8 powodów, dla których warto przejść z TensorFlow na Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

2 minuta. czytać

Opublikowany 1 czerwca 2017 r.

opublikowane w dniu 1 czerwca 2017 r.

Czytelnicy pomagają wspierać MSpoweruser. Możemy otrzymać prowizję, jeśli dokonasz zakupu za pośrednictwem naszych linków.

Firma Microsoft ogłosiła dzisiaj ogólną dostępność Cognitive Toolkit w wersji 2.0 z kilkoma nowymi funkcjami, takimi jak obsługa Keras, powiązania Java i obsługa Spark do oceny modelu oraz kompresja modelu w celu zwiększenia szybkości oceny wytrenowanego modelu na procesorach. Microsoft Cognitive Toolkit to najszybsza platforma uczenia głębokiego na rynku, która oferuje programistom wiele zalet w porównaniu z innymi platformami. Ale jest to dopiero trzeci najpopularniejszy zestaw narzędzi do głębokiego uczenia się pod względem gwiazd GitHub, za TensorFlow i Caffe. Microsoft jest bardzo przekonany o wydajności i możliwościach Cognitive Toolkit, teraz chce rozszerzyć jego zasięg wśród programistów i społeczności badawczej.

Często spotykają ludzi, którzy pytają ich, dlaczego ktoś miałby chcieć używać CNTK zamiast TensorFlow. Aby odpowiedzieć na pytania, opublikowali artykuł wskazujący powody przemawiające za CNTK. 8 powodów, dla których warto przejść z TensorFlow na CNTK to:

Prędkość. CNTK jest ogólnie znacznie szybszy niż TensorFlow i może być 5-10x szybszy w sieciach rekurencyjnych.
Dokładność. CNTK może być używany do trenowania modeli uczenia głębokiego z najwyższą dokładnością.
Projektowanie API. CNTK ma bardzo potężny interfejs API C ++, a także ma zarówno niskopoziomowe, jak i łatwe w użyciu wysokopoziomowe interfejsy API Pythona, które zostały zaprojektowane zgodnie z paradygmatem programowania funkcjonalnego.
Skalowalność. CNTK można łatwo skalować na tysiącach procesorów graficznych.
Wnioskowanie. CNTK obsługuje wnioskowanie w języku C#/.NET/Java, co ułatwia integrację oceny CNTK z aplikacjami użytkownika.
Rozciągliwość. CNTK można łatwo rozszerzyć z Pythona na warstwy i osoby uczące się.
Wbudowane czytniki. CNTK posiada wydajne wbudowane czytniki danych, które wspierają również rozproszone uczenie.
Identyczny zestaw narzędzi wewnętrznych i zewnętrznych. W żaden sposób nie zostaniesz naruszony, ponieważ ten sam zestaw narzędzi jest używany przez wewnętrzne grupy produktów w firmie Microsoft.