10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για Deep Learning

Η Python ανεβαίνει σταθερά για να γίνει κορυφαία γλώσσα προγραμματισμού. Υπάρχουν πολλοί λόγοι για αυτό, συμπεριλαμβανομένης της εξαιρετικά υψηλής απόδοσης σε σύγκριση με άλλες κύριες γλώσσες. Διαθέτει επίσης εντολές και σύνταξη τύπου Αγγλικών, γεγονός που το καθιστά κορυφαία επιλογή για αρχάριους κωδικοποιητές. 

Ίσως το μεγαλύτερο σημείο πώλησης της Python είναι το τεράστιο πλήθος των βιβλιοθηκών ανοιχτού κώδικα που επιτρέπουν στη γλώσσα να χρησιμοποιείται για τα πάντα, από την επιστήμη των δεδομένων έως τη χειραγώγηση δεδομένων. 

Python και Deep Learning

Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι αλγόριθμοι εμπνευσμένοι από τη δομή του ανθρώπινου εγκεφάλου. Η βαθιά εκμάθηση έχει πολλές εφαρμογές και χρησιμοποιείται σε πολλές από τις σημερινές τεχνολογίες AI, όπως αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, εργαλεία συγκέντρωσης ειδήσεων, επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), εικονικούς βοηθούς, οπτική αναγνώριση και πολλά άλλα. 

Τα τελευταία χρόνια, η Python έχει αποδειχθεί ένα απίστευτο εργαλείο για βαθιά μάθηση. Επειδή ο κώδικας είναι συνοπτικός και ευανάγνωστος, τον καθιστά ιδανικό για εφαρμογές βαθιάς εκμάθησης. Η απλή σύνταξη του επιτρέπει επίσης την ταχύτερη ανάπτυξη εφαρμογών σε σύγκριση με άλλες γλώσσες προγραμματισμού. Ένας άλλος σημαντικός λόγος για τη χρήση της Python για βαθιά μάθηση είναι ότι η γλώσσα μπορεί να ενσωματωθεί με άλλα συστήματα κωδικοποιημένα σε διαφορετικές γλώσσες προγραμματισμού. Αυτό διευκολύνει την ανάμειξή του με έργα τεχνητής νοημοσύνης γραμμένα σε άλλες γλώσσες. 

Ας ρίξουμε μια ματιά στις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για βαθιά μάθηση: 

1. TensorFlow

Το TensorFlow θεωρείται ευρέως μια από τις καλύτερες βιβλιοθήκες Python για εφαρμογές βαθιάς εκμάθησης. Αναπτύχθηκε από την Google Brain Team, παρέχει ένα ευρύ φάσμα ευέλικτων εργαλείων, βιβλιοθηκών και πόρων της κοινότητας. Οι αρχάριοι και οι επαγγελματίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για να κατασκευάσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης, καθώς και νευρωνικά δίκτυα.

Το TensorFlow έχει μια αρχιτεκτονική και ένα πλαίσιο που είναι ευέλικτα, επιτρέποντάς του να τρέχει σε διάφορες υπολογιστικές πλατφόρμες όπως CPU και GPU. Με αυτά τα λόγια, αποδίδει καλύτερα όταν λειτουργεί σε μονάδα επεξεργασίας τανυστή (TPU). Η βιβλιοθήκη Python χρησιμοποιείται συχνά για την εφαρμογή ενισχυτικής μάθησης σε μοντέλα βαθιάς μάθησης και μπορείτε να οπτικοποιήσετε απευθείας τα μοντέλα μηχανικής μάθησης. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του TensorFlow:

• Ευέλικτη αρχιτεκτονική και πλαίσιο.
• Εκτελείται σε μια ποικιλία υπολογιστικών πλατφορμών. 
• Δυνατότητες αφαίρεσης
• Διαχειρίζεται βαθιά νευρωνικά δίκτυα. 

2. pytorch

Μια άλλη από τις πιο δημοφιλείς βιβλιοθήκες Python για βαθιά μάθηση είναι η Pytorch, η οποία είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που δημιουργήθηκε από την ερευνητική ομάδα AI του Facebook το 2016. Το όνομα της βιβλιοθήκης προέρχεται από το Torch, το οποίο είναι ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης γραμμένο στο Lua γλώσσα προγραμματισμού. 

Το PyTorch σάς δίνει τη δυνατότητα να εκτελείτε πολλές εργασίες και είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εφαρμογές βαθιάς μάθησης όπως το NLP και η όραση υπολογιστή. 

