TensorFlow è una libreria software open source basata su Python per il calcolo numerico, che rende l'apprendimento automatico più accessibile e veloce utilizzando i grafici del flusso di dati. TensorFlow facilita il processo di acquisizione grafici del flusso di dati .
Caffè è un framework di deep learning per l'addestramento e l'esecuzione dei modelli di rete neurale e il centro di visione e apprendimento lo sviluppa. TensorFlow semplifica il processo di acquisizione dei dati, previsione delle funzionalità, addestramento di molti modelli basati sui dati dell'utente e perfezionamento dei risultati futuri. Caffè è progettato con espressione, velocità, E modularità tieni a mente.
Confronto tra TensorFlow e Caffe
| Di base | TensorFlow | Caffè |
|---|---|---|
| Definizione | TensorFlow viene utilizzato nel campo della ricerca e dei prodotti server poiché entrambi hanno un diverso gruppo di utenti target. | Caffe è rilevante per la produzione dell'implementazione edge, in cui entrambe le strutture hanno un diverso insieme di utenti target. Caffe desideri per cellulari e piattaforme vincolate. |
| Gestione del ciclo di vita e API | TensorFlow offre API di alto livello per la creazione di modelli in modo da poter sperimentare rapidamente con l'API TensorFlow. Ha un'interfaccia adatta per il linguaggio Python (che è una scelta di linguaggio per i data scientist) nei lavori di apprendimento automatico. | Caffe non ha API di livello superiore, per cui sarà difficile sperimentare Caffe, la configurazione in modo non standard con API di basso livello. L'approccio Caffe delle API di livello medio-basso fornisce supporto di alto livello e impostazioni profonde limitate. L'interfaccia di Caffe è più simile a C++, il che significa che gli utenti devono eseguire manualmente più attività, come la creazione di file di configurazione. |
| Distribuzione più semplice | TensorFlow è semplice da implementare poiché gli utenti devono installare facilmente il gestore python-pip, mentre in Caffe dobbiamo compilare tutti i file sorgente. | In Caffe non abbiamo metodi semplici da implementare. Dobbiamo compilare ogni codice sorgente per implementarlo, il che è uno svantaggio. |
| GPU | In TensorFlow, utilizziamo la GPU utilizzando tf.device () in cui è possibile apportare tutte le modifiche necessarie senza alcuna documentazione e senza ulteriori modifiche all'API. In TensorFlow siamo in grado di eseguire due copie del modello su due GPU e un singolo modello su due GPU. | In Caffe non è presente il supporto del linguaggio Python. Pertanto tutta la formazione deve essere eseguita sulla base di un'interfaccia della riga di comando C++. Supporta un singolo livello di configurazione multi-GPU, mentre TensorFlow supporta più tipi di disposizioni multi-GPU. |
| Supporto di più macchine | In TensorFlow, la configurazione è semplice per attività multinodo impostando tf. Dispositivo per sistemare alcuni pali, da eseguire. | In Caffe, dobbiamo utilizzare la libreria MPI per il supporto multi-nodo e inizialmente veniva utilizzata per violare massicce applicazioni di supercomputer multi-nodo. |
| Prestazioni, la curva di apprendimento | Il framework TensorFlow ha prestazioni inferiori rispetto a Caffee nel confronto interno di Facebook. Ha una curva di apprendimento acuta e funziona bene su sequenze e immagini. È la libreria di deep learning più utilizzata insieme a Keras. | Il framework Caffe ha prestazioni da 1 a 5 volte superiori a TensorFlow nel benchmarking interno di Facebook. Funziona bene per il framework di deep learning sulle immagini ma non bene su reti neurali ricorrenti e modelli di sequenza. |
Conclusione
Infine, ci auguriamo che venga raggiunta una buona comprensione di questi framework TensorFlow e Caffe. Il framework Tensorflow è il framework di deep learning in rapida crescita e votato come il più utilizzato e, recentemente, Google ha investito molto nel framework. TensorFlow fornisce supporto hardware mobile e il core API di basso livello fornisce un controllo di programmazione end-to-end e API di alto livello, che lo rendono veloce e capace laddove Caffe è indietro in queste aree rispetto a TensorFlow. Quindi TensorFlow è più dominante in tutti i framework di deep learning.