TensorFlow je softverska biblioteka otvorenog koda temeljena na pythonu za numeričko izračunavanje, koja strojno učenje čini pristupačnijim i bržim pomoću grafova protoka podataka. TensorFlow olakšava proces akvizicije dijagrami protoka podataka .
Caffe je okvir dubokog učenja za obuku i pokretanje modela neuronskih mreža, a razvijaju ga centar za viziju i učenje. TensorFlow olakšava proces prikupljanja podataka, predviđanja značajki, treniranja mnogih modela na temelju korisničkih podataka i preciziranja budućih rezultata. Caffe je dizajniran sa izraz, brzina, i modularnost imati na umu.
Usporedba između TensorFlow i Caffe
| Osnovni, temeljni | TensorFlow | Caffe |
|---|---|---|
| Definicija | TensorFlow se koristi u području istraživanja i poslužiteljskih proizvoda jer oba imaju različit skup ciljanih korisnika. | Caffe je relevantan za proizvodnju rubne implementacije, gdje obje strukture imaju različit skup ciljanih korisnika. Caffe želi mobilne telefone i ograničene platforme. |
| WLife Cycle management i API-ji | TensorFlow nudi API-je visoke razine za izradu modela kako bismo mogli brzo eksperimentirati s TensorFlow API-jem. Ima prikladno sučelje za jezik python (koji je izbor jezika za znanstvenike podataka) u poslovima strojnog učenja. | Caffe nema API više razine zbog čega će biti teško eksperimentirati s Caffeom, konfiguracijom na nestandardan način s API-jima niske razine. Caffe pristup API-ja srednje do niže razine pruža podršku visoke razine i ograničenu dubinsku postavku. Caffe sučelje više je od C++-a, što znači da korisnici moraju ručno obavljati više zadataka, poput izrade konfiguracijske datoteke. |
| Lakša implementacija | TensorFlow je jednostavan za implementaciju jer korisnici moraju jednostavno instalirati python-pip manager, dok u Caffeu moramo kompajlirati sve izvorne datoteke. | U Caffeu nemamo jednostavne metode za implementaciju. Moramo kompajlirati svaki izvorni kod da bismo ga implementirali, što je nedostatak. |
| GPU-ovi | U TensorFlowu koristimo GPU pomoću tf.device () u kojem se mogu izvršiti sve potrebne prilagodbe bez ikakve dokumentacije i daljnje potrebe za izmjenama API-ja. U TensorFlowu možemo pokrenuti dvije kopije modela na dva GPU-a i jedan model na dva GPU-a. | U Caffeu nema podrške za python jezik. Dakle, sva obuka mora biti izvedena na temelju C++ sučelja naredbenog retka. Podržava jedan sloj multi-GPU konfiguracije, dok TensorFlow podržava više vrsta multi-GPU aranžmana. |
| Podrška za više strojeva | U TensorFlowu, konfiguracija je jednostavna za zadatke s više čvorova postavljanjem tf. Uređaj za sređivanje nekih postova, za trčanje. | U Caffeu trebamo koristiti MPI biblioteku za podršku za više čvorova, a ona je u početku korištena za razbijanje masivnih aplikacija superračunala s više čvorova. |
| Izvedba, krivulja učenja | Okvir TensorFlow ima manje performanse od Caffeea u internom uspoređivanju Facebooka. Ima oštru krivulju učenja i dobro funkcionira na sekvencama i slikama. To je uz Keras najčešće korištena knjižnica dubokog učenja. | Caffe framework ima 1 do 5 puta veću izvedbu od TensorFlowa u internom benchmarkingu Facebooka. Dobro funkcionira za okvir dubokog učenja na slikama, ali ne dobro na ponavljajućim neuronskim mrežama i modelima sekvenci. |
Zaključak
Konačno, nadamo se dobrom razumijevanju ovih okvira TensorFlow i Caffe. Okvir Tensorflow je brzorastući i izglasan kao najčešće korišten okvir dubokog učenja, a nedavno je Google uložio velika sredstva u okvir. TensorFlow pruža podršku za mobilni hardver, a jezgra API-ja niske razine daje jednu end-to-end kontrolu programiranja i API-je visoke razine, što ga čini brzim i sposobnim gdje Caffe zaostaje u ovim područjima u usporedbi s TensorFlowom. Dakle, TensorFlow je dominantniji u svim okvirima dubokog učenja.