10 najlepších knižníc Python pre hlboké učenie

Python neustále rastie a stáva sa špičkovým programovacím jazykom. Existuje na to veľa dôvodov, vrátane extrémne vysokej účinnosti v porovnaní s inými bežnými jazykmi. Obsahuje tiež príkazy a syntax v angličtine, čo z neho robí najlepšiu voľbu pre začínajúcich programátorov. 

Snáď najväčším predajným miestom Pythonu je jeho obrovské množstvo knižníc s otvoreným zdrojovým kódom, ktoré umožňujú používať jazyk na všetko od vedy o údajoch až po manipuláciu s údajmi. 

Python a hlboké učenie

Hlboké učenie je podoblasť strojového učenia zahŕňajúca umelé neurónové siete, čo sú algoritmy inšpirované štruktúrou ľudského mozgu. Hlboké učenie má mnoho aplikácií a používa sa v mnohých súčasných technológiách AI, ako sú autá s vlastným riadením, nástroje na agregáciu správ, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), virtuálni asistenti, vizuálne rozpoznávanie a mnoho ďalších. 

V posledných rokoch sa Python ukázal ako neuveriteľný nástroj na hlboké učenie. Keďže kód je stručný a čitateľný, dokonale sa hodí pre aplikácie hlbokého učenia. Jeho jednoduchá syntax tiež umožňuje rýchlejší vývoj aplikácií v porovnaní s inými programovacími jazykmi. Ďalším hlavným dôvodom používania Pythonu na hlboké učenie je to, že jazyk možno integrovať s inými systémami kódovanými v rôznych programovacích jazykoch. Vďaka tomu je jednoduchšie kombinovať ho s projektmi AI napísanými v iných jazykoch. 

Poďme sa pozrieť na 10 najlepších Pythonových knižníc pre hlboké učenie: 

1. TensorFlow

TensorFlow je široko považovaný za jednu z najlepších knižníc Pythonu pre aplikácie hlbokého učenia. Vyvinutý tímom Google Brain Team poskytuje širokú škálu flexibilných nástrojov, knižníc a zdrojov komunity. Začiatočníci aj profesionáli môžu pomocou TensorFlow zostaviť modely hlbokého učenia, ako aj neurónové siete.

TensorFlow má architektúru a rámec, ktoré sú flexibilné, čo mu umožňuje bežať na rôznych výpočtových platformách, ako sú CPU a GPU. Vďaka tomu funguje najlepšie, keď je prevádzkovaný na jednotke na spracovanie tenzora (TPU). Knižnica Python sa často používa na implementáciu posilňovacieho učenia v modeloch hlbokého učenia a modely strojového učenia môžete priamo vizualizovať. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií TensorFlow:

• Flexibilná architektúra a rámec.
• Beží na rôznych výpočtových platformách. 
• Schopnosť abstrakcie
• Spravuje hlboké neurónové siete. 

2. Pytorch

Ďalšou z najpopulárnejších Pythonových knižníc pre hlboké učenie je Pytorch, čo je open-source knižnica vytvorená výskumným tímom AI na Facebooku v roku 2016. Názov knižnice je odvodený od Torch, čo je rámec hlbokého učenia napísaný v jazyku Lua. programovací jazyk. 

PyTorch vám umožňuje vykonávať mnoho úloh a je obzvlášť užitočný pre aplikácie hlbokého učenia, ako je NLP a počítačové videnie. 

Niektoré z najlepších aspektov PyTorch zahŕňajú jeho vysokú rýchlosť vykonávania, ktorú môže dosiahnuť aj pri práci s ťažkými grafmi. Je to tiež flexibilná knižnica, ktorá je schopná pracovať na zjednodušených procesoroch alebo CPU a GPU. PyTorch má výkonné rozhrania API, ktoré vám umožňujú rozšíriť knižnicu, ako aj súpravu nástrojov pre prirodzený jazyk. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií PyTorch:

• Štatistické rozdelenie a operácie
• Kontrola nad súbormi údajov
• Vývoj modelov hlbokého učenia
• Vysoko flexibilný

3. nemotorný

NumPy, jedna z ďalších známych knižníc Pythonu, sa dá bezproblémovo využiť na spracovanie veľkých viacrozmerných polí a matíc. Spolieha sa na veľký súbor matematických funkcií na vysokej úrovni, vďaka čomu je obzvlášť užitočný pre efektívne základné vedecké výpočty v hlbokom učení. 

Polia NumPy vyžadujú oveľa menej úložného priestoru ako iné zoznamy Pythonu a ich použitie je rýchlejšie a pohodlnejšie. Dáta môžu byť manipulované v matici, transponované a pretvarované pomocou knižnice. NumPy je skvelá možnosť na zvýšenie výkonu modelov hlbokého učenia bez toho, aby sa vyžadovalo príliš veľa zložitej práce. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií NumPy: 

• Manipulácia s tvarom
• Vysoko výkonný objekt N-dimenzionálneho poľa
• Čistenie/manipulácia s údajmi
• Štatistické operácie a lineárna algebra

4. Scikit-uč sa

Scikit-Learn bol pôvodne rozšírením knižnice SciPy od tretej strany, ale teraz je to samostatná knižnica Python na Github. Scikit-Learn zahŕňa DBSCAN, zosilnenie gradientu, podporné vektorové stroje a náhodné lesy v rámci metód klasifikácie, regresie a zoskupovania.  

