8 dôvodov, prečo by ste mali prejsť z TensorFlow na Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Spoločnosť Microsoft dnes oznámila všeobecnú dostupnosť Cognitive Toolkit verzie 2.0 s niektorými novými funkciami vrátane podpory Keras, väzieb Java a podpory Spark pre hodnotenie modelov a kompresie modelov na zvýšenie rýchlosti vyhodnocovania trénovaného modelu na CPU. Microsoft Cognitive Toolkit je najrýchlejší rámec hlbokého učenia na trhu a ponúka vývojárom veľa výhod oproti iným rámcom. Je to však len tretia najpopulárnejšia súprava nástrojov na hlboké učenie, pokiaľ ide o hviezdy GitHub, po TensorFlow a Caffe. Microsoft je veľmi presvedčený o výkone a schopnostiach Cognitive Toolkit, teraz chce rozšíriť jeho dosah medzi vývojárov a výskumnú komunitu.

Často sa stretávajú s tým, že sa ich ľudia pýtajú, prečo by niekto chcel používať CNTK namiesto TensorFlow. Aby odpovedali na otázky, teraz zverejnili článok, v ktorom poukazujú na dôvody v prospech ČNTK. 8 dôvodov, prečo by ste mali prejsť z TensorFlow na CNTK, zahŕňajú:

• Rýchlosť. CNTK je vo všeobecnosti oveľa rýchlejší ako TensorFlow a v rekurentných sieťach môže byť 5-10x rýchlejší.
• Presnosť. CNTK možno použiť na trénovanie modelov hlbokého učenia s najmodernejšou presnosťou.
• Dizajn API. CNTK má veľmi výkonné C++ API a má tiež nízkoúrovňové a ľahko použiteľné vysokoúrovňové Python API, ktoré sú navrhnuté s funkčnou programovou paradigmou.
• škálovateľnosť. CNTK je možné jednoducho škálovať na tisíce GPU.
• Záver. CNTK má podporu C#/.NET/Java, ktorá uľahčuje integráciu vyhodnocovania CNTK do užívateľských aplikácií.
• prodloužitelnost. CNTK možno jednoducho rozšíriť z Pythonu pre vrstvy a študentov.
• Vstavané čítačky. CNTK má efektívne vstavané čítačky údajov, ktoré tiež podporujú distribuované učenie.
• Identický interný a externý súbor nástrojov. V žiadnom prípade by ste neboli ohrození, pretože rovnaký súbor nástrojov používajú interné skupiny produktov v spoločnosti Microsoft.

O týchto 8 dôvodoch si môžete prečítať podrobne tu.