Разница между TensorFlow и Caffe
TensorFlow - это свободно распространяемая на Python библиотека программного обеспечения для численных вычислений, которая делает машинное обучение более быстрым и простым с помощью графиков потоков данных. TensorFlow облегчает процесс сбора данных, прогнозирования характеристик, обучения различных моделей на основе пользовательских данных и уточнения будущих результатов. TensorFlow разработан мозговой командой в отделе исследований машинного интеллекта Google для машинного обучения и глубоких исследований. Caffe - это основа глубокого обучения для обучения и работы с нейронными сетевыми моделями, разработанная Центром обучения и обучения Berkeley. Кафе разработано с учетом экспрессии, скорости и модульности. В Caffe модели и оптимизации определяются как простые текстовые схемы вместо кода с научным и прикладным прогрессом для общего кода, эталонных моделей и воспроизводимости.
Что такое TensorFlow?
TensorFlow является кроссплатформенным, так как мы можем использовать его для работы как на CPU, так и на GPU, мобильных и встроенных платформах, модулях тензорного потока и т. Д. TensorFlow разработан на языке программирования Python и C ++, который хорошо подходит для численных вычислений и крупномасштабного машинного обучения. и модели глубокого обучения (нейронные сети) с различными алгоритмами и доступны через общий уровень. TensorFlow может обучать и запускать различные модели глубоких нейронных сетей, такие как распознавание рукописных цифр, распознавание изображений, обработка на естественном языке, модели на основе уравнений с частными производными, модели, связанные с предсказанием, и рекуррентные нейронные сети.
Что такое Кафе?
Caffe разработан на языке программирования C ++ вместе с Python и Matlab. Архитектура Caffe поощряет новые приложения и инновации. Это позволяет выполнять эти модели на CPU и GPU, и мы можем переключаться между ними, используя один флаг. Скорость Caffe делает его пригодным для исследовательских экспериментов и промышленного развития, поскольку он может обрабатывать более 60 миллионов изображений за один день. Caffe предоставляет академические исследовательские проекты, крупномасштабные промышленные приложения в области обработки изображений, зрения, речи и мультимедиа. Используя Caffe, мы можем обучать различные типы нейронных сетей.
Сравнение лицом к лицу между TensorFlow и Caffe (Инфографика)
Ниже приводится топ-6 различий между TensorFlow и Caffe 
Ключевые различия между TensorFlow и Caffe
Оба TensorFlow против Caffe являются популярным выбором на рынке; давайте обсудим некоторые основные различия между TensorFlow и Caffe
- Инфраструктура TensorFlow больше подходит для исследовательских и серверных продуктов, так как оба имеют различный набор целевых пользователей, где TensorFlow ориентирован на исследователей и серверы, тогда как платформа Caffe больше подходит для развертывания на периферии производства. Принимая во внимание, что обе платформы TensorFlow против Caffe имеют различный набор целевых пользователей. Caffe предназначен для мобильных телефонов и вычислительных платформ.
- Оба TensorFlow против Caffe имеют крутые кривые обучения для начинающих, которые хотят изучать модели глубокого обучения и нейронных сетей.
- Caffe обладает большей производительностью, чем TensorFlow, в 1, 2-5 раз по сравнению с внутренним тестированием в Facebook.
- TensorFlow хорошо работает с изображениями и последовательностями и считается наиболее используемой библиотекой глубокого обучения, тогда как Caffe хорошо работает с изображениями, но плохо работает с последовательностями и рекуррентными нейронными сетями.
- TensorFlow проще в развертывании, используя управление пакетами pip в Python, тогда как развертывание Caffe не является простым, нам нужно скомпилировать исходный код.
- Caffe предназначен для разработчиков, которые хотят испытать практическое глубокое обучение, и предлагает ресурсы для обучения и изучения, тогда как высокоуровневые API TensorFlow заботятся о том, где разработчикам не нужно беспокоиться.
