8 ok, amiért érdemes áttérni a TensorFlow-ról a Microsoft Cognitive Toolkitre (CNTK)
2 perc olvas
Publikálva
Ossza meg ezt a cikket
Javítsa ezt az útmutatót
Olvassa el közzétételi oldalunkat, hogy megtudja, hogyan segítheti az MSPowerusert a szerkesztői csapat fenntartásában Tovább
A Microsoft ma bejelentette a Cognitive Toolkit 2.0-s verziójának általános elérhetőségét néhány új funkcióval, beleértve a Keras-támogatást, a Java-összerendeléseket és a Spark-támogatást a modellértékeléshez, valamint a modelltömörítést a betanított modell CPU-kon történő kiértékelésének gyorsítása érdekében. A Microsoft Cognitive Toolkit a leggyorsabb mély tanulási keretrendszer a piacon, és számos előnyt kínál a fejlesztők számára más keretrendszerekkel szemben. De ez csak a harmadik legnépszerűbb mély tanulási eszköztár a GitHub-sztárok tekintetében, a TensorFlow és a Caffe mögött. A Microsoft nagyon bízik a Cognitive Toolkit teljesítményében és képességeiben, most szeretné kiterjeszteni a fejlesztők és a kutatói közösség körében.
Gyakran találkoznak olyan emberekkel, akik megkérdezik tőlük, hogy miért akarná bárki is a CNTK-t használni a TensorFlow helyett. A kérdések megválaszolására most közzétettek egy cikket, amelyben a CNTK melletti indokokat mutatják be. 8 ok, amiért érdemes TensorFlow-ról CNTK-ra váltani:
- Sebesség. A CNTK általában sokkal gyorsabb, mint a TensorFlow, és 5-10-szer gyorsabb lehet visszatérő hálózatokon.
- Pontosság. A CNTK segítségével mélytanulási modellek taníthatók a legmodernebb pontossággal.
- API tervezés. A CNTK nagyon erős C++ API-val rendelkezik, és rendelkezik alacsony szintű és könnyen használható magas szintű Python API-kkal is, amelyeket funkcionális programozási paradigmával terveztek.
- skálázhatóság. A CNTK könnyen skálázható több ezer GPU-ra.
- Következtetés. A CNTK rendelkezik C#/.NET/Java következtetés támogatásával, amely megkönnyíti a CNTK kiértékelés felhasználói alkalmazásokba való integrálását.
- Nyújthatóság. A CNTK könnyen kiterjeszthető Pythonból rétegek és tanulók számára.
- Beépített olvasók. A CNTK hatékony beépített adatolvasókkal rendelkezik, amelyek az elosztott tanulást is támogatják.
- Azonos belső és külső eszköztár. Semmilyen módon nem kerülhet veszélybe, mert ugyanazt az eszközkészletet használják a Microsoft belső termékcsoportjai.
Erről a 8 okról olvashat részletesen itt.
