Differenza tra TensorFlow e Caffe
TensorFlow è una libreria software open source compatibile con Python per il calcolo numerico che rende l'apprendimento automatico più rapido e semplice utilizzando i grafici del flusso di dati. TensorFlow semplifica il processo di acquisizione dei dati, la previsione delle funzionalità, l'addestramento di diversi modelli basati sui dati dell'utente e il perfezionamento dei risultati futuri. TensorFlow è sviluppato dal team del cervello presso la divisione di ricerca di machine intelligence di Google per l'apprendimento automatico e la ricerca di apprendimento profondo. Caffe è un framework di deep learning per il treno e gestisce i modelli di reti neurali ed è sviluppato dal Berkeley Vision and Learning Center. Caffe è sviluppato tenendo presente l'espressione, la velocità e la modularità. In Caffe i modelli e le ottimizzazioni sono definiti come schemi di testo in chiaro anziché codice con progressi scientifici e applicati per codice comune, modelli di riferimento e riproducibilità.
Che cos'è TensorFlow?
TensorFlow è multipiattaforma in quanto possiamo usarlo per funzionare su CPU e GPU, piattaforme mobili e embedded, unità di flusso tensore ecc. TensorFlow è sviluppato in linguaggio di programmazione Python e C ++ che ben si adatta al calcolo numerico e all'apprendimento automatico su larga scala e modelli di deep learning (reti neurali) con diversi algoritmi e resi disponibili attraverso un livello comune. TensorFlow è in grado di addestrare ed eseguire diversi modelli di reti neurali profonde come riconoscimento di cifre scritte a mano, riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale, modelli basati su equazioni derivate parziali, modelli relativi alla previsione e reti neurali ricorrenti.
Che cos'è il caffe?
Caffe è sviluppato nel linguaggio di programmazione C ++ insieme a Python e Matlab. L'architettura di Caffe incoraggia nuove applicazioni e innovazioni. Permette l'esecuzione di questi modelli su CPU e GPU e possiamo passare da uno all'altro usando un singolo flag. La velocità del caffè lo rende adatto a esperimenti di ricerca e sviluppo del settore in quanto può elaborare oltre 60 milioni di immagini in un solo giorno. Caffe offre progetti di ricerca accademica, applicazioni industriali su larga scala nel campo dell'elaborazione delle immagini, della visione, del parlato e del multimedia. Utilizzando Caffe possiamo addestrare diversi tipi di reti neurali.
Confronto testa a testa tra TensorFlow vs Caffe (infografica)
Di seguito è la principale differenza 6 tra TensorFlow vs Caffe 
Differenze chiave tra TensorFlow e Caffe
Sia TensorFlow vs Caffe sono scelte popolari nel mercato; parliamo di alcune delle principali differenze tra TensorFlow e Caffe
- Il framework TensorFlow è più adatto alla ricerca e ai prodotti server poiché entrambi hanno un diverso insieme di utenti target in cui TensorFlow mira a ricercatori e server, mentre il framework Caffe è più adatto per l'implementazione ai margini della produzione. Considerando che entrambi i framework TensorFlow vs Caffe hanno una diversa serie di utenti target. Caffe mira a telefoni cellulari e piattaforme vincolate computazionali.
- Sia TensorFlow che Caffe hanno curve di apprendimento ripide per i principianti che vogliono apprendere modelli di rete di apprendimento profondo e neurale.
- Caffe ha prestazioni più elevate di TensorFlow da 1, 2 a 5 volte rispetto al benchmark interno su Facebook.
- TensorFlow funziona bene su immagini e sequenze e ha votato come libreria di deep learning più utilizzata, mentre Caffe funziona bene su immagini ma non funziona bene su sequenze e reti neuronali ricorrenti.
- TensorFlow è più facile da distribuire utilizzando la gestione dei pacchetti pip di Python, mentre la distribuzione di Caffe non è semplice, dobbiamo compilare il codice sorgente.
- Caffe è destinato agli sviluppatori che desiderano sperimentare l'apprendimento profondo pratico e offre risorse per la formazione e l'apprendimento, mentre le API di alto livello TensorFlow si occupano di dove gli sviluppatori non devono preoccuparsi.
