Різниця між TensorFlow і Caffe
TensorFlow - це бібліотека програмного забезпечення, що працює з відкритим кодом, для чисельних обчислень, що робить машинне навчання швидшим та простішим за допомогою графіків потоку даних. TensorFlow полегшує процес отримання даних, прогнозування функцій, навчання різних моделей на основі даних користувача та уточнення майбутніх результатів. TensorFlow розроблений командою мозку в відділі досліджень машинного інтелекту Google для машинного навчання та глибокого вивчення. Caffe - це глибока рамка навчання для поїздів і керує моделями нейронної мережі, і її розробили Центр бачення та навчання Берклі. Кава розроблений з виразом, швидкістю та модульністю, майте на увазі. У моделях Caffe та оптимізації визначаються як схеми простого тексту замість коду з науковим та прикладним прогресом для загального коду, еталонних моделей та відтворюваності.
Що таке TensorFlow?
TensorFlow є крос-платформою, тому що ми можемо використовувати його для роботи як на процесорі, так і на GPU, мобільних і вбудованих платформах, блоках тензорних потоків тощо. TensorFlow розроблений мовою програмування python та C ++, яка добре підходить для чисельних обчислень та масштабного машинного навчання і моделі глибокого навчання (нейронні мережі) з різними алгоритмами та доступними через загальний шар. TensorFlow може тренувати та запускати різні моделі глибоких нейронних мереж, такі як розпізнавання рукописних цифр, розпізнавання зображень, обробка природними мовами, часткові похідні рівняння на основі моделей, моделі, пов'язані з прогнозуванням, і періодично нейронні мережі.
Що таке Кава?
Caffe розроблений мовою програмування на C ++ разом із Python та Matlab. Архітектура Caffe заохочує нові програми та інновації. Це дозволяє виконувати виконання цих моделей на процесорі та графічному процесорі, і ми можемо перемикатися між ними за допомогою одного прапора. Швидкість кави робить його придатним для дослідницьких експериментів та розвитку галузі, оскільки він може обробляти понад 60 мільйонів зображень за один день. Caffe пропонує академічні дослідницькі проекти, масштабні промислові програми в області обробки зображень, зору, мови та мультимедіа. Використовуючи Caffe, ми можемо тренувати різні типи нейронних мереж.
Порівняння «голова до голови» між TensorFlow і Caffe (Інфографіка)
Нижче представлена найкраща різниця між TensorFlow vs Caffe 
Основні відмінності між TensorFlow і Caffe
І TensorFlow vs Caffe - популярний вибір на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між TensorFlow і Caffe
- Рамка TensorFlow більше підходить для дослідницьких та серверних продуктів, оскільки обидва мають різний набір цільових користувачів, де TensorFlow спрямований на дослідників та серверів, тоді як рамка Caffe більше підходить для крайового розгортання виробництва. Тоді як у обох рамках TensorFlow vs Caffe є різний набір цільових користувачів. Caffe має на меті мобільні телефони та комп'ютерні обмежені платформи.
- І TensorFlow vs Caffe мають круті криві навчання для початківців, які хочуть вивчити моделі глибокого навчання та нейронної мережі.
- Кафе має більшу продуктивність, ніж TensorFlow, у 1, 2–5 разів відповідно до внутрішнього тестування у Facebook.
- TensorFlow добре працює над зображеннями та послідовностями і проголосував як найбільш використовувана бібліотека глибокого навчання, тоді як Caffe добре працює над зображеннями, але не працює добре на послідовностях та періодичних нейронних мережах.
- TensorFlow простіше розгорнути за допомогою керування пакетом python, тоді як розгортання Caffe не є простим, нам потрібно скласти вихідний код.
- Caffe призначений для розробників, які хочуть передати глибоке навчання та пропонує ресурси для навчання та навчання, тоді як API високого рівня TensorFlow піклується про те, де розробникам не потрібно хвилюватися.
