8 razlogov, zakaj bi morali preiti s TensorFlow na Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
2 min. prebrati
Objavljeno dne
Dajte v skupno rabo ta članek
Izboljšajte ta vodnik
Preberite našo stran za razkritje, če želite izvedeti, kako lahko pomagate MSPoweruser vzdrževati uredniško skupino Preberi več
Microsoft je danes objavil splošno razpoložljivost Cognitive Toolkit različice 2.0 z nekaterimi novimi funkcijami, vključno s podporo za Keras, povezavami Java in podporo Spark za vrednotenje modela ter stiskanjem modela za povečanje hitrosti ocenjevanja izurjenega modela na CPE. Microsoft Cognitive Toolkit je najhitrejši okvir za globoko učenje na trgu in ponuja številne prednosti pred drugimi ogrodji za razvijalce. Toda to je šele tretji najbolj priljubljen komplet orodij za globoko učenje v smislu zvezd GitHub, za TensorFlow in Caffe. Microsoft je zelo prepričan v zmogljivost in zmogljivosti Cognitive Toolkit, zdaj želijo razširiti njegov doseg med razvijalci in raziskovalno skupnostjo.
Pogosto naletijo na ljudi, ki jih sprašujejo, zakaj bi kdo želel uporabiti CNTK namesto TensorFlow. Da bi odgovorili na vprašanja, so zdaj objavili članek, ki opozarja na razloge v prid CNTK. 8 razlogov, zakaj bi morali preklopiti s TensorFlow na CNTK, vključuje:
- Hitrost. CNTK je na splošno veliko hitrejši od TensorFlow in je lahko 5-10x hitrejši v ponavljajočih se omrežjih.
- natančnost. CNTK se lahko uporablja za usposabljanje modelov globokega učenja z najsodobnejšo natančnostjo.
- Dizajn API. CNTK ima zelo zmogljiv C++ API, poleg tega pa ima tako nizke ravni kot enostavne za uporabo visokonivojske API-je Python, ki so zasnovani s funkcionalno paradigmo programiranja.
- Prilagodljivost. CNTK je mogoče enostavno prilagoditi na tisoče grafičnih procesorjev.
- Sklepanje. CNTK ima podporo za sklepanje C#/.NET/Java, ki olajša integracijo ocene CNTK v uporabniške aplikacije.
- Razširljivost. CNTK je mogoče enostavno razširiti iz Pythona za plasti in učence.
- Vgrajeni bralniki. CNTK ima učinkovite vgrajene bralnike podatkov, ki podpirajo tudi porazdeljeno učenje.
- Identični notranji in zunanji komplet orodij. Na noben način ne bi bili ogroženi, ker isti komplet orodij uporabljajo notranje skupine izdelkov pri Microsoftu.
O teh 8 razlogih si lahko podrobno preberete tukaj.
