8 důvodů, proč byste měli přejít z TensorFlow na Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Společnost Microsoft dnes oznámila obecnou dostupnost Cognitive Toolkit verze 2.0 s některými novými funkcemi včetně podpory Keras, vazeb Java a podpory Spark pro vyhodnocování modelů a komprese modelu pro zvýšení rychlosti vyhodnocování trénovaného modelu na CPU. Microsoft Cognitive Toolkit je nejrychlejší framework pro hluboké učení na trhu a nabízí vývojářům mnoho výhod oproti jiným frameworkům. Ale je to teprve třetí nejoblíbenější sada nástrojů pro hluboké učení, pokud jde o hvězdy GitHub, za TensorFlow a Caffe. Microsoft si je velmi jistý výkonem a schopnostmi Cognitive Toolkit, nyní chce rozšířit jeho dosah mezi vývojáře a výzkumnou komunitu.

Často se setkávají s tím, že se jich lidé ptají, proč by někdo chtěl používat CNTK místo TensorFlow. Aby odpověděli na otázky, nyní zveřejnili článek poukazující na důvody ve prospěch ČTK. 8 důvodů, proč byste měli přejít z TensorFlow na CNTK, zahrnují:

• Rychlost. CNTK je obecně mnohem rychlejší než TensorFlow a v rekurentních sítích může být 5-10x rychlejší.
• Přesnost. CNTK lze použít k trénování modelů hlubokého učení s nejmodernější přesností.
• Návrh API. CNTK má velmi výkonné C++ API a má také nízkoúrovňová a snadno použitelná vysokoúrovňová Python API, která jsou navržena s funkčním programovacím paradigmatem.
• Škálovatelnost. CNTK lze snadno škálovat na tisíce GPU.
• Odvození. CNTK má podporu C#/.NET/Java inference, která usnadňuje integraci hodnocení CNTK do uživatelských aplikací.
• Rozšiřitelnost. CNTK lze snadno rozšířit z Pythonu pro vrstvy a studenty.
• Vestavěné čtečky. CNTK má efektivní vestavěné čtečky dat, které také podporují distribuované učení.
• Identická interní a externí sada nástrojů. V žádném případě byste nebyli ohroženi, protože stejnou sadu nástrojů používají interní skupiny produktů společnosti Microsoft.

O těchto 8 důvodech si můžete podrobně přečíst zde.