Forskjellen mellom TensorFlow vs Caffe
TensorFlow er et åpen kildekode python-vennlig programvarebibliotek for numerisk beregning som gjør maskinlæring raskere og enklere ved hjelp av dataflytgrafer. TensorFlow letter prosessen med å skaffe data, forutsi funksjoner, trene forskjellige modeller basert på brukerdata og foredle fremtidige resultater. TensorFlow er utviklet av hjerneteam ved Googles divisjon for maskinell intelligensforskning for maskinlæring og dyp læringsforskning. Caffe er en dyp læringsramme for tog og kjører de nevrale nettverksmodellene og den er utviklet av Berkeley Vision and Learning Center. Caffe er utviklet med uttrykk, hastighet og modularitet husk. I Caffe er modeller og optimaliseringer definert som ren tekstskjemaer i stedet for kode med vitenskapelig og anvendt fremgang for vanlig kode, referansemodeller og reproduserbarhet.
Hva er TensorFlow?
TensorFlow er tverrplattform, da vi kan bruke den til å kjøre både på CPU og GPU, mobile og innebygde plattformer, tensor-strømmenheter etc. TensorFlow er utviklet i programmeringsspråk python og C ++ som er godt egnet for numerisk beregning og storskala maskinlæring og modeller for dyp læring (nevrale nettverk) med forskjellige algoritmer og gjort tilgjengelig gjennom et felles lag. TensorFlow kan opplære og kjøre forskjellige modeller av dype nevrale nettverk som gjenkjennelse av håndskrevne sifre, bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling, delvise deriverte ligningsbaserte modeller, modeller relatert til prediksjon og tilbakevendende nevrale nettverk.
Hva er Caffe?
Caffe er utviklet i programmeringsspråk C ++ sammen med Python og Matlab. Caffes arkitektur oppmuntrer til nye applikasjoner og innovasjoner. Det tillater utførelse av disse modellene på CPU og GPU, og vi kan veksle mellom disse ved å bruke et enkelt flagg. Caffe-hastighet gjør det egnet for forskningseksperimenter og industriutvikling da det kan behandle over 60M bilder på en enkelt dag. Caffe tilbyr akademiske forskningsprosjekter, store industrielle applikasjoner innen bildebehandling, visjon, tale og multimedia. Ved hjelp av Caffe kan vi trene forskjellige typer nevrale nettverk.
Sammenligning mellom hodet og hodet mellom TensorFlow vs Caffe (Infographics)
Nedenfor er topp 6-forskjellen mellom TensorFlow vs Caffe 
Viktige forskjeller mellom TensorFlow vs Caffe
Både TensorFlow vs Caffe er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom TensorFlow vs Caffe
- TensorFlow-rammeverket er mer egnet for forsknings- og serverprodukter, ettersom begge har et annet sett målbrukere der TensorFlow sikter til forsker og servere, mens Caffe framework er mer egnet for distribusjon av produksjonsområdet. Mens begge TensorFlow vs Caffe rammer har et annet sett målrettede brukere. Caffe sikter mot mobiltelefoner og beregningsplattformer.
- Både TensorFlow vs Caffe har bratte læringskurver for nybegynnere som ønsker å lære dyp læring og nevrale nettverksmodeller.
- Caffe har mer ytelse enn TensorFlow med 1, 2 til 5 ganger per intern benchmarking i Facebook.
- TensorFlow fungerer godt på bilder og sekvenser og stemte som det mest brukte biblioteket for dyp læring, mens Caffe fungerer godt på bilder, men ikke fungerer godt på sekvenser og tilbakevendende nevrale nettverk.
- TensorFlow er enklere å distribuere ved å bruke python pip-pakkehåndtering, mens Caffe-distribusjon ikke er enkelt, vi trenger å kompilere kildekoden.
- Caffe er målrettet mot utviklere som ønsker å oppleve praktisk læring og tilbyr ressurser for trening og læring, mens TensorFlow API på høyt nivå tar seg av der utviklere ikke trenger å bekymre seg.
