Разлика између ТенсорФлов и Цаффе
ТенсорФлов је софтверска библиотека отвореног кода за нумеричко рачунање која омогућава машинско учење бржим и лакшим коришћењем графова протока података. ТенсорФлов олакшава процес прикупљања података, предвиђање функција, обуку различитих модела на основу корисничких података и прецизирање будућих резултата. ТенсорФлов је развио тим мозга у Гоогле-овом одељењу за истраживање машинске интелигенције за машинско учење и дубинско учење. Цаффе је дубок оквир учења за тренинг и покреће моделе неуронске мреже, а развио га је Беркелеи Висион анд Леарнинг Центер. Кафа је развијена са изразом, брзином и модуларношћу имајте на уму. У моделима Цаффе и оптимизације су дефинисане као шеме обичног текста уместо кода са научним и примењеним напретком за заједнички код, референтне моделе и обновљивост.
Шта је ТенсорФлов?
ТенсорФлов је мулти-платформа јер га можемо користити за покретање и на ЦПУ-у и на ГПУ-у, мобилним и уграђеним платформама, јединицама протока тензора итд. ТенсорФлов је развијен у програмском језику питхон и Ц ++ који је погодан за нумеричко рачунање и машинско учење великих размера и модели дубоког учења (неуронске мреже) са различитим алгоритмима и доступни су кроз заједнички слој. ТенсорФлов може да тренира и покреће различите моделе дубоких неуронских мрежа, као што су препознавање руком написаних цифара, препознавање слике, обрада природног језика, модели базирани на делимичним дериватима, модели повезани са предвиђањем и понављајућим неуронским мрежама.
Шта је Цаффе?
Цаффе је развијен у програмском језику Ц ++ заједно са Питхон-ом и Матлабом. Цаффе архитектура подстиче нове апликације и иновације. Омогућава извршавање ових модела на ЦПУ-у и ГПУ-у и можемо прелазити између њих користећи једну заставу. Цаффе брзина га чини погодним за истраживачке експерименте и развој индустрије јер може да обради преко 60 милиона слика у једном дану. Цаффе пружа академске истраживачке пројекте, велике индустријске апликације у области обраде слике, вида, говора и мултимедије. Користећи Цаффе можемо тренирати различите врсте неуронских мрежа.
Упоређивање између компаније ТенсорФлов и Цаффе (Инфограпхицс)
Испод је топ 6 разлике између ТенсорФлов и Цаффе 
Кључне разлике између ТенсорФлов и Цаффе
И ТенсорФлов вс Цаффе популарни су избор на тржишту; разговарајмо о неким главним разликама између ТенсорФлов-а и Цаффе-а
- Оквир ТенсорФлов је погоднији за истраживачке и серверске производе, јер обојица имају различит скуп циљних корисника где ТенсорФлов циља на истраживача и сервере док је Цаффе оквир погоднији за развојну употребу. Док оба оквира ТенсорФлов вс Цаффе имају различит скуп циљаних корисника. Цаффе има за циљ мобилне телефоне и рачунарске ограничене платформе.
- Оба ТенсорФлов-а и Цаффе-а имају стрме кривуље учења за почетнике који желе да науче дубоко учење и моделе неуронске мреже.
- Цаффе има више перформанси од ТенсорФлов-а од 1, 2 до 5 пута по унутрашњем испитивању на Фацебооку.
- ТенсорФлов добро функционира на сликама и низовима и гласа за најкоришћенију библиотеку дубоког учења док Цаффе делује добро на сликама, али не делује добро на низовима и понављајућим неуронским мрежама.
- ТенсорФлов је лакше имплементирати употребом Питхон пип пакета, док Цаффе имплементација није једноставна, морамо саставити изворни код.
- Цаффе је намењен програмерима који желе да искусе практично учење и нуди ресурсе за обуку и учење, док се ТенсорФлов АПИ-ја високог нивоа брине тамо где програмери не морају да брину.
