TensorFlow is een open-source, op Python gebaseerde softwarebibliotheek voor numerieke berekeningen, die machinaal leren toegankelijker en sneller maakt met behulp van de datastroomgrafieken. TensorFlow vereenvoudigt het acquisitieproces gegevensstroomdiagrammen .
Café is een deep learning-framework voor het trainen en uitvoeren van de neurale netwerkmodellen, en een visie- en leercentrum ontwikkelt dit. TensorFlow verlicht het proces van het verzamelen van gegevens, het voorspellen van functies, het trainen van vele modellen op basis van de gebruikersgegevens en het verfijnen van de toekomstige resultaten. Café is ontworpen met expressie, snelheid, En modulariteit onthoud.
Vergelijking tussen TensorFlow en Caffe
| Basis | TensorFlow | Café |
|---|---|---|
| Definitie | TensorFlow wordt gebruikt op het gebied van onderzoek en serverproducten, omdat beide een andere doelgroep hebben. | Caffe is relevant voor de productie van edge-implementatie, waarbij beide structuren een andere reeks beoogde gebruikers hebben. Caffe verlangt naar mobiele telefoons en beperkte platforms. |
| WLife Cycle-beheer en API's | TensorFlow biedt hoogwaardige API's voor modelbouw, zodat we snel kunnen experimenteren met TensorFlow API. Het heeft een geschikte interface voor Python-taal (een taalkeuze voor datawetenschappers) in machine learning-banen. | Caffe heeft geen API op een hoger niveau, waardoor het moeilijk zal zijn om met Caffe te experimenteren, de configuratie op een niet-standaard manier met API's op laag niveau. De Caffe-aanpak van API's van midden tot lager niveau biedt ondersteuning op hoog niveau en een beperkte diepgaande instelling. De Caffe-interface is meer C++, wat betekent dat gebruikers meer taken handmatig moeten uitvoeren, zoals het maken van configuratiebestanden. |
| Gemakkelijkere implementatie | TensorFlow is eenvoudig te implementeren omdat gebruikers de Python-pip-manager eenvoudig moeten installeren, terwijl we in Caffe alle bronbestanden moeten compileren. | In Caffe hebben we geen eenvoudige methoden om in te zetten. We moeten elke broncode compileren om deze te implementeren, wat een nadeel is. |
| GPU's | In TensorFlow gebruiken we GPU door gebruik te maken van de tf.device () waarin alle noodzakelijke aanpassingen kunnen worden aangebracht zonder enige documentatie en verdere API-wijzigingen. In TensorFlow kunnen we twee exemplaren van het model op twee GPU's uitvoeren en één model op twee GPU's. | In Caffe is er geen ondersteuning voor de Python-taal. Alle training moet dus worden uitgevoerd op basis van een C++-opdrachtregelinterface. Het ondersteunt een enkele laag multi-GPU-configuratie, terwijl TensorFlow meerdere soorten multi-GPU-arrangementen ondersteunt. |
| Ondersteuning voor meerdere machines | In TensorFlow is de configuratie eenvoudig voor taken met meerdere knooppunten door de tf. Apparaat om enkele palen te rangschikken, om te rennen. | In Caffe moeten we de MPI-bibliotheek gebruiken voor ondersteuning van meerdere knooppunten, en deze werd aanvankelijk gebruikt om enorme supercomputerapplicaties met meerdere knooppunten te kraken. |
| Prestaties, de leercurve | Het TensorFlow-framework presteert minder goed dan Caffee bij de interne vergelijking van Facebook. Het heeft een scherpe leercurve en werkt goed op reeksen en afbeeldingen. Het is samen met Keras de meest gebruikte deep learning-bibliotheek. | Het Caffe-framework presteert 1 tot 5 keer beter dan TensorFlow in de interne benchmarking van Facebook. Het werkt goed voor een deep learning-framework op afbeeldingen, maar niet goed op terugkerende neurale netwerken en sequentiemodellen. |
Conclusie
Tenslotte hopen we dat er een goed begrip ontstaat van deze raamwerken van TensorFlow en Caffe. Het Tensorflow-framework is het snelgroeiende en verkozen tot meest gebruikte deep learning-framework, en onlangs heeft Google zwaar in het framework geïnvesteerd. TensorFlow biedt ondersteuning voor mobiele hardware, en de low-level API-kern biedt end-to-end programmeercontrole en high-level API's, waardoor het snel en capabel is waar Caffe op deze gebieden achteruit gaat in vergelijking met TensorFlow. TensorFlow is dus dominanter in alle deep learning-frameworks.