TensorFlow je open-source softvérová knižnica založená na pythone pre numerické výpočty, vďaka ktorej je strojové učenie dostupnejšie a rýchlejšie pomocou grafov toku údajov. TensorFlow uľahčuje proces získavania dátové diagramy .
Caffe je hĺbkový vzdelávací rámec pre tréning a prevádzku modelov neurónových sietí a vízie a vzdelávacie centrum ho rozvíjajú. TensorFlow uľahčuje proces získavania údajov, predpovedanie funkcií, trénovanie mnohých modelov založených na používateľských údajoch a spresňovanie budúcich výsledkov. Caffe je navrhnutý s výraz, rýchlosť, a modulárnosť mysli na to.
Porovnanie medzi TensorFlow a Caffe
| Základné | TensorFlow | Caffe |
|---|---|---|
| Definícia | TensorFlow sa používa v oblasti výskumu a serverových produktov, pretože oba majú inú skupinu cieľových používateľov. | Caffe je relevantná pre výrobu okrajového nasadenia, kde obe štruktúry majú inú skupinu cieľových používateľov. Caffe túži po mobilných telefónoch a obmedzených platformách. |
| Správa cyklov WLife a API | TensorFlow ponúka API na vysokej úrovni pre vytváranie modelov, aby sme mohli rýchlo experimentovať s TensorFlow API. Má vhodné rozhranie pre jazyk python (čo je výber jazyka pre dátových vedcov) v úlohách strojového učenia. | Caffe nemá API vyššej úrovne, kvôli čomu bude ťažké experimentovať s Caffe, konfiguráciou neštandardným spôsobom s nízkoúrovňovými API. Caffe prístup rozhraní API strednej až nižšej úrovne poskytuje podporu na vysokej úrovni a obmedzené hlboké nastavenie. Rozhranie Caffe je viac v C++, čo znamená, že používatelia musia vykonávať viac úloh manuálne, ako je vytváranie konfiguračného súboru. |
| Jednoduchšie nasadenie | Nasadenie TensorFlow je jednoduché, pretože používatelia musia ľahko nainštalovať správcu python-pip, zatiaľ čo v Caffe musíme skompilovať všetky zdrojové súbory. | V Caffe nemáme jednoduché metódy na nasadenie. Každý zdrojový kód musíme skompilovať, aby sme ho mohli implementovať, čo je nevýhoda. |
| GPU | V TensorFlow používame GPU pomocou tf.device (), v ktorom je možné vykonať všetky potrebné úpravy bez akejkoľvek dokumentácie a ďalšej potreby zmien API. V TensorFlow sme schopní spustiť dve kópie modelu na dvoch GPU a jeden model na dvoch GPU. | V Caffe neexistuje podpora jazyka python. Takže všetky školenia musia byť vykonané na základe rozhrania príkazového riadku C++. Podporuje jednu vrstvu konfigurácie viacerých GPU, zatiaľ čo TensorFlow podporuje viacero typov usporiadaní viacerých GPU. |
| Podpora viacerých strojov | V TensorFlow je konfigurácia jednoduchá pre úlohy s viacerými uzlami nastavením tf. Zariadenie na usporiadanie niektorých postov, na spustenie. | V Caffe musíme použiť knižnicu MPI na podporu viacerých uzlov a pôvodne sa používala na prelomenie masívnych viacuzlových superpočítačových aplikácií. |
| Výkon, krivka učenia | Rámec TensorFlow má v internom porovnaní Facebooku nižší výkon ako Caffee. Má ostrú krivku učenia a funguje dobre na sekvenciách a obrázkoch. Je to najpoužívanejšia knižnica pre hlboké vzdelávanie spolu s Keras. | Framework Caffe má v internom benchmarkingu Facebooku 1 až 5-krát vyšší výkon ako TensorFlow. Funguje dobre pre rámec hlbokého učenia na obrázkoch, ale nie dobre na rekurentných neurónových sieťach a sekvenčných modeloch. |
Záver
Nakoniec dúfame, že dobré pochopenie týchto rámcov TensorFlow a Caffe. Rámec Tensorflow je rýchlo rastúci a zvolený ako najpoužívanejší rámec hlbokého učenia a spoločnosť Google do tohto rámca nedávno výrazne investovala. TensorFlow poskytuje podporu mobilného hardvéru a nízkoúrovňové jadro API poskytuje komplexnú kontrolu programovania a vysokoúrovňové API, vďaka čomu je rýchle a schopné tam, kde Caffe v týchto oblastiach zaostáva v porovnaní s TensorFlow. TensorFlow je teda dominantnejší vo všetkých rámcoch hlbokého učenia.