8 grunde til, hvorfor du bør skifte fra TensorFlow til Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
2 min. Læs
Udgivet den
Del denne artikel
Forbedre denne vejledning
Læs vores oplysningsside for at finde ud af, hvordan du kan hjælpe MSPoweruser med at opretholde redaktionen Læs mere
Microsoft annoncerede i dag den generelle tilgængelighed af Cognitive Toolkit version 2.0 med nogle nye funktioner, herunder Keras-understøttelse, Java-bindinger og Spark-understøttelse til modelevaluering og modelkomprimering for at øge hastigheden til at evaluere en trænet model på CPU'er. Microsoft Cognitive Toolkit er den hurtigste deep learning-ramme på markedet, og den giver mange fordele i forhold til andre rammer for udviklere. Men det er kun det tredjemest populære deep learning-værktøjssæt med hensyn til GitHub-stjerner, bag TensorFlow og Caffe. Microsoft er meget overbevist om ydeevnen og mulighederne i Cognitive Toolkit, nu vil de udvide dets rækkevidde blandt udviklere og forskningsmiljøet.
De støder ofte på folk, der spørger dem, hvorfor nogen ønsker at bruge CNTK i stedet for TensorFlow. For at besvare spørgsmålene har de nu postet en artikel, der peger på årsager til fordel for CNTK. 8 grunde til at du bør skifte fra TensorFlow til CNTK inkluderer:
- Speed. CNTK er generelt meget hurtigere end TensorFlow, og det kan være 5-10x hurtigere på tilbagevendende netværk.
- Nøjagtighed. CNTK kan bruges til at træne deep learning-modeller med state-of-the-art nøjagtighed.
- API -design. CNTK har et meget kraftfuldt C++ API, og det har også både lavt niveau og brugervenlige Python API'er på højt niveau, der er designet med et funktionelt programmeringsparadigme.
- Skalerbarhed. CNTK kan nemt skaleres over tusindvis af GPU'er.
- Inferens. CNTK har C#/.NET/Java-inferensunderstøttelse, der gør det nemt at integrere CNTK-evaluering i brugerapplikationer.
- udvidelsesmuligheder. CNTK kan nemt udvides fra Python til lag og elever.
- Indbyggede læsere. CNTK har effektive indbyggede datalæsere, der også understøtter distribueret læring.
- Identisk intern og ekstern værktøjskasse. Du ville ikke blive kompromitteret på nogen måde, fordi det samme værktøjssæt bruges af interne produktgrupper hos Microsoft.
Du kan læse om disse 8 grunde i detaljer link..
