Tìm kiếm deep learning framework hoàn hảo

Nhiều khóa học được cung cấp để hướng dẫn bạn thông qua việc xây dựng một dự án deep learning. Tất nhiên, từ quan điểm giáo dục nó đáng giá: cố gắng xây dựng một neural network ngay từ đầu, và bạn sẽ hiểu rất nhiều điều. Tuy nhiên, cách tiếp cận như vậy không thực tế và mất nhiều thời gian. Tại thời điểm này, bạn có thể sử dụng một framework deep leaning để giúp ích cho mình rất nhiều.

Với deep learning framework, cung cấp giao diện, thư viện hoặc công cụ xây dựng các deep learning model và sử dụng các thuật toán có sẵn mà không cần mất thời gian tạo ra các thuật toán cơ bản. Các framework giúp các kỹ sư lập trình xác định mô hình từ các thành phần được xây dựng trước và tối ưu hóa. Và thay vì mất thời gian viết hàng trăm các dòng mã, bạn có thể chọn một framework sẽ giúp ích cho bạn rất nhiều.

Giống như Deep learning model, các framework DL khá mới: hầu hết chúng đều được ra mắt sau năm 2014 và vẫn đang được phát triển. Hầu hết chúng đều là mã nguồn mở nên do đó các ví dụ có sẵn sẽ khác nhau, tần xuất cập nhật và tốc độ cũng phụ thuộc vào những người đóng góp.

Mặc dù có những điểm tương đồng, tuy nhiên chúng có các điểm chuyên môn khác nhau và khác nhau thông qua cách chúng thể hiện các chức năng API.

Dưới đây, iRender giới thiệu đến các bạn những framework phổ biến được sử dụng nhiều trong các dự án, liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý âm thanh và nhận dạng hình ảnh – ba lĩnh vực được hưởng lợi nhiều nhất từ Deep Learning.

TensorFlow là một framework deep learning được tạo ra vào năm 2015 bởi nhóm Google Brain. Không chỉ là một framework, nó là thư viện phần mềm mã nguồn mở hỗ trợ mạnh mẽ và linh hoạt giúp tiếp cận các bài toán trở nên dễ dàng hơn.

Đồng thời, các trường hợp sử dụng phổ biến nhất của TensorFlow nằm trong các lĩnh vực trở nên hữu ích nhất với các dự án:

• Các ứng dụng NLP, bao gồm phát hiện ngôn ngữ, tóm tắt văn bản và các tác vụ xử lý văn bản khác;
• Nhận dạng hình ảnh, chú thích hình ảnh, nhận diện khuôn mặt và phát hiện đối tượng;
• Nhận dạng âm thanh
• Phân tích chuỗi thời gian
• Phân tích video, và nhiều hơn nữa.

TensorFlow được sử dụng phổ biến và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, chẳng hạn như Python, C ++ và R, tài liệu mở rộng (mặc dù không phải lúc nào cũng dễ đọc) để hướng dẫn và cập nhật thường xuyên. Một tính năng kiến trúc tiện lợi khác là TensorFlow cho phép triển khai các mô hình học sâu trên một hoặc nhiều CPU và GPU.

Để suy luận, các nhà phát triển có thể sử dụng tích hợp TensorFlow-TensorRT để tối ưu hóa các mô hình trong TensorFlow hoặc xuất các mô hình TensorFlow, sau đó sử dụng trình nhập mô hình TensorFlow tích hợp NVIDIA để tối ưu hóa trong TensorRT.

Đồng thời, TensorFlow có thể không phải là framework tối ưu cho các kỹ sư DL mới làm quen. Ở dạng thô, nó trừu tượng hóa việc xây dựng đồ thị tính toán theo một cách khá khó hiểu. Mặc dù nó có thể không phải là một trở ngại cho một nhà phát triển có kinh nghiệm, điều này làm cho thời gian học tập dài hơn.

