TensorFlow este o bibliotecă de software open-source bazată pe python pentru calcul numeric, care face învățarea automată mai accesibilă și mai rapidă folosind graficele fluxului de date. TensorFlow ușurează procesul de achiziție diagrame de flux de date .
cafea este un cadru de învățare profundă pentru formarea și rularea modelelor de rețele neuronale, iar centrul de viziune și învățare îl dezvoltă. TensorFlow ușurează procesul de achiziție a datelor, de predicție a caracteristicilor, de formare a multor modele bazate pe datele utilizatorului și de rafinarea rezultatelor viitoare. cafea este proiectat cu expresie, viteza, și modularitatea ține minte.
Comparație între TensorFlow și Caffe
| De bază | TensorFlow | cafea |
|---|---|---|
| Definiție | TensorFlow este utilizat în domeniul cercetării și al produselor server, deoarece ambele au un set diferit de utilizatori vizați. | Caffe este relevant pentru producția de implementare edge, unde ambele structuri au un set diferit de utilizatori vizați. Caffe dorește pentru telefoane mobile și platforme constrânse. |
| WLife Cycle Management și API-uri | TensorFlow oferă API-uri de nivel înalt pentru construirea de modele, astfel încât să putem experimenta rapid cu API-ul TensorFlow. Are o interfață potrivită pentru limbajul Python (care este o alegere a limbajului pentru oamenii de știință de date) în joburile de învățare automată. | Caffe nu are API de nivel superior din cauza căreia va fi greu să experimentezi cu Caffe, configurația într-un mod non-standard cu API-uri de nivel scăzut. Abordarea Caffe a API-urilor de nivel mediu spre inferior oferă suport la nivel înalt și setare profundă limitată. Interfața Caffe este mai mult de C++, ceea ce înseamnă că utilizatorii trebuie să efectueze mai multe sarcini manual, cum ar fi crearea fișierului de configurare. |
| Implementare mai ușoară | TensorFlow este ușor de implementat, deoarece utilizatorii trebuie să instaleze cu ușurință managerul python-pip, în timp ce, în Caffe, trebuie să compilam toate fișierele sursă. | În Caffe, nu avem metode simple de implementat. Trebuie să compilam fiecare cod sursă pentru a-l implementa, ceea ce este un dezavantaj. |
| GPU-uri | În TensorFlow, folosim GPU utilizând tf.device () în care se pot face toate ajustările necesare fără nicio documentare și fără a fi nevoie de modificări API. În TensorFlow, putem rula două copii ale modelului pe două GPU-uri și un singur model pe două GPU-uri. | În Caffe, nu există suport pentru limbajul python. Deci, toată formarea trebuie efectuată pe baza unei interfețe de linie de comandă C++. Acceptă un singur strat de configurație multi-GPU, în timp ce TensorFlow acceptă mai multe tipuri de aranjamente multi-GPU. |
| Suport pentru mai multe mașini | În TensorFlow, configurația este simplă pentru sarcinile cu mai multe noduri prin setarea tf. Dispozitiv pentru aranjarea unor posturi, pentru a rula. | În Caffe, trebuie să folosim biblioteca MPI pentru suport cu mai multe noduri și a fost folosită inițial pentru a sparge aplicații masive de supercomputer cu mai multe noduri. |
| Performanța, curba de învățare | Cadrul TensorFlow are mai puține performanțe decât Caffee în comparația internă a Facebook. Are o curbă de învățare ascuțită și funcționează bine pe secvențe și imagini. Este cea mai folosită bibliotecă de învățare profundă împreună cu Keras. | Framework Caffe are o performanță de 1 până la 5 ori mai mare decât TensorFlow în benchmarkingul intern al Facebook. Funcționează bine pentru cadrul de învățare profundă pe imagini, dar nu bine pe rețelele neuronale recurente și modelele de secvență. |
Concluzie
În cele din urmă, sperăm că o bună înțelegere a acestor cadre TensorFlow și Caffe. Cadrul Tensorflow este cel cu creștere rapidă și votat ca fiind cele mai utilizate cadre de învățare profundă, iar recent, Google a investit masiv în cadru. TensorFlow oferă suport hardware mobil, iar nucleul API de nivel scăzut oferă un control de programare end-to-end și API-uri de nivel înalt, ceea ce îl face rapid și capabil atunci când Caffe este înapoi în aceste zone în comparație cu TensorFlow. Deci, TensorFlow este mai dominant în toate cadrele de învățare profundă.