10 labākās Python bibliotēkas dziļai apmācībai

Python ir nepārtraukti aug, lai kļūtu par labāko programmēšanas valodu. Tam ir daudz iemeslu, tostarp tā ārkārtīgi augstā efektivitāte, salīdzinot ar citām galvenajām valodām. Tajā ir arī angļu valodai līdzīgas komandas un sintakse, kas padara to par labāko izvēli iesācējiem kodētājiem. 

Iespējams, ka lielākais Python pārdošanas punkts ir lielais atvērtā pirmkoda bibliotēku skaits, kas ļauj valodu izmantot visam, sākot no datu zinātnes līdz datu manipulācijām. 

Python un dziļā mācīšanās

Dziļā mācīšanās ir mašīnmācības apakšnozare, kas ietver mākslīgos neironu tīklus, kas ir cilvēka smadzeņu struktūras iedvesmoti algoritmi. Dziļajai apmācībai ir daudz lietojumprogrammu, un tā tiek izmantota daudzās mūsdienu AI tehnoloģijās, piemēram, pašbraucošās automašīnās, ziņu apkopošanas rīkos, dabiskās valodas apstrādē (NLP), virtuālajos asistentos, vizuālajā atpazīšanā un daudz kas cits. 

Pēdējos gados Python ir izrādījies neticams rīks dziļai mācīšanai. Tā kā kods ir īss un lasāms, tas padara to par ideālu saderību dziļas apmācības lietojumprogrammām. Tā vienkāršā sintakse arī ļauj lietojumprogrammas izstrādāt ātrāk, salīdzinot ar citām programmēšanas valodām. Vēl viens nozīmīgs iemesls Python izmantošanai dziļai apguvei ir tas, ka valodu var integrēt ar citām sistēmām, kas kodētas dažādās programmēšanas valodās. Tādējādi ir vieglāk to apvienot ar AI projektiem, kas rakstīti citās valodās. 

Apskatīsim 10 labākās Python bibliotēkas dziļai apmācībai: 

1. TensorFlow

TensorFlow tiek plaši uzskatīta par vienu no labākajām Python bibliotēkām dziļas mācīšanās lietojumprogrammām. To ir izstrādājusi Google Brain komanda, un tas nodrošina plašu elastīgu rīku, bibliotēku un kopienas resursu klāstu. Gan iesācēji, gan profesionāļi var izmantot TensorFlow, lai izveidotu dziļas mācīšanās modeļus, kā arī neironu tīklus.

TensorFlow arhitektūra un struktūra ir elastīga, ļaujot tai darboties dažādās skaitļošanas platformās, piemēram, CPU un GPU. Ņemot to vērā, tas vislabāk darbojas, ja tiek darbināts ar tenzora apstrādes vienību (TPU). Python bibliotēka bieži tiek izmantota, lai ieviestu pastiprināšanas mācīšanos dziļās mācīšanās modeļos, un jūs varat tieši vizualizēt mašīnmācīšanās modeļus. 

Šeit ir dažas no galvenajām TensorFlow funkcijām:

• Elastīga arhitektūra un ietvars.
• Darbojas dažādās skaitļošanas platformās. 
• Abstrakcijas iespējas
• Pārvalda dziļos neironu tīklus. 

2. Pitorhs

Vēl viena no populārākajām Python bibliotēkām dziļai apguvei ir Pytorch, kas ir atvērtā koda bibliotēka, ko 2016. gadā izveidoja Facebook AI pētniecības komanda. Bibliotēkas nosaukums ir atvasināts no Torch, kas ir dziļās mācīšanās ietvars, kas rakstīts Lua. programmēšanas valoda. 

PyTorch ļauj veikt daudzus uzdevumus, un tas ir īpaši noderīgi dziļas mācīšanās lietojumprogrammām, piemēram, NLP un datora redzei. 

Daži no labākajiem PyTorch aspektiem ietver tā lielo izpildes ātrumu, ko tas var sasniegt pat apstrādājot smagus grafikus. Tā ir arī elastīga bibliotēka, kas spēj darboties ar vienkāršotiem procesoriem vai CPU un GPU. PyTorch ir jaudīgas API, kas ļauj paplašināt bibliotēku, kā arī dabiskās valodas rīku komplekts. 

