TensorFlow е базирана на Python софтуерна библиотека с отворен код за числени изчисления, която прави машинното обучение по-достъпно и по-бързо с помощта на графиките на потока от данни. TensorFlow улеснява процеса на придобиване диаграми на потока от данни .
Кафе е рамка за задълбочено обучение за обучение и управление на моделите на невронни мрежи, а центърът за визия и обучение го разработва. TensorFlow облекчава процеса на придобиване на данни, прогнозиране на функции, обучение на много модели въз основа на потребителските данни и прецизиране на бъдещите резултати. Кафе е проектиран с израз, скорост, и модулност Имайте предвид.
Сравнение между TensorFlow и Caffe
| Основен | TensorFlow | Кафе |
|---|---|---|
| Определение | TensorFlow се използва в областта на научните изследвания и сървърните продукти, тъй като и двете имат различен набор от целеви потребители. | Caffe е от значение за производството на крайно внедряване, където и двете структури имат различен набор от целеви потребители. Caffe желае мобилни телефони и ограничени платформи. |
| Управление на WLife Cycle и API | TensorFlow предлага API на високо ниво за изграждане на модели, така че да можем да експериментираме бързо с TensorFlow API. Той има подходящ интерфейс за езика на Python (който е език по избор за специалисти по данни) в работни места за машинно обучение. | Caffe няма API от по-високо ниво, поради което ще бъде трудно да експериментирате с Caffe, конфигурацията по нестандартен начин с API от ниско ниво. Подходът на Caffe на API от средно до по-ниско ниво осигурява поддръжка на високо ниво и ограничена дълбока настройка. Интерфейсът на Caffe е повече от C++, което означава, че потребителите трябва да изпълняват повече задачи ръчно, като например създаване на конфигурационен файл. |
| По-лесно разгръщане | TensorFlow е лесен за внедряване, тъй като потребителите трябва лесно да инсталират мениджъра на python-pip, докато в Caffe трябва да компилираме всички изходни файлове. | В Caffe нямаме ясни методи за внедряване. Трябва да компилираме всеки изходен код, за да го реализираме, което е недостатък. |
| GPU | В TensorFlow използваме GPU, като използваме tf.device (), в който могат да се правят всички необходими корекции без никаква документация и по-нататъшна нужда от промени в API. В TensorFlow можем да стартираме две копия на модела на два GPU и един модел на два GPU. | В Caffe няма поддръжка на езика python. Така че цялото обучение трябва да се извърши на базата на C++ интерфейс на командния ред. Той поддържа един слой конфигурация с няколко графични процесора, докато TensorFlow поддържа множество типове подредби с няколко графични процесора. |
| Поддръжка на множество машини | В TensorFlow конфигурацията е ясна за задачи с множество възли чрез задаване на tf. Устройство за подреждане на някои постове, за бягане. | В Caffe трябва да използваме библиотеката MPI за поддръжка на много възли и първоначално тя беше използвана за разбиване на масивни суперкомпютърни приложения с много възли. |
| Изпълнение, кривата на обучение | Рамката TensorFlow има по-ниска производителност от Caffee във вътрешното сравнение на Facebook. Има остра крива на обучение и работи добре върху поредици и изображения. Това е най-използваната библиотека за дълбоко обучение заедно с Keras. | Caffe framework има производителност от 1 до 5 пъти повече от TensorFlow във вътрешния бенчмаркинг на Facebook. Работи добре за рамка за задълбочено обучение върху изображения, но не добре за повтарящи се невронни мрежи и модели на последователности. |
Заключение
И накрая, надяваме се на добро разбиране на тези рамки TensorFlow и Caffe. Рамката Tensorflow е бързо развиващата се и гласувана като най-използвана рамка за дълбоко обучение, а наскоро Google инвестира сериозно в рамката. TensorFlow осигурява поддръжка на мобилен хардуер, а API ядрото на ниско ниво дава един контрол за програмиране от край до край и API на високо ниво, което го прави бърз и способен, където Caffe изостава в тези области в сравнение с TensorFlow. Така че TensorFlow е по-доминиращ във всички рамки за дълбоко обучение.