ТенсорФлов вс Табела упоређивања кафе
Испод је 6 најбољих поређења између ТенсорФлов и Цаффе
| Основе поређења између ТенсорФлов-а и Цаффе-а |
ТенсорФлов |
Цаффе |
| Лакша примена | ТенсорФлов је лако имплементирати јер корисници морају да лако инсталирају питхон пип манагер док у Цаффеу морамо да компилирамо све изворне датотеке. | У Цаффеу, немамо ниједан једноставан начин за имплементацију. Морамо да саставимо сваки изворни код да бисмо га искористили, што је недостатак. |
| Управљање животним циклусом и АПИ-јеви | ТенсорФлов нуди АПИ на високом нивоу за израду модела тако да можемо лако експериментирати са ТенсорФлов АПИ-има. Има погодан интерфејс за питхон (који је избор језика за научнике података) за послове машинског учења. | Цаффе нема АПИ вишег нивоа због којег ће бити тешко експериментирати са Цаффеом, конфигурацијом на нестандардни начин с АПИ-јема ниског нивоа. Цаффе приступ АПИ-ја средњег до нижег нивоа пружа малу подршку високог нивоа и ограничену дубоку конфигурабилност. Цаффе интерфејс је више од Ц ++ што значи да корисници морају да обављају више задатака ручно, као што су креирање конфигурационих датотека итд. |
| ГПУ-ови | У ТенсорФлову можемо користити ГПУ користећи тф.девице () у коме се могу извршити сва потребна подешавања без икакве документације и даљих потреба за променама АПИ-ја. У ТенсорФлов-у можемо да покренемо две копије модела на два ГПУ-а и један модел на два ГПУ-а. | У Цаффеу нема подршке алата у питхон-у. Стога све обуке треба изводити на основу интерфејса командне линије Ц ++. Подржава јединствени стил мулти-ГПУ конфигурације док ТенсорФлов подржава више типова мулти-ГПУ конфигурација. |
| Вишеструка подршка за машине | У ТенсорФлов-у је конфигурација послова једноставна за задаће с више чворова постављањем тф-а. Потребно је покренути уређај са бројем послова. | У Цаффеу морамо користити МПИ библиотеку за подршку са више чворова и она је у почетку коришћена за раздвајање масивних мулти-чворних суперкомпјутерских апликација. |
| Дефиниција | Оквир тенсорфлов је погоднији за истраживачке и серверске производе јер оба имају различит скуп циљних корисника где ТенсорФлов циља на истраживача и сервере. | Оквир за кафу је погоднији за употребу на ивици производње. Док оба оквира имају различит скуп циљаних корисника. Цаффе има за циљ мобилне телефоне и рачунарске ограничене платформе. |
| Перформансе, крива учења | Тенсорфлов оквир има мање перформанси од Цаффе-а у интерном бенцхмаркингу Фацебоока. Има стрму кривуљу учења и добро делује на сликама и низовима. Изгласана је као најчешће коришћена библиотека за дубоко учење заједно са Керасом. | Цаффе Фрамеворк има перформансе од 1, 2 до 5 пута више од ТенсорФлов-а у интерном бенцхмаркингу Фацебоока. Има стрму криву учења за почетнике. Добро функционира за дубоко учење о сликама, али не функционише добро на понављајућим неуронским мрежама и моделима секвенци. |
Закључак - ТенсорФлов вс Цаффе
Коначно, то је преглед поређења између два оквира дубоког учења ТенсорФлов вс Цаффе. Надам се да ћете добро разумети ове оквире након што прочитате овај чланак о ТенсорФлов вс Цаффе. Оквир ТенсорФлов је брзо растући и гласао је као најчешће кориштен оквир дубоког учења и недавно је Гоогле уложио велика средства у тај оквир. ТенсорФлов пружа подршку за мобилни хардвер, АПИ језгра нижег нивоа даје једну крајњу контролу програмирања и АПИ-ја високог нивоа што га чини брзим и ефикасним, док је Цаффе уназад у овим областима у поређењу са ТенсорФловом. Дакле, ТенсорФлов има потенцијал да постане доминантан у оквиру дубоког учења.
Препоручени чланци
Ово је био водич за главну разлику између ТенсорФлов-а и Цаффе-а. Овде такође расправљамо о кључним разликама ТенсорФлов вс Цаффе са инфографиком и табелом упоређивања. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више.
- Убунту и Виндовс 10 - најбоље упоређивање
- Винформс вс ВПФ - корисне разлике
- Разликовати СОАП од ЈСОН