Μερικές από τις καλύτερες πτυχές του PyTorch περιλαμβάνουν την υψηλή ταχύτητα εκτέλεσής του, την οποία μπορεί να επιτύχει ακόμα και όταν χειρίζεται βαριά γραφήματα. Είναι επίσης μια ευέλικτη βιβλιοθήκη, ικανή να λειτουργεί σε απλοποιημένους επεξεργαστές ή CPU και GPU. Το PyTorch διαθέτει ισχυρά API που σας επιτρέπουν να επεκτείνετε τη βιβλιοθήκη, καθώς και μια εργαλειοθήκη φυσικής γλώσσας. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του PyTorch:

• Στατιστική κατανομή και λειτουργίες
• Έλεγχος σε σύνολα δεδομένων
• Ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης
• Πολύ ευέλικτο

3. μουδιασμένος

Μια από τις άλλες γνωστές βιβλιοθήκες Python, η NumPy μπορεί να χρησιμοποιηθεί απρόσκοπτα για επεξεργασία μεγάλων πολυδιάστατων συστοιχιών και πίνακες. Βασίζεται σε ένα μεγάλο σύνολο μαθηματικών συναρτήσεων υψηλού επιπέδου, γεγονός που το καθιστά ιδιαίτερα χρήσιμο για αποτελεσματικούς θεμελιώδεις επιστημονικούς υπολογισμούς στη βαθιά μάθηση. 

Οι πίνακες NumPy απαιτούν πολύ λιγότερο χώρο αποθήκευσης από άλλες λίστες Python και είναι πιο γρήγοροι και πιο βολικοί στη χρήση. Τα δεδομένα μπορούν να χειριστούν στη μήτρα, να μεταφερθούν και να αναδιαμορφωθούν με τη βιβλιοθήκη. Το NumPy είναι μια εξαιρετική επιλογή για να αυξήσετε την απόδοση των μοντέλων βαθιάς μάθησης χωρίς να απαιτείται πολύ περίπλοκη εργασία. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του NumPy: 

• Χειρισμός σχήματος
• Αντικείμενο πίνακα N-διάστάσεων υψηλής απόδοσης
• Καθαρισμός/χειρισμός δεδομένων
• Στατιστικές πράξεις και γραμμική άλγεβρα

4. Scikit-Μάθετε

Το Scikit-Learn ήταν αρχικά μια επέκταση τρίτου μέρους στη βιβλιοθήκη SciPy, αλλά τώρα είναι μια αυτόνομη βιβλιοθήκη Python στο Github. Το Scikit-Learn περιλαμβάνει DBSCAN, ενίσχυση κλίσης, μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων και τυχαία δάση εντός των μεθόδων ταξινόμησης, παλινδρόμησης και ομαδοποίησης.  

Μία από τις μεγαλύτερες πτυχές του Scikit-Learn είναι ότι είναι εύκολα διαλειτουργικό με άλλες στοίβες SciPy. Είναι επίσης φιλικό προς το χρήστη και συνεπές, διευκολύνοντας την κοινή χρήση και χρήση δεδομένων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Scikit-learn:

• Ταξινόμηση και μοντελοποίηση δεδομένων
• Αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης από άκρο σε άκρο
• Προεπεξεργασία δεδομένων
• Επιλογή μοντέλου

5. SciPy

Αυτό μας φέρνει στο Scipy, το οποίο είναι μια δωρεάν βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που βασίζεται στο Numpy. Η SciPy είναι μια από τις καλύτερες βιβλιοθήκες Python εκεί έξω χάρη στην ικανότητά της να εκτελεί επιστημονικούς και τεχνικούς υπολογισμούς σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Συνοδεύεται από ενσωματωμένες μονάδες για βελτιστοποίηση πίνακα και γραμμική άλγεβρα. 

Η γλώσσα προγραμματισμού περιλαμβάνει όλες τις λειτουργίες του NumPy, αλλά τις μετατρέπει σε φιλικά προς τον χρήστη, επιστημονικά εργαλεία. Χρησιμοποιείται συχνά για χειρισμό εικόνας και παρέχει βασικές δυνατότητες επεξεργασίας για μαθηματικές συναρτήσεις υψηλού επιπέδου, μη επιστημονικές. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του SciPy:

• Φιλικό προς το χρήστη
• Οπτικοποίηση και χειραγώγηση δεδομένων
• Επιστημονική και τεχνική ανάλυση
• Υπολογίζει μεγάλα σύνολα δεδομένων

6. Πάντα

Μία από τις βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα Python που χρησιμοποιούνται κυρίως στην επιστήμη των δεδομένων και σε θέματα βαθιάς μάθησης είναι οι Pandas. Η βιβλιοθήκη παρέχει εργαλεία χειρισμού και ανάλυσης δεδομένων, τα οποία χρησιμοποιούνται για την ανάλυση δεδομένων. Η βιβλιοθήκη βασίζεται στις ισχυρές δομές δεδομένων της για το χειρισμό αριθμητικών πινάκων και ανάλυσης χρονοσειρών. 

Η βιβλιοθήκη Pandas προσφέρει έναν γρήγορο και αποτελεσματικό τρόπο διαχείρισης και εξερεύνησης δεδομένων παρέχοντας Series και DataFrames, τα οποία αναπαριστούν τα δεδομένα αποτελεσματικά, ενώ παράλληλα τα χειρίζονται με διαφορετικούς τρόπους. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά των Panda:

• Ευρετηρίαση δεδομένων
• Στοίχιση δεδομένων
• Συγχώνευση/ένωση συνόλων δεδομένων
• Χειρισμός και ανάλυση δεδομένων

7. Microsoft CNTK

Μια άλλη βιβλιοθήκη Python για εφαρμογές βαθιάς μάθησης είναι η Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), η οποία ήταν παλαιότερα γνωστή ως Computational Network ToolKit. Η βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα χρησιμοποιείται για την υλοποίηση εργασιών κατανεμημένης βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης. 