Facebook đã giới thiệu PyTorch vào năm 2017 là một sự kế thừa từ Torch, một tính toán khoa học dựa trên ngôn ngữ Lua (được phát triển từ C và hệ thống API) được phát hành vào năm 2011. PyTorch tương tự như Python, nó tập trung vào tính dễ sử dụng và dành cho người dùng có kiến thức cơ bản cũng có thể sử dụng được. Tính linh hoạt và phạm vi của nhiều tác vụ đã đẩy PyTorch lên hàng đầu, khiến nó trở thành đối thủ cạnh tranh với TensorFlow về mặt tính toán tenor và DNN.

Không giống như các framework khác, PyTorch có API cấp thấp hơn và vượt xa các biểu đồ được xác định trước với các chức năng cụ thể và cho phép các nhà phát triển xây dựng các biểu đồ tính toán khi đang di chuyển và thay đổi chúng trong thời chạy.

Như đã nói ở trên, PyTorch cung cấp các tính toán của Tenor và sử dụng các biểu đồ tính toán tự động: ví dụ, package AutT của PyTorch, xây dựng các biểu đồ tính toán từ các thang đo và tự động tính toán độ dốc.

Có lẽ, nhược điểm lớn nhất của PyTorch là sự phụ thuộc vào hệ điều hành, gói package bạn muốn sử dụng để cài đặt PyTorch và công cụ/ngôn ngữ mà bạn làm việc cùng.

Keras được tạo ra vào năm 2014 bởi nhà nghiên cứu François Chollet để tạo điều kiện cho thử nghiệm và phát triển nhanh thông qua API thống nhất và trừu tượng hóa. Không giống như PyTorch, Keras hoạt động ở cấp độ cao hơn hầu như định hình lại các deep learning layer và hoạt động phổ biến thành các khối xây dựng. Đây là một giao diện có thể chạy trên nhiều khung công tác như MXNet, TensorFlow, Theano và Microsoft Cognitive Toolkit bằng API Python cấp cao.

Giống như các framework trước đây, Keras có nhiều kiến trúc để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau như:

• Nhận dạng hình ảnh, bao gồm phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và nhận diện khuôn mặt;
• Nhiệm vụ NLP, bao gồm tạo chatbot

Tuy nhiên, nó cố gắng làm cho chúng dễ sử dụng cho người mới bắt đầu và hữu ích cho người xem Deep Learning chỉ công cụ giúp đạt được kết quả nhanh chóng và đáng tin cậy.

Theo quan điểm này, Keras cung cấp hai loại mô hình:

Sequential API: với các lớp được xác định tuần tự. Nói cách khác, khi một deep learning modul được đào tạo, các layer này được thực hiện từng cái một theo thứ tự được xác định trước.

Functional API: cho phép xây dựng các mô hình linh hoạt hơn: với cấu trúc liên kết non-linear, với các layer được chia sẻ với nhiều input hoặc output. Ưu điểm lớn nhất là nó có thể định nghĩa các mô hình phức tạp hơn nhiều, chẳng hạn như các mô hình multi-output, làm cho nó trở nên hấp dẫn đối với các nhà phát triển muốn vượt ra ngoài các tính toán cơ bản.

Trên đây là những framework được biết đến và sử dụng rộng dãi, và để chọn một framework cần dựa trên những yếu tố quan trọng: nhiệm vụ bạn sẽ thực hiện, ngôn ngữ của dự án hoặc sự tự tin với kỹ năng của bạn. Bạn có thể chọn bất cứ framework được nhắc đến ở trên để phù hợp với dự án của mình nhất. Hiện nay, iRender đang cung cấp dịch vụ GPU Cloud chuyên dụng cho AI/Deep learning. Chúng tôi đang gấp rút xây dựng một bộ thư viện chung bao gồm rất nhiều các bộ setup IDE phổ biến cho DeepLearning: TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch, MXNet, Keras, CNTK, Caffe, Caffe2, Theano… Và vẫn đang mở rộng danh sách để tiện dụng cho bạn hơn nữa. Hãy sử dụng ngay dịch vụ của chúng tôi để có những trải nghiệm tuyệt vời

Nguồn từ tác giả: Sciforce