TensorFlow هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر تعتمد على لغة بايثون للحساب الرقمي، مما يجعل التعلم الآلي أكثر سهولة وأسرع باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات. يعمل TensorFlow على تسهيل عملية الاكتساب مخططات تدفق البيانات .
كافيه هو إطار تعليمي عميق لتدريب وتشغيل نماذج الشبكات العصبية، ويقوم مركز الرؤية والتعلم بتطويره. يخفف TensorFlow عملية الحصول على البيانات والتنبؤ بالميزات وتدريب العديد من النماذج بناءً على بيانات المستخدم وتحسين النتائج المستقبلية. كافيه تم تصميمه مع سرعة التعبير, و نمطية تذكر.
مقارنة بين TensorFlow وCaffe
| أساسي | TensorFlow | كافيه |
|---|---|---|
| تعريف | يتم استخدام TensorFlow في مجال البحث ومنتجات الخوادم حيث أن كلاهما لديه مجموعة مختلفة من المستخدمين المستهدفين. | تعتبر Caffe ذات صلة بإنتاج نشر الحافة، حيث يكون لدى كلا الهيكلين مجموعة مختلفة من المستخدمين المستهدفين. رغبات القهوة للهواتف المحمولة والمنصات المقيدة. |
| إدارة دورة WLife وواجهات برمجة التطبيقات | يقدم TensorFlow واجهات برمجة تطبيقات عالية المستوى لبناء النماذج حتى نتمكن من تجربة TensorFlow API بسرعة. يحتوي على واجهة مناسبة للغة بايثون (وهي لغة مختارة لعلماء البيانات) في وظائف التعلم الآلي. | لا يحتوي Caffe على واجهة برمجة تطبيقات ذات مستوى أعلى، مما يجعل من الصعب تجربة Caffe، والتكوين بطريقة غير قياسية مع واجهات برمجة التطبيقات ذات المستوى المنخفض. يوفر نهج Caffe الخاص بواجهات برمجة التطبيقات ذات المستوى المتوسط إلى الأدنى دعمًا عالي المستوى وإعدادًا عميقًا محدودًا. واجهة Caffe أقرب إلى لغة C++، مما يعني أن المستخدمين بحاجة إلى تنفيذ المزيد من المهام يدويًا، مثل إنشاء ملف التكوين. |
| نشر أسهل | يتميز TensorFlow بسهولة النشر حيث يحتاج المستخدمون إلى تثبيت مدير python-pip بسهولة، بينما في Caffe، يتعين علينا تجميع جميع الملفات المصدر. | في Caffe، ليس لدينا طرق مباشرة للنشر. نحتاج إلى تجميع كل كود مصدر لتنفيذه، وهو عيب. |
| وحدات معالجة الرسومات | في TensorFlow، نستخدم وحدة معالجة الرسومات (GPU) باستخدام tf.device () حيث يمكن إجراء جميع التعديلات اللازمة دون أي وثائق والحاجة الإضافية لتغييرات واجهة برمجة التطبيقات (API). في TensorFlow، يمكننا تشغيل نسختين من النموذج على وحدتي معالجة رسوميات ونموذج واحد على وحدتي معالجة رسوميات. | في Caffe، لا يوجد دعم للغة بايثون. لذلك يجب إجراء كل التدريب بناءً على واجهة سطر أوامر C++. وهو يدعم طبقة واحدة من تكوين وحدات معالجة الرسومات المتعددة، بينما يدعم TensorFlow أنواعًا متعددة من ترتيبات وحدات معالجة الرسومات المتعددة. |
| دعم آلة متعددة | في TensorFlow، يكون التكوين مباشرًا للمهام متعددة العقد عن طريق تعيين tf. جهاز لترتيب بعض المشاركات للتشغيل. | في Caffe، نحتاج إلى استخدام مكتبة MPI لدعم متعدد العقد، وقد تم استخدامها في البداية لكسر تطبيقات الكمبيوتر العملاقة متعددة العقد الضخمة. |
| الأداء، منحنى التعلم | يتمتع إطار عمل TensorFlow بأداء أقل من Caffee في المقارنة الداخلية لـ Facebook. لديه منحنى تعليمي حاد، ويعمل بشكل جيد على التسلسلات والصور. إنها مكتبة التعلم العميق الأكثر استخدامًا إلى جانب Keras. | يتمتع إطار Caffe بأداء يتراوح من 1 إلى 5 مرات أكثر من TensorFlow في القياس الداخلي لـ Facebook. إنه يعمل بشكل جيد مع إطار التعلم العميق على الصور ولكن ليس بشكل جيد على الشبكات العصبية المتكررة ونماذج التسلسل. |
خاتمة
أخيرًا، نأمل أن يتم الفهم الجيد لأطر عمل TensorFlow وCaffe. يعد إطار عمل Tensorflow سريع النمو وتم التصويت عليه باعتباره أطر التعلم العميق الأكثر استخدامًا، ومؤخرًا، استثمرت Google بكثافة في إطار العمل. يوفر TensorFlow دعمًا للأجهزة المحمولة، كما توفر واجهة برمجة التطبيقات (API) ذات المستوى المنخفض تحكمًا برمجيًا شاملاً وواجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى، مما يجعلها سريعة وقادرة حيث يتخلف Caffe في هذه المناطق مقارنةً بـ TensorFlow. لذا فإن TensorFlow هو الأكثر هيمنة في جميع أطر التعلم العميق.