Таблиця порівняння TensorFlow vs Caffe
Нижче наведено 6 найкращих порівнянь між TensorFlow і Caffe
| Основи порівняння TensorFlow vs Caffe |
TensorFlow |
Кава |
| Легше розгортання | TensorFlow легко розгортати, оскільки користувачам потрібно легко встановити піп-менеджер python, тоді як у Caffe нам потрібно зібрати всі вихідні файли. | У Caffe у нас немає жодного прямого способу розгортання. Нам потрібно скласти кожен вихідний код для того, щоб розгорнути його, що є недоліком. |
| Управління життєвим циклом та API | TensorFlow пропонує API високого рівня для побудови моделей, щоб ми могли легко експериментувати з API TensorFlow. Він має відповідний інтерфейс для python (це вибір мови для науковців даних) для машинного навчання. | У Caffe немає API більш високого рівня, через який буде важко експериментувати з Caffe, конфігурацією нестандартного способу з API низького рівня. Підхід API до середнього та нижчого рівнів API забезпечує незначну підтримку високого рівня та обмежену глибоку налаштування. Інтерфейс Caffe більше C ++, що означає, що користувачі повинні виконувати більше завдань вручну, таких як створення файлів конфігурації тощо. |
| GPU | У TensorFlow ми можемо використовувати GPU, використовуючи tf.device (), в якому всі необхідні коригування можна здійснити без будь-якої документації та додаткової потреби в змінах API. У TensorFlow ми можемо запустити дві копії моделі на двох GPU та одну модель на двох GPU. | У Caffe немає підтримки інструментів у python. Отже, все навчання потрібно проводити на основі інтерфейсу командного рядка C ++. Він підтримує єдиний стиль конфігурації декількох GPU, тоді як TensorFlow підтримує декілька типів конфігурацій Multi-GPU. |
| Підтримка декількох машин | У TensorFlow конфігурація завдань є простою для багатовузлових завдань, встановивши tf. Пристрій для кількості завдань потрібно запустити. | У Caffe нам потрібно використовувати бібліотеку MPI для підтримки декількох вузлів, і вона спочатку використовувалася для розбиття на масивні багатокомпонентні суперкомп'ютерні програми. |
| Визначення | Рамка tensorflow більше підходить для досліджень та серверних продуктів, оскільки обидва мають різний набір цільових користувачів, де TensorFlow спрямований на дослідника та серверів. | Кафе-рамка більше підходить для розробки виробництва. Тоді як обидві рамки мають різний набір цільових користувачів. Caffe має на меті мобільні телефони та комп'ютерні обмежені платформи. |
| Продуктивність, крива навчання | Система тензорфлоу має меншу ефективність, ніж Caffe у внутрішньому бенчмаркінгу Facebook. Він має круту криву навчання і добре працює на образах і послідовностях. Він проголосований як найбільш використовувана бібліотека глибокого навчання разом з Керасом. | Кафе Caffe має продуктивність у 1, 2-5 разів більше, ніж TensorFlow, у внутрішньому бенчмаркінгу Facebook. Він має круту криву навчання для початківців. Це добре працює для глибокого вивчення зображень, але не добре працює в періодичних нейронних мережах і моделях послідовностей. |
Висновок - TensorFlow vs Caffe
Нарешті, це огляд порівняння двох глибоких навчальних рамок TensorFlow vs Caffe. Сподіваюся, ви добре зрозумієте ці рамки, прочитавши цю статтю про TensorFlow vs Caffe. Рамка TensorFlow є швидко зростаючою і проголосується як найбільш використовувана структура глибокого навчання, і останнім часом Google вкладає значні кошти в ці рамки. TensorFlow забезпечує мобільну апаратну підтримку, низькорівневий інтерфейс API забезпечує керування програмуванням і API високого рівня, що робить його швидким та ефективним, тоді як Caffe відстає в цих областях порівняно з TensorFlow. Таким чином, TensorFlow має потенціал стати домінуючим в глибоких рамках навчання.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом щодо найбільшої різниці між TensorFlow проти Caffe. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності TensorFlow vs Caffe з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше.
- Ubuntu vs Windows 10 - найкраще порівняння
- Winforms vs WPF - корисні відмінності
- Розрізняють SOAP проти JSON