TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source basée sur Python pour le calcul numérique, qui rend l'apprentissage automatique plus accessible et plus rapide à l'aide des graphiques de flux de données. TensorFlow facilite le processus d'acquisition diagrammes de flux de données .
Café est un cadre d'apprentissage en profondeur pour la formation et l'exécution des modèles de réseaux neuronaux, et le centre de vision et d'apprentissage le développe. TensorFlow facilite le processus d'acquisition de données, de prévision des fonctionnalités, de formation de nombreux modèles basés sur les données utilisateur et d'affinement des résultats futurs. Café est conçu avec l'expression, la vitesse, et modularité Gardez à l'esprit.
Comparaison entre TensorFlow et Caffe
| Basique | TensorFlow | Café |
|---|---|---|
| Définition | TensorFlow est utilisé dans le domaine de la recherche et des produits serveur, car les deux ont un ensemble d'utilisateurs ciblés différent. | Caffe est pertinent pour la production de déploiements en périphérie, où les deux structures ont un ensemble d'utilisateurs ciblés différent. Caffe aspire aux téléphones mobiles et aux plateformes contraintes. |
| WGestion du cycle de vie et API | TensorFlow propose des API de haut niveau pour la création de modèles afin que nous puissions expérimenter rapidement l'API TensorFlow. Il dispose d'une interface adaptée au langage Python (qui est un choix de langage pour les data scientists) dans les tâches d'apprentissage automatique. | Caffe n'a pas d'API de niveau supérieur, c'est pourquoi il sera difficile d'expérimenter Caffe, la configuration de manière non standard avec des API de bas niveau. L'approche Caffe des API de niveau moyen à inférieur fournit un support de haut niveau et un paramétrage approfondi limité. L'interface de Caffe est davantage du type C++, ce qui signifie que les utilisateurs doivent effectuer davantage de tâches manuellement, telles que la création de fichiers de configuration. |
| Déploiement plus facile | TensorFlow est simple à déployer car les utilisateurs doivent installer facilement le gestionnaire python-pip, alors que, dans Caffe, nous devons compiler tous les fichiers sources. | Chez Caffe, nous n'avons pas de méthodes simples à déployer. Nous devons compiler chaque code source pour l'implémenter, ce qui est un inconvénient. |
| GPU | Dans TensorFlow, nous utilisons le GPU en utilisant le tf.device () dans lequel tous les ajustements nécessaires peuvent être effectués sans aucune documentation ni besoin supplémentaire de modifications de l'API. Dans TensorFlow, nous pouvons exécuter deux copies du modèle sur deux GPU et un seul modèle sur deux GPU. | Dans Caffe, le langage python n'est pas pris en charge. Toute la formation doit donc être effectuée sur la base d’une interface de ligne de commande C++. Il prend en charge une seule couche de configuration multi-GPU, tandis que TensorFlow prend en charge plusieurs types d'arrangements multi-GPU. |
| Prise en charge de plusieurs machines | Dans TensorFlow, la configuration est simple pour les tâches multi-nœuds en définissant le tf. Appareil pour ranger certains messages, pour exécuter. | Dans Caffe, nous devons utiliser la bibliothèque MPI pour la prise en charge de plusieurs nœuds, et elle a été initialement utilisée pour casser des applications massives de supercalculateurs multi-nœuds. |
| La performance, la courbe d'apprentissage | Le framework TensorFlow a moins de performances que Caffee dans la comparaison interne de Facebook. Il a une courbe d’apprentissage pointue et fonctionne bien sur les séquences et les images. Il s'agit de la bibliothèque d'apprentissage profond la plus utilisée avec Keras. | Le framework Caffe a des performances 1 à 5 fois supérieures à celles de TensorFlow dans le benchmark interne de Facebook. Cela fonctionne bien pour le cadre d'apprentissage en profondeur sur les images, mais pas bien sur les réseaux de neurones récurrents et les modèles de séquences. |
Conclusion
Enfin, nous espérons avoir une bonne compréhension de ces frameworks TensorFlow et Caffe. Le framework Tensorflow est le framework d'apprentissage en profondeur à croissance rapide et élu le plus utilisé, et récemment, Google a investi massivement dans le framework. TensorFlow fournit une prise en charge matérielle mobile, et le noyau API de bas niveau offre un contrôle de programmation de bout en bout et des API de haut niveau, ce qui le rend rapide et performant là où Caffe recule dans ces domaines par rapport à TensorFlow. TensorFlow est donc plus dominant dans tous les frameworks d'apprentissage profond.