Jedným z najväčších aspektov Scikit-Learn je, že je ľahko interoperabilný s inými balíkmi SciPy. Je tiež užívateľsky prívetivý a konzistentný, čo uľahčuje zdieľanie a používanie údajov. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Scikit-learn:

• Klasifikácia a modelovanie údajov
• End-to-end algoritmy strojového učenia
• Predspracovanie údajov
• Výber modelu

5. SCIP

To nás privádza k Scipy, čo je bezplatná a open-source knižnica založená na Numpy. SciPy je jednou z najlepších knižníc Pythonu vďaka svojej schopnosti vykonávať vedecké a technické výpočty na veľkých súboroch údajov. Je sprevádzaný vstavanými modulmi pre optimalizáciu poľa a lineárnu algebru. 

Programovací jazyk obsahuje všetky funkcie NumPy, ale mení ich na užívateľsky prívetivé vedecké nástroje. Často sa používa na manipuláciu s obrázkami a poskytuje základné funkcie spracovania pre nevedecké matematické funkcie na vysokej úrovni. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií SciPy:

• Užívatelsky prívetivý
• Vizualizácia a manipulácia s údajmi
• Vedecká a technická analýza
• Vypočítava veľké súbory údajov

6. pandy

Jednou z open source knižníc Python, ktoré sa používajú hlavne v oblasti vedy o údajoch a v predmetoch hlbokého učenia, sú Pandas. Knižnica poskytuje nástroje na manipuláciu a analýzu údajov, ktoré sa používajú na analýzu údajov. Knižnica sa spolieha na svoje výkonné dátové štruktúry na manipuláciu s numerickými tabuľkami a analýzu časových radov. 

Knižnica Pandas ponúka rýchly a efektívny spôsob správy a skúmania údajov poskytovaním sérií a dátových rámov, ktoré efektívne reprezentujú dáta a zároveň s nimi rôznymi spôsobmi manipulujú. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Pandy:

• Indexovanie údajov
• Zarovnanie údajov
• Zlučovanie/spájanie množín údajov
• Manipulácia s údajmi a ich analýza

7. Microsoft CNTK

Ďalšou knižnicou Pythonu pre aplikácie hlbokého učenia je Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), ktorá je predtým známa ako Computational Network ToolKit. Knižnica pre hlboké učenie s otvoreným zdrojom sa používa na implementáciu úloh distribuovaného hlbokého učenia a strojového učenia. 

CNTK vám umožňuje kombinovať prediktívne modely, ako sú konvolučné neurónové siete (CNN), dopredné hlboké neurónové siete (DNN) a rekurentné neurónové siete (RNN), s rámcom CNTK. To umožňuje efektívnu implementáciu komplexných úloh hlbokého učenia. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií CNTK: 

• Open-source
• Implementujte distribuované úlohy hlbokého učenia
• Skombinujte prediktívne modely s rámcom CNTK
• Úlohy hlbokého učenia sa od konca do konca

8. KERAS

Kears je ďalšia pozoruhodná open-source knižnica Python používaná na úlohy hlbokého učenia, ktorá umožňuje rýchle testovanie hlbokých neurónových sietí. Keras vám poskytuje nástroje potrebné na vytváranie modelov, vizualizáciu grafov a analýzu súborov údajov. Okrem toho obsahuje aj vopred označené množiny údajov, ktoré možno priamo importovať a načítať. 

Knižnica Keras je často preferovaná, pretože je modulárna, rozšíriteľná a flexibilná. To z neho robí užívateľsky prívetivú možnosť pre začiatočníkov. Môže sa tiež integrovať s cieľmi, vrstvami, optimalizátormi a aktivačnými funkciami. Keras funguje v rôznych prostrediach a môže bežať na CPU a GPU. Ponúka tiež jeden z najširších rozsahov pre dátové typy.

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Keras: 

• Rozvíjanie nervových vrstiev
• zhromažďovanie údajov
• Vytvára modely hlbokého učenia a strojového učenia
• Aktivačné a nákladové funkcie

9. Theano

Blíži sa koniec nášho zoznamu Theano, numerická knižnica Python vyvinutá špeciálne pre strojové učenie a hlboké knižnice. Pomocou tohto nástroja dosiahnete efektívnu definíciu, optimalizáciu a vyhodnotenie matematických výrazov a maticových výpočtov. Toto všetko umožňuje použiť Theano na využitie rozmerových polí na zostavenie modelov hlbokého učenia. 

Theano používa veľa vývojárov a programátorov s hlbokým vzdelávaním, pretože ide o vysoko špecifickú knižnicu. Môže byť použitý s grafickou procesorovou jednotkou (GPU) namiesto centrálnej procesorovej jednotky (CPU).

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Theano:

• Vstavané nástroje na overovanie a testovanie jednotiek
• Vysokovýkonné matematické výpočty
• Rýchle a stabilné hodnotenia
• Dátovo náročné výpočty

10. MX Net

Náš zoznam 10 najlepších knižníc Pythonu pre hlboké vzdelávanie uzatvára MXNet, čo je vysoko škálovateľný open source rámec hlbokého učenia. MXNet bol navrhnutý na trénovanie a nasadenie hlbokých neurónových sietí a dokáže trénovať modely extrémne rýchlo. 

MXNet podporuje mnoho programovacích jazykov, ako napríklad Python, Julia, C, C++ a ďalšie. Jedným z najlepších aspektov MXNet je, že ponúka neuveriteľne rýchle rýchlosti výpočtov a využitie zdrojov na GPU. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií MXNet:

• Vysoko škálovateľné
• Open-source
• Trénujte a nasadzujte neurónové siete s hlbokým učením
• Rýchlo trénuje modely
• Vysoká rýchlosť výpočtu