Šeit ir dažas no galvenajām PyTorch funkcijām:

• Statistiskais sadalījums un operācijas
• Datu kopu kontrole
• Dziļās mācīšanās modeļu izstrāde
• Ļoti elastīgs

3. nejutīgs

Vienu no citām labi zināmajām Python bibliotēkām NumPy var nemanāmi izmantot lielu daudzdimensiju masīvu un matricu apstrādei. Tas balstās uz lielu augsta līmeņa matemātisko funkciju kopumu, kas padara to īpaši noderīgu efektīviem fundamentāliem zinātniskiem aprēķiniem dziļās mācībās. 

NumPy masīviem ir nepieciešams daudz mazāk krātuves vietas nekā citiem Python sarakstiem, un tie ir ātrāki un ērtāk lietojami. Ar datiem var manipulēt matricā, transponēt un pārveidot, izmantojot bibliotēku. NumPy ir lieliska iespēja palielināt dziļās mācīšanās modeļu veiktspēju bez pārāk sarežģīta darba. 

Šeit ir dažas no galvenajām NumPy funkcijām: 

• Formu manipulācijas
• Augstas veiktspējas N-dimensiju masīva objekts
• Datu tīrīšana/manipulācija
• Statistiskās operācijas un lineārā algebra

4. scikit-mācīties

Scikit-Learn sākotnēji bija trešās puses SciPy bibliotēkas paplašinājums, taču tagad tā ir atsevišķa Python bibliotēka vietnē Github. Scikit-Learn ietver DBSCAN, gradientu pastiprināšanu, atbalsta vektora iekārtas un nejaušus mežus klasifikācijas, regresijas un klasterizācijas metodēs.  

Viens no lielākajiem Scikit-Learn aspektiem ir tas, ka tas ir viegli sadarbojams ar citiem SciPy skursteņiem. Tas ir arī lietotājam draudzīgs un konsekvents, atvieglojot datu kopīgošanu un izmantošanu. 

Šeit ir dažas no galvenajām Scikit-learn funkcijām:

• Datu klasifikācija un modelēšana
• Pilnīgi mašīnmācīšanās algoritmi
• Datu pirmapstrāde
• Modeļa izvēle

5. SciPy

Tādējādi mēs nonākam pie Scipy, kas ir bezmaksas un atvērtā koda bibliotēka, kuras pamatā ir Numpy. SciPy ir viena no labākajām Python bibliotēkām, pateicoties tās spējai veikt zinātnisku un tehnisku skaitļošanu lielās datu kopās. Tam ir pievienoti iegulti moduļi masīva optimizācijai un lineārajai algebrai. 

Programmēšanas valoda ietver visas NumPy funkcijas, taču tā pārvērš tās par lietotājam draudzīgiem, zinātniskiem rīkiem. To bieži izmanto attēlu manipulācijām un nodrošina pamata apstrādes funkcijas augsta līmeņa, nezinātniskām matemātiskām funkcijām. 

Šeit ir dažas no galvenajām SciPy funkcijām:

• Lietotāju draudzīgs
• Datu vizualizācija un manipulācijas
• Zinātniskā un tehniskā analīze
• Aprēķina lielas datu kopas

6. Pandas

Viena no atvērtā pirmkoda Python bibliotēkām, ko galvenokārt izmanto datu zinātnē un dziļās mācīšanās priekšmetos, ir Pandas. Bibliotēka nodrošina datu manipulācijas un analīzes rīkus, kas tiek izmantoti datu analīzei. Bibliotēka paļaujas uz savām spēcīgajām datu struktūrām, lai manipulētu ar skaitliskām tabulām un laikrindu analīzi. 

Pandas bibliotēka piedāvā ātru un efektīvu veidu, kā pārvaldīt un izpētīt datus, nodrošinot sērijas un datu rāmjus, kas efektīvi attēlo datus, vienlaikus arī manipulējot ar tiem dažādos veidos. 

