10 bästa Python-bibliotek för djupinlärning

Python har stadigt stigit för att bli ett av de bästa programmeringsspråken. Det finns många anledningar till detta, inklusive dess extremt höga effektivitet jämfört med andra vanliga språk. Den har också engelska-liknande kommandon och syntax, vilket gör den till ett toppval för nybörjarkodare. 

Det kanske största försäljningsargumentet med Python är dess stora mängd bibliotek med öppen källkod som gör att språket kan användas för allt från datavetenskap till datamanipulation. 

Python och Deep Learning

Deep learning är ett underområde av maskininlärning som involverar artificiella neurala nätverk, som är algoritmer inspirerade av den mänskliga hjärnans struktur. Deep learning har många applikationer och används i många av dagens AI-tekniker, såsom självkörande bilar, nyhetsaggregationsverktyg, naturlig språkbehandling (NLP), virtuella assistenter, visuell igenkänning och mycket mer. 

Python har de senaste åren visat sig vara ett otroligt verktyg för djupinlärning. Eftersom koden är kortfattad och läsbar gör den den till en perfekt matchning för tillämpningar för djupinlärning. Dess enkla syntax gör också att applikationer kan utvecklas snabbare jämfört med andra programmeringsspråk. En annan viktig anledning till att använda Python för djupinlärning är att språket kan integreras med andra system kodade i olika programmeringsspråk. Detta gör det lättare att blanda det med AI-projekt skrivna på andra språk. 

Låt oss ta en titt på de 10 bästa Python-biblioteken för djupinlärning: 

1. TensorFlow

TensorFlow anses allmänt vara ett av de bästa Python-biblioteken för applikationer för djupinlärning. Den har utvecklats av Google Brain Team och tillhandahåller ett brett utbud av flexibla verktyg, bibliotek och communityresurser. Nybörjare och proffs kan använda TensorFlow för att konstruera modeller för djupinlärning, såväl som neurala nätverk.

TensorFlow har en arkitektur och ett ramverk som är flexibla, vilket gör att det kan köras på olika beräkningsplattformar som CPU och GPU. Med det sagt presterar den bäst när den används på en tensorprocessorenhet (TPU). Python-biblioteket används ofta för att implementera förstärkningsinlärning i modeller för djupinlärning, och du kan direkt visualisera maskininlärningsmodellerna. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i TensorFlow:

• Flexibel arkitektur och ramverk.
• Körs på en mängd olika beräkningsplattformar. 
• Abstraktionsförmåga
• Hanterar djupa neurala nätverk. 

2. pytorch

Ett annat av de mest populära Python-biblioteken för djupinlärning är Pytorch, som är ett bibliotek med öppen källkod skapat av Facebooks AI-forskarteam 2016. Namnet på biblioteket kommer från Torch, som är ett ramverk för djupinlärning skrivet i Lua. programmeringsspråk. 

PyTorch gör att du kan utföra många uppgifter, och det är särskilt användbart för djupinlärningsapplikationer som NLP och datorseende. 

Några av de bästa aspekterna av PyTorch inkluderar dess höga körhastighet, som den kan uppnå även när du hanterar tunga grafer. Det är också ett flexibelt bibliotek, som kan fungera på förenklade processorer eller CPU:er och GPU:er. PyTorch har kraftfulla API:er som gör att du kan utöka biblioteket, såväl som en verktygslåda för naturligt språk. 

Här är några av huvudfunktionerna i PyTorch:

• Statistisk fördelning och verksamhet
• Kontroll över datauppsättningar
• Utveckling av modeller för djupinlärning
• Mycket flexibel

3. numpy

Ett av de andra välkända Python-biblioteken, NumPy kan sömlöst användas för stora flerdimensionella array- och matrisbehandlingar. Den förlitar sig på en stor uppsättning matematiska funktioner på hög nivå, vilket gör den särskilt användbar för effektiva grundläggande vetenskapliga beräkningar vid djupinlärning. 

NumPy-arrayer kräver mycket mindre lagringsyta än andra Python-listor, och de är snabbare och bekvämare att använda. Data kan manipuleras i matrisen, transponeras och omformas med biblioteket. NumPy är ett utmärkt alternativ för att öka prestandan för modeller för djupinlärning utan att alltför mycket komplicerat arbete krävs. 

Här är några av huvudfunktionerna i NumPy: 

• Formmanipulation
• Högpresterande N-dimensionellt arrayobjekt
• Datarensning/manipulation
• Statistiska operationer och linjär algebra

4. Scikit-Lär dig

Scikit-Learn var ursprungligen ett tredjepartstillägg till SciPy-biblioteket, men det är nu ett fristående Python-bibliotek på Github. Scikit-Learn inkluderar DBSCAN, gradientförstärkning, stödvektormaskiner och slumpmässiga skogar inom klassificering, regression och klustringsmetoder.  

En av de största aspekterna av Scikit-Learn är att det lätt är interoperabelt med andra SciPy-stackar. Det är också användarvänligt och konsekvent, vilket gör det lättare att dela och använda data. 

