 뉴토끼 이미지 깨짐 | 뉴토끼 이미지 깨짐 | 뉴토끼 이미지 깨짐 |
---|---|---|---|
API 레벨 | 높고 낮은 | High | 낮음 |
속도 | 빠른 | 느린 | 빠른 |
가독성 | 이해하고 사용하기 어렵다 | 단순하고 간결하며 이해하기 쉬운 | 복잡하고 이해하기 어렵다 |
디버그 | 어려운 | 단순해서 디버깅이 거의 없다 | 단순 |
DataSet | 큰 데이터 세트 | 작은 데이터 세트 | 큰 데이터 세트 |
훈련 된 모델 소개 | 예 | 예 | 예 |
Academic Popular | 아니오 1 | 아니오 2 | 아니오 3 |
언어 | C ++, Cuda, Python | Python | Lua |
4 각 프레임 워크의 사용
나는 여러 상황에서 Tensorflow, 뉴토끼 이미지 깨짐 및 Pytorch를 비교했지만이 프레임 워크의 차이점만을 보여 주며 어느 것이 더 나은지에 대한 절대적인 대답은 없습니다 다음 요소는 어떤 프레임 워크를 사용할 프레임 워크를 고려해야합니다
- 기술 요구 사항
- 기타 요구 사항
- 사용하기 쉬운
특히 다음 시나리오에서 사용됩니다
뉴토끼 이미지 깨짐
- 큰 데이터 세트
- 고성능이 필요합니다
- 이미지 크기 조정과 같은 학습 이외의 다양한 기능이 필요합니다
- 객체 감지
뉴토끼 이미지 깨짐
- 모델 생성 시간이 줄어 듭니다
- 작은 데이터 세트
- 다중 백엔드에 대한 지원이 있습니다
뉴토끼 이미지 깨짐
- 유연성이 필요합니다 (모델의 낮은 수준에서 변경 될 수 있음)
- 단기 훈련
- 디버깅 기능이 필요합니다
5 결론
이 기사에서는 여러 상황에서 딥 러닝, Tensorflow, 뉴토끼 이미지 깨짐 및 Pytorch에서 일반적으로 사용되는 세 가지 프레임 워크를 비교했습니다
결과적으로, 둘 다 우수하고 열등합니다포인트가 있음을 알았습니다 뉴토끼 이미지 깨짐는 간단한 구조를 가지고 있으며 사용하기 쉽지만 느리고 작은 데이터 세트에만 적합합니다 Tensorflow는 성능이 높지만 구조는 복잡하고 사용하기 어렵습니다 또한 유연성에도 불구하고 Pytorch는 여전히 새롭고 이해하는 데 시간이 걸립니다 등
어떤 사례 및 어느프레임 워크 사용 여부를 결정하기 전에 각 기능을 이해해야합니다
또한 딥 러닝을 공부하는 사람들은 망설임없이 지식을 경험하고 얻을 수 있습니다common를 추천합니다
참조 URL :
https : //wwwsimplilearncom/뉴토끼 이미지 깨짐-vs-tensorflow-vs-pytorch-article
https : //realpythoncom/pytorch-vs-뉴토끼 이미지 깨짐/
https : //deepsenseai/뉴토끼 이미지 깨짐-or-pytorch/
https : //awnigithubio/pytorch-뉴토끼 이미지 깨짐/
https : //wrosinskigithubio/_posts/2017-11-22-deep-learning-frameworks/
저자 프로필

- TDI 디지털 혁신 기술 부서
- 저는 AI 엔지니어로 일하고 있습니다 그는 Standford University의 Andrew Ng 교수의 온라인 머신 러닝 과정에 대한 졸업 증명서 및 텐서 플로우 인증을받을 자격이 있습니다
그는 주로 데이터 분석 및 이미지 처리와 같은 AI 프로젝트에 관여하며 AI에 대한 지식을 축적했습니다
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