TensorFlow er et åpen kildekode python-basert programvarebibliotek for numerisk beregning, som gjør maskinlæring mer tilgjengelig og raskere ved å bruke dataflyt-grafene. TensorFlow forenkler anskaffelsesprosessen dataflytdiagrammer .
Kaffe er en dyp læringsramme for opplæring og drift av nevrale nettverksmodeller, og visjon og læringssenter utvikler det. TensorFlow avlaster prosessen med å innhente data, forutsi funksjoner, trene mange modeller basert på brukerdataene og avgrense fremtidige resultater. Kaffe er designet med uttrykk, hastighet, og modularitet Husk.
Sammenligning mellom TensorFlow og Caffe
| Grunnleggende | TensorFlow | Kaffe |
|---|---|---|
| Definisjon | TensorFlow brukes innen forskning og serverprodukter, da begge har et annet sett med målrettede brukere. | Caffe er relevant for produksjon av edge-distribusjon, der begge strukturene har et annet sett med målrettede brukere. Caffe ønsker for mobiltelefoner og begrensede plattformer. |
| WLife Cycle management og API-er | TensorFlow tilbyr API-er på høyt nivå for modellbygging slik at vi raskt kan eksperimentere med TensorFlow API. Den har et passende grensesnitt for python-språk (som er et språkvalg for dataforskere) i maskinlæringsjobber. | Caffe har ikke API på høyere nivå, noe som gjør det vanskelig å eksperimentere med Caffe, konfigurasjonen på en ikke-standard måte med APIer på lavt nivå. Caffe-tilnærmingen til API-er på middels til lavere nivå gir støtte på høyt nivå og begrenset dyp innstilling. Caffe-grensesnittet er mer av C++, noe som betyr at brukere må utføre flere oppgaver manuelt, for eksempel opprettelse av konfigurasjonsfiler. |
| Enklere distribusjon | TensorFlow er enkel å distribuere ettersom brukere trenger å installere python-pip-manageren enkelt, mens vi i Caffe må kompilere alle kildefiler. | I Caffe har vi ikke enkle metoder å distribuere. Vi må kompilere hver kildekode for å implementere den, noe som er en ulempe. |
| GPU-er | I TensorFlow bruker vi GPU ved å bruke tf.device () der alle nødvendige justeringer kan gjøres uten dokumentasjon og ytterligere behov for API-endringer. I TensorFlow kan vi kjøre to kopier av modellen på to GPUer og en enkelt modell på to GPUer. | I Caffe er det ingen støtte for python-språket. Så all opplæringen må utføres basert på et C++ kommandolinjegrensesnitt. Den støtter et enkelt lag med multi-GPU-konfigurasjon, mens TensorFlow støtter flere typer multi-GPU-arrangementer. |
| Støtte for flere maskiner | I TensorFlow er konfigurasjonen enkel for multi-node oppgaver ved å sette tf. Enhet for å arrangere noen innlegg, å kjøre. | I Caffe må vi bruke MPI-biblioteket for multi-node-støtte, og det ble opprinnelig brukt til å bryte massive multi-node superdatamaskiner. |
| Ytelse, læringskurven | TensorFlow-rammeverket har mindre ytelse enn Caffee i den interne sammenligningen av Facebook. Den har en skarp læringskurve, og den fungerer godt på sekvenser og bilder. Det er det mest brukte dyplæringsbiblioteket sammen med Keras. | Caffe-rammeverket har en ytelse på 1 til 5 ganger mer enn TensorFlow i den interne benchmarkingen til Facebook. Det fungerer bra for dypt læringsrammeverk på bilder, men ikke godt på tilbakevendende nevrale nettverk og sekvensmodeller. |
Konklusjon
Til slutt håper vi at en god forståelse av disse rammeverkene TensorFlow og Caffe. Tensorflow-rammeverket er det raskt voksende og kåret som det mest brukte rammeverket for dyp læring, og nylig har Google investert mye i rammeverket. TensorFlow gir mobil maskinvarestøtte, og API-kjerne på lavt nivå gir én ende-til-ende programmeringskontroll og høynivå-API-er, noe som gjør det raskt og kapabelt hvor Caffe bakover i disse områdene sammenlignet med TensorFlow. Så TensorFlow er mer dominerende i alle dyplæringsrammer.