TensorFlow vs Caffe sammenligningstabell
Nedenfor er den 6 øverste sammenligningen mellom TensorFlow vs Caffe
| Grunnlaget for sammenligning mellom TensorFlow vs Caffe |
tensorflow |
Caffe |
| Enklere distribusjon | TensorFlow er enkel å distribuere ettersom brukere trenger å installere python pip manager enkelt, mens vi i Caffe må sammenstille alle kildefiler. | I Caffe har vi ingen enkel metode å distribuere. Vi må sette sammen hver eneste kildekode for å distribuere den som er en ulempe. |
| Livssyklusstyring og API-er | TensorFlow tilbyr APIer på høyt nivå for modellbygging slik at vi enkelt kan eksperimentere med TensorFlow API. Den har et passende grensesnitt for python (som er språkvalget for dataforskere) for jobber med maskinlæring. | Caffe har ikke API-er på høyere nivå som det vil være vanskelig å eksperimentere med Caffe, konfigurasjonen på en ikke-standard måte med APIer på lavt nivå. Caffe-tilnærmingen til mellom-til-lavt nivå API gir liten støtte på høyt nivå og begrenset dyp konfigurering. Caffe-grensesnittet er mer av C ++, noe som betyr at brukere må utføre flere oppgaver manuelt, for eksempel oppretting av konfigurasjonsfiler etc. |
| GPU | I TensorFlow kan vi bruke GPU-er 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 eksemplarer av en modell på to GPU-er og en enkelt modell på to GPU-er. | I Caffe er det ingen støtte av verktøy i python. Så all trening må utføres basert på et C ++ kommandolinjegrensesnitt. Den støtter en enkelt stil med multi-GPU-konfigurasjon, mens TensorFlow støtter flere typer multi-GPU-konfigurasjoner. |
| Støtte for flere maskiner | I TensorFlow er konfigurasjonen av jobber grei for multi-node oppgaver ved å stille inn tf. Enhet til antall jobber som må kjøres. | I Caffe må vi bruke MPI-bibliotek for støtte for flere noder, og det ble opprinnelig brukt til å bryte fra hverandre store massive supernett-applikasjoner med flere noder. |
| Definisjon | En tensorflow-ramme er mer egnet for forsknings- og serverprodukter da begge har et annet sett målbrukere der TensorFlow sikter mot forsker og servere. | Caffe framework er mer egnet for distribusjon av produksjonslinjen. Mens begge rammene har et annet sett målrettede brukere. Caffe sikter mot mobiltelefoner og beregningsplattformer. |
| Ytelse, læringskurven | En tensorflow-ramme har mindre ytelse enn Caffe i den interne benchmarking av Facebook. Den har en bratt læringskurve og den fungerer bra på bilder og sekvenser. Det kåres som det mest brukte biblioteket med dyp læring sammen med Keras. | Caffe framework har en ytelse på 1, 2 til 5 ganger mer enn TensorFlow i intern benchmarking av Facebook. Den har en bratt læringskurve for nybegynnere. Det fungerer bra for dyp læring av bilder, men fungerer ikke bra på tilbakevendende nevrale nettverk og sekvensmodeller. |
Konklusjon - TensorFlow vs Caffe
Til slutt er det en oversikt over sammenligning mellom to dype læringsrammer TensorFlow vs Caffe. Jeg håper du vil ha en god forståelse av disse rammene etter å ha lest denne TensorFlow vs Caffe-artikkelen. TensorFlow-rammeverket er raskt voksende og kåret til de mest brukte rammer for dyp læring, og nylig har Google investert mye i rammene. TensorFlow gir mobil maskinvarestøtte, lavt nivå API-kjerne gir en ende-til-ende programmeringskontroll og høye nivå APIer som gjør det raskt og effektivt mens Caffe er bakover i disse områdene sammenlignet med TensorFlow. Så TensorFlow har potensialet til å bli dominerende i dype læringsrammer.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til den største forskjellen mellom TensorFlow vs Caffe. Her diskuterer vi også TensorFlow vs Caffe viktige forskjeller med infografikk, og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer.
- Ubuntu vs Windows 10 - Topp sammenligning
- Winforms vs WPF - Nyttige forskjeller
- Skille mellom SOAP vs JSON