Här är några av huvudfunktionerna i Scikit-learn:

• Dataklassificering och modellering
• End-to-end maskininlärningsalgoritmer
• Förbehandling av data
• Modellval

5. SciPy

Det för oss till Scipy, som är ett gratis bibliotek med öppen källkod baserat på Numpy. SciPy är ett av de bästa Python-biblioteken där ute tack vare dess förmåga att utföra vetenskaplig och teknisk beräkning på stora datamängder. Den åtföljs av inbäddade moduler för arrayoptimering och linjär algebra. 

Programmeringsspråket innehåller alla NumPys funktioner, men det gör dem till användarvänliga, vetenskapliga verktyg. Den används ofta för bildmanipulation och tillhandahåller grundläggande bearbetningsfunktioner för högnivå, icke-vetenskapliga matematiska funktioner. 

Här är några av huvudfunktionerna i SciPy:

• Användarvänlig
• Datavisualisering och manipulation
• Vetenskaplig och teknisk analys
• Beräknar stora datamängder

6. pandas

Ett av Python-biblioteken med öppen källkod som främst används inom datavetenskap och djupinlärningsämnen är Pandas. Biblioteket tillhandahåller datamanipulerings- och analysverktyg, som används för att analysera data. Biblioteket förlitar sig på sina kraftfulla datastrukturer för att manipulera numeriska tabeller och tidsserieanalys. 

Pandas-biblioteket erbjuder ett snabbt och effektivt sätt att hantera och utforska data genom att tillhandahålla serier och dataramar, som representerar data effektivt samtidigt som de manipulerar dem på olika sätt. 

Här är några av de viktigaste funktionerna Pandas:

• Indexering av data
• Datajustering
• Sammanfoga/sammanfoga datauppsättningar
• Datamanipulation och analys

7. Microsoft CNTK

Ett annat Python-bibliotek för applikationer för djupinlärning är Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), som tidigare var känt som Computational Network ToolKit. Deep-learning-biblioteket med öppen källkod används för att implementera distribuerade djupinlärnings- och maskininlärningsuppgifter. 

CNTK gör att du kan kombinera prediktiva modeller som konvolutionella neurala nätverk (CNN), feed-forward djupa neurala nätverk (DNN) och återkommande neurala nätverk (RNN) med CNTK-ramverket. Detta möjliggör ett effektivt genomförande av djupinlärningsuppgifter från början till slut. 

Här är några av huvudfunktionerna i CNTK: 

• Öppen källkod
• Implementera distribuerade djuplärande uppgifter
• Kombinera prediktiva modeller med CNTK-ramverk
• Uppgifter för djupinlärning från början till slut

8. Keras

Kears är ännu ett anmärkningsvärt Python-bibliotek med öppen källkod som används för djupinlärningsuppgifter, vilket möjliggör snabb testning av djupa neurala nätverk. Keras ger dig de verktyg som behövs för att konstruera modeller, visualisera grafer och analysera datamängder. Utöver det inkluderar den också förmärkta datamängder som kan importeras och laddas direkt. 

Keras-biblioteket är ofta att föredra på grund av att det är modulärt, utbyggbart och flexibelt. Detta gör det till ett användarvänligt alternativ för nybörjare. Den kan också integreras med mål, lager, optimerare och aktiveringsfunktioner. Keras fungerar i olika miljöer och kan köras på CPU:er och GPU:er. Den erbjuder också ett av de bredaste utbuden för datatyper.

Här är några av de viktigaste funktionerna i Keras: 

• Utveckla neurala lager
• Datapoolning
• Bygger modeller för djupinlärning och maskininlärning
• Aktiverings- och kostnadsfunktioner

9. Theano

Närmar sig slutet på vår lista närmar sig Theano, ett Python-bibliotek för numeriska beräkningar speciellt utvecklat för maskininlärning och djupa bibliotek. Med detta verktyg kommer du att uppnå effektiv definition, optimering och utvärdering av matematiska uttryck och matrisberäkningar. Allt detta gör att Theano kan användas för användning av dimensionella arrayer för att konstruera modeller för djupinlärning. 

Theano används av många djupinlärningsutvecklare och programmerare tack vare att det är ett mycket specifikt bibliotek. Den kan användas med en grafikprocessor (GPU) istället för en central processing unit (CPU).

Här är några av huvuddragen hos Theano:

• Inbyggda validerings- och enhetstestverktyg
• Högpresterande matematiska beräkningar
• Snabba och stabila utvärderingar
• Dataintensiva beräkningar

10. MX Net

Vi avslutar vår lista över de 10 bästa Python-biblioteken för djupinlärning är MXNet, som är ett mycket skalbart ramverk för djupinlärning med öppen källkod. MXNet designades för att träna och distribuera djupa neurala nätverk, och det kan träna modeller extremt snabbt. 

MXNet stöder många programmeringsspråk, som Python, Julia, C, C++ och mer. En av de bästa aspekterna med MXNet är att det erbjuder otroligt snabba beräkningshastigheter och resursutnyttjande på GPU. 

Här är några av huvudfunktionerna i MXNet:

• Mycket skalbar
• Öppen källkod
• Träna och distribuera neurala nätverk för djupinlärning
• Tränar modeller snabbt
• Snabba beräkningshastigheter