Το CNTK σάς δίνει τη δυνατότητα να συνδυάσετε προγνωστικά μοντέλα όπως συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), βαθιά νευρωνικά δίκτυα τροφοδοσίας (DNN) και επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN), με το πλαίσιο CNTK. Αυτό επιτρέπει την αποτελεσματική υλοποίηση εργασιών βαθιάς μάθησης από άκρο σε άκρο. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του CNTK: 

• Ανοιχτή πηγή
• Εφαρμογή κατανεμημένων εργασιών βαθιάς μάθησης
• Συνδυάστε προγνωστικά μοντέλα με πλαίσιο CNTK
• Εργασίες βαθιάς μάθησης από άκρο σε άκρο

8. Keras

Το Kears είναι μια ακόμη αξιοσημείωτη βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για εργασίες βαθιάς μάθησης, επιτρέποντας τη γρήγορη δοκιμή σε βάθος νευρωνικών δικτύων. Το Keras σάς παρέχει τα εργαλεία που απαιτούνται για τη δημιουργία μοντέλων, την οπτικοποίηση γραφημάτων και την ανάλυση συνόλων δεδομένων. Επιπλέον, περιλαμβάνει επίσης προεπισημασμένα σύνολα δεδομένων που μπορούν να εισαχθούν και να φορτωθούν απευθείας. 

Η βιβλιοθήκη Keras προτιμάται συχνά επειδή είναι αρθρωτή, επεκτάσιμη και ευέλικτη. Αυτό το καθιστά μια φιλική προς το χρήστη επιλογή για αρχάριους. Μπορεί επίσης να ενσωματωθεί με στόχους, επίπεδα, βελτιστοποιητές και λειτουργίες ενεργοποίησης. Το Keras λειτουργεί σε διάφορα περιβάλλοντα και μπορεί να τρέξει σε CPU και GPU. Προσφέρει επίσης ένα από τα μεγαλύτερα εύρη για τύπους δεδομένων.

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Keras: 

• Ανάπτυξη νευρικών στρωμάτων
• Συγκέντρωση δεδομένων
• Δημιουργεί μοντέλα βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης
• Λειτουργίες ενεργοποίησης και κόστους

9. Θεανώ

Κοντά στο τέλος της λίστας μας βρίσκεται η Theano, μια βιβλιοθήκη Python αριθμητικών υπολογισμών που αναπτύχθηκε ειδικά για τη μηχανική μάθηση και τις βαθιές βιβλιοθήκες. Με αυτό το εργαλείο, θα επιτύχετε αποτελεσματικό ορισμό, βελτιστοποίηση και αξιολόγηση μαθηματικών παραστάσεων και υπολογισμών πινάκων. Όλα αυτά επιτρέπουν στο Theano να χρησιμοποιηθεί για τη χρήση συστοιχιών διαστάσεων για την κατασκευή μοντέλων βαθιάς μάθησης. 

Το Theano χρησιμοποιείται από πολλούς προγραμματιστές και προγραμματιστές βαθιάς μάθησης χάρη στο ότι είναι μια εξαιρετικά συγκεκριμένη βιβλιοθήκη. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί με μια μονάδα επεξεργασίας γραφικών (GPU) αντί για μια κεντρική μονάδα επεξεργασίας (CPU).

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά της Theano:

• Ενσωματωμένα εργαλεία επικύρωσης και δοκιμής μονάδων
• Μαθηματικοί υπολογισμοί υψηλής απόδοσης
• Γρήγορες και σταθερές αξιολογήσεις
• Υπολογισμοί με ένταση δεδομένων

10. MX Net

Κλείνοντας τη λίστα μας με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για βαθιά μάθηση είναι το MXNet, το οποίο είναι ένα εξαιρετικά επεκτάσιμο πλαίσιο βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα. Το MXNet σχεδιάστηκε για να εκπαιδεύει και να αναπτύσσει βαθιά νευρωνικά δίκτυα και μπορεί να εκπαιδεύει μοντέλα εξαιρετικά γρήγορα. 

Το MXNet υποστηρίζει πολλές γλώσσες προγραμματισμού, όπως Python, Julia, C, C++ και άλλες. Μία από τις καλύτερες πτυχές του MXNet είναι ότι προσφέρει απίστευτα γρήγορες ταχύτητες υπολογισμού και χρήση πόρων στη GPU. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του MXNet:

• Υψηλής κλιμάκωσης
• Ανοιχτή πηγή
• Εκπαιδεύστε και αναπτύξτε νευρωνικά δίκτυα βαθιάς μάθησης
• Τρένα μοντέλα γρήγορα
• Γρήγορες ταχύτητες υπολογισμού