Сравнительная таблица TensorFlow и Caffe
Ниже приведено 6 лучших сравнений между TensorFlow и Caffe.
| Основа сравнения между TensorFlow и Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Простое развертывание | TensorFlow прост в развертывании, так как пользователям нужно легко установить pip-менеджер python, тогда как в Caffe нам нужно скомпилировать все исходные файлы. | В Caffe у нас нет простого метода развертывания. Нам нужно скомпилировать каждый исходный код, чтобы развернуть его, что является недостатком. |
| Управление жизненным циклом и API | TensorFlow предлагает высокоуровневые API для построения моделей, чтобы мы могли легко экспериментировать с TensorFlow API. Он имеет подходящий интерфейс для Python (который является языком выбора для ученых данных) для машинного обучения. | У Caffe нет высокоуровневых API, из-за чего будет сложно экспериментировать с Caffe, нестандартной конфигурацией с низкоуровневыми API. Подход Caffe к API среднего и низкого уровня обеспечивает небольшую поддержку высокого уровня и ограниченную глубокую конфигурируемость. Интерфейс Caffe - это скорее C ++, что означает, что пользователям нужно выполнять больше задач вручную, например, создавать файлы конфигурации и т. Д. |
| ГПУ | В TensorFlow мы можем использовать графические процессоры с помощью tf.device (), в котором все необходимые настройки могут быть сделаны без какой-либо документации и дальнейшей необходимости изменений API. В TensorFlow мы можем запустить две копии модели на двух графических процессорах и одну модель на двух графических процессорах. | В Caffe нет поддержки инструментов в python. Таким образом, все обучение должно выполняться на основе интерфейса командной строки C ++. Он поддерживает единый стиль конфигурации с несколькими графическими процессорами, тогда как TensorFlow поддерживает несколько типов конфигураций с несколькими графическими процессорами. |
| Поддержка нескольких машин | В TensorFlow конфигурация заданий является простой для многоузловых заданий путем установки tf. Устройство на количество заданий нужно запустить. | В Caffe нам нужно использовать библиотеку MPI для поддержки многоузловых узлов, и она изначально использовалась для разделения огромных многоузловых суперкомпьютерных приложений. |
| Определение | Структура тензорного потока больше подходит для исследовательских и серверных продуктов, поскольку оба имеют различный набор целевых пользователей, для которых TensorFlow ориентирован на исследователей и серверы. | Каркас Caffe больше подходит для развертывания передовых технологий. Принимая во внимание, что обе платформы имеют различный набор целевых пользователей. Caffe предназначен для мобильных телефонов и вычислительных платформ. |
| Производительность, кривая обучения | Структура внутреннего потока имеет меньшую производительность, чем Caffe во внутреннем бенчмаркинге Facebook. У него крутая кривая обучения, и он хорошо работает с изображениями и последовательностями. Он признан самой используемой библиотекой глубокого обучения наряду с Keras. | Платформа Caffe имеет производительность в 1, 2-5 раз выше, чем TensorFlow во внутреннем бенчмаркинге Facebook. Это крутой курс обучения для начинающих. Он хорошо работает для глубокого обучения на изображениях, но не работает на повторяющихся нейронных сетях и моделях последовательности. |
Заключение - ТензорФлоу против Кафе
Наконец, это обзор сравнения двух систем глубокого обучения TensorFlow и Caffe. Я надеюсь, что у вас будет хорошее понимание этих фреймворков после прочтения этой статьи TensorFlow vs Caffe. Платформа TensorFlow является быстрорастущей и признана наиболее используемой средой глубокого обучения, и в последнее время Google вложил значительные средства в нее. TensorFlow обеспечивает поддержку мобильного аппаратного обеспечения, низкоуровневое API-ядро предоставляет единое комплексное управление программированием и высокоуровневые API-интерфейсы, что делает его быстрым и эффективным, тогда как Caffe отстает в этих областях по сравнению с TensorFlow. Таким образом, TensorFlow имеет потенциал стать доминирующим в рамках глубокого обучения.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к разнице между TensorFlow и Caffe. Здесь мы также обсудим ключевые отличия TensorFlow от Caffe с инфографикой и таблицей сравнения. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше.
- Ubuntu против Windows 10 - лучшее сравнение
- Winforms против WPF - Полезные различия
- Различают SOAP и JSON