8 motive pentru care ar trebui să treceți de la TensorFlow la Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

2 min. citit

Publicat în data de 1 Iunie, 2017

publicat pe 1 Iunie, 2017

Cititorii ajută la sprijinirea MSpoweruser. Este posibil să primim un comision dacă cumpărați prin link-urile noastre.

Microsoft a anunțat astăzi disponibilitatea generală a Cognitive Toolkit versiunea 2.0, cu câteva funcții noi, inclusiv suport Keras, legături Java și suport Spark pentru evaluarea modelului și compresia modelului pentru a crește viteza de evaluare a unui model antrenat pe procesoare. Microsoft Cognitive Toolkit cel mai rapid cadru de învățare profundă de pe piață și oferă multe avantaje față de alte cadre pentru dezvoltatori. Dar este doar al treilea cel mai popular set de instrumente de învățare profundă în ceea ce privește stelele GitHub, în spatele TensorFlow și Caffe. Microsoft este foarte încrezător în performanța și capacitățile Cognitive Toolkit, acum doresc să-și extindă acoperirea printre dezvoltatori și comunitatea de cercetare.

Ei întâlnesc adesea oameni care îi întreabă de ce ar vrea cineva să folosească CNTK în loc de TensorFlow. Pentru a răspunde la întrebări, au postat acum un articol în care indică motivele în favoarea CNTK. 8 motive pentru care ar trebui să treceți de la TensorFlow la CNTK includ:

Viteză. CNTK este, în general, mult mai rapid decât TensorFlow și poate fi de 5-10 ori mai rapid în rețelele recurente.
Acuratete. CNTK poate fi folosit pentru a antrena modele de învățare profundă cu acuratețe de ultimă generație.
Design API. CNTK are un API C++ foarte puternic și, de asemenea, are atât API-uri Python de nivel scăzut, cât și ușor de utilizat, de nivel înalt, care sunt proiectate cu o paradigmă de programare funcțională.
scalabilitate. CNTK poate fi scalat cu ușurință pe mii de GPU-uri.
deducție. CNTK are suport pentru inferențe C#/.NET/Java care facilitează integrarea evaluării CNTK în aplicațiile utilizatorului.
Extensibilitate. CNTK poate fi extins cu ușurință din Python pentru straturi și cursanți.
Cititoare încorporate. CNTK are cititoare de date încorporate eficiente, care acceptă și învățarea distribuită.
Setul de instrumente intern și extern identic. Nu veți fi compromis în niciun fel, deoarece același set de instrumente este folosit de grupurile interne de produse de la Microsoft.