Šeit ir dažas no galvenajām Pandas funkcijām:

• Datu indeksēšana
• Datu saskaņošana
• Datu kopu sapludināšana/savienošana
• Datu manipulācijas un analīze

7. Microsoft CNTK

Vēl viena Python bibliotēka dziļās mācīšanās lietojumprogrammām ir Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), kas agrāk bija pazīstama kā Computational Network ToolKit. Atvērtā koda padziļinātās apmācības bibliotēka tiek izmantota, lai īstenotu sadalītas dziļās mācīšanās un mašīnmācīšanās uzdevumus. 

CNTK ļauj kombinēt prognozējošos modeļus, piemēram, konvolucionālos neironu tīklus (CNN), uz priekšu virzītos dziļos neironu tīklus (DNN) un atkārtotos neironu tīklus (RNN), ar CNTK ietvaru. Tas ļauj efektīvi īstenot visaptverošus dziļās mācīšanās uzdevumus. 

Šeit ir dažas no galvenajām CNTK funkcijām: 

• Atvērtā koda
• Īstenojiet sadalītos dziļās mācīšanās uzdevumus
• Apvienojiet prognozējošos modeļus ar CNTK ietvaru
• Pilnīgi padziļināti mācību uzdevumi

8. Keras

Kears ir vēl viena ievērojama atvērtā pirmkoda Python bibliotēka, ko izmanto padziļinātiem mācību uzdevumiem, kas ļauj ātri pārbaudīt dziļo neironu tīklu. Keras nodrošina rīkus, kas nepieciešami modeļu veidošanai, grafiku vizualizēšanai un datu kopu analīzei. Turklāt tajā ir iekļautas arī iepriekš marķētas datu kopas, kuras var tieši importēt un ielādēt. 

Keras bibliotēkai bieži tiek dota priekšroka, jo tā ir modulāra, paplašināma un elastīga. Tas padara to par lietotājam draudzīgu iespēju iesācējiem. To var arī integrēt ar mērķiem, slāņiem, optimizētājiem un aktivizācijas funkcijām. Keras darbojas dažādās vidēs un var darboties ar CPU un GPU. Tas piedāvā arī vienu no plašākajiem datu tipu diapazoniem.

Šeit ir dažas no galvenajām Keras funkcijām: 

• Neironu slāņu attīstība
• Datu apvienošana
• Veido dziļās mācīšanās un mašīnmācīšanās modeļus
• Aktivizācijas un izmaksu funkcijas

9. Theano

Mūsu saraksta beigas tuvojas Theano, skaitļu skaitļošanas Python bibliotēka, kas īpaši izstrādāta mašīnmācībai un dziļajām bibliotēkām. Izmantojot šo rīku, jūs panāksit efektīvu matemātisko izteiksmju un matricu aprēķinu definēšanu, optimizāciju un novērtēšanu. Tas viss ļauj Theano izmantot dimensiju masīvu izmantošanai, lai izveidotu dziļas mācīšanās modeļus. 

Theano izmanto daudzi dziļās mācīšanās izstrādātāji un programmētāji, jo tā ir ļoti specifiska bibliotēka. To var izmantot kopā ar grafikas procesoru (GPU), nevis centrālo procesoru (CPU).

Šeit ir dažas no galvenajām Theano funkcijām:

• Iebūvēti validācijas un vienību testēšanas rīki
• Augstas veiktspējas matemātiskie aprēķini
• Ātri un stabili novērtējumi
• Datu ietilpīgi aprēķini

10. MX tīkls

Noslēdzot mūsu 10 labāko Python bibliotēku sarakstu dziļai apguvei, ir MXNet, kas ir ļoti mērogojams atvērtā pirmkoda dziļās mācīšanās ietvars. MXNet tika izstrādāts, lai apmācītu un izvietotu dziļus neironu tīklus, un tas var ļoti ātri apmācīt modeļus. 

MXNet atbalsta daudzas programmēšanas valodas, piemēram, Python, Julia, C, C++ un citas. Viens no labākajiem MXNet aspektiem ir tas, ka tas piedāvā neticami ātru aprēķinu ātrumu un resursu izmantošanu GPU. 

Šeit ir dažas no galvenajām MXNet funkcijām:

• Augsti mērogojams
• Atvērtā koda
• Apmāciet un izvietojiet dziļās mācīšanās neironu tīklus
• Ātri apmāca modeļus
• Ātrs aprēķinu ātrums