Tabella di confronto TensorFlow vs Caffe
Di seguito è riportato il 6 confronto più alto tra TensorFlow vs Caffe
| La base del confronto tra TensorFlow e Caffe |
tensorflow |
Caffe |
| Distribuzione più semplice | TensorFlow è facile da implementare poiché gli utenti devono installare facilmente il gestore pip di Python, mentre in Caffe è necessario compilare tutti i file di origine. | In Caffe, non abbiamo alcun metodo semplice da implementare. Dobbiamo compilare ogni singolo codice sorgente per distribuirlo, il che è un inconveniente. |
| Gestione del ciclo di vita e API | TensorFlow offre API di alto livello per la costruzione di modelli in modo da poter sperimentare facilmente con le API di TensorFlow. Ha un'interfaccia adatta per Python (che è la scelta della lingua per i data scientist) per i lavori di machine learning. | Caffe non ha API di livello superiore a causa delle quali sarà difficile sperimentare Caffe, la configurazione in modo non standard con API di basso livello. L'approccio Caffe delle API di livello medio-basso offre un supporto di basso livello e una configurabilità profonda limitata. L'interfaccia Caffe è più di C ++, il che significa che gli utenti devono eseguire più attività manualmente come la creazione di file di configurazione, ecc. |
| GPU | In TensorFlow, possiamo usare le GPU usando tf.device () in cui tutte le regolazioni necessarie possono essere fatte senza alcuna documentazione e ulteriore necessità di modifiche alle API. In TensorFlow, possiamo eseguire due copie di un modello su due GPU e un singolo modello su due GPU. | In Caffe, non esiste supporto per gli strumenti in Python. Quindi tutta la formazione deve essere eseguita sulla base di un'interfaccia a riga di comando C ++. Supporta un unico stile di configurazione multi-GPU mentre TensorFlow supporta più tipi di configurazioni multi-GPU. |
| Supporto per più macchine | In TensorFlow, la configurazione dei lavori è semplice per le attività multi-nodo impostando tf. Dispositivo da eseguire per il numero di lavori. | In Caffe, abbiamo bisogno di utilizzare la libreria MPI per il supporto multi-nodo e inizialmente è stata utilizzata per separare le enormi applicazioni di supercomputer multi-nodo. |
| Definizione | Un framework tensorflow è più adatto alla ricerca e ai prodotti server poiché entrambi hanno un diverso insieme di utenti target in cui TensorFlow mira a ricercatori e server. | Il framework Caffe è più adatto per la distribuzione ai margini della produzione. Considerando che entrambi i quadri hanno una diversa serie di utenti mirati. Caffe mira a telefoni cellulari e piattaforme vincolate computazionali. |
| Performance, la curva di apprendimento | Un framework tensorflow ha prestazioni inferiori rispetto a Caffe nel benchmarking interno di Facebook. Ha una ripida curva di apprendimento e funziona bene su immagini e sequenze. È votato come la biblioteca di deep learning più utilizzata insieme a Keras. | Caffe Framework ha una performance da 1, 2 a 5 volte superiore rispetto a TensorFlow nel benchmarking interno di Facebook. Ha una ripida curva di apprendimento per i principianti. Funziona bene per l'apprendimento approfondito delle immagini ma non funziona bene su reti neurali ricorrenti e modelli di sequenza. |
Conclusione - TensorFlow vs Caffe
Infine, è una panoramica del confronto tra due framework di deep learning TensorFlow vs Caffe. Spero che avrai una buona comprensione di questi framework dopo aver letto questo articolo su TensorFlow vs Caffe. Il framework TensorFlow è in rapida crescita e votato come framework di deep learning più utilizzati e recentemente Google ha investito molto nel framework. TensorFlow fornisce supporto hardware mobile, core API di basso livello offre un controllo di programmazione end-to-end e API di alto livello che lo rendono veloce ed efficiente mentre il Caffe è indietro in queste aree rispetto a TensorFlow. Quindi TensorFlow ha il potenziale per diventare dominante nel framework di apprendimento profondo.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida alla differenza principale tra TensorFlow vs Caffe. Qui discutiamo anche le differenze chiave tra TensorFlow e Caffe con le infografiche e la tabella di confronto. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più.
- Ubuntu vs Windows 10 - Confronto principale
- Winforms vs WPF - Differenze utili
- Distinguere tra SOAP e JSON