TensorFlow er et open source python-baseret softwarebibliotek til numerisk beregning, som gør maskinlæring mere tilgængelig og hurtigere ved at bruge data-flow-graferne. TensorFlow letter indsamlingsprocessen dataflowdiagrammer .
Caffe er en dyb læringsramme til træning og drift af neurale netværksmodeller, og vision og læringscenter udvikler den. TensorFlow letter processen med at indhente data, forudsige funktioner, træne mange modeller baseret på brugerdata og forfine de fremtidige resultater. Caffe er designet med udtryk, hastighed, og modularitet huske.
Sammenligning mellem TensorFlow og Caffe
| Grundlæggende | TensorFlow | Caffe |
|---|---|---|
| Definition | TensorFlow bruges inden for forskning og serverprodukter, da begge har forskellige målrettede brugere. | Caffe er relevant til produktion af edge-implementering, hvor begge strukturer har forskellige målrettede brugere. Caffe ønsker til mobiltelefoner og begrænsede platforme. |
| WLife Cycle management og API'er | TensorFlow tilbyder API'er på højt niveau til modelbygning, så vi hurtigt kan eksperimentere med TensorFlow API. Det har en passende grænseflade til python-sprog (som er et sprogvalg for dataforskere) i maskinlæringsjob. | Caffe har ikke API på højere niveau, hvorfor det vil være svært at eksperimentere med Caffe, konfigurationen på en ikke-standard måde med API'er på lavt niveau. Caffe-tilgangen med API'er på mellem-til-lavere niveau giver support på højt niveau og begrænset dyb indstilling. Caffe-grænsefladen er mere af C++, hvilket betyder, at brugerne skal udføre flere opgaver manuelt, såsom oprettelse af konfigurationsfiler. |
| Nemmere implementering | TensorFlow er enkel at implementere, da brugere nemt skal installere python-pip-manageren, hvorimod vi i Caffe skal kompilere alle kildefiler. | I Caffe har vi ikke ligetil metoder at implementere. Vi skal kompilere hver kildekode for at implementere den, hvilket er en ulempe. |
| GPU'er | I TensorFlow bruger vi GPU ved at bruge tf.device (), hvor alle nødvendige justeringer kan foretages uden dokumentation og yderligere behov for API-ændringer. I TensorFlow kunne vi køre to kopier af modellen på to GPU'er og en enkelt model på to GPU'er. | I Caffe er der ingen understøttelse af pythonsproget. Så al træning skal udføres baseret på en C++ kommandolinjegrænseflade. Den understøtter et enkelt lag af multi-GPU-konfiguration, mens TensorFlow understøtter flere typer multi-GPU-arrangementer. |
| Understøttelse af flere maskiner | I TensorFlow er konfigurationen ligetil for multi-node opgaver ved at indstille tf. Enhed til at arrangere nogle indlæg, at køre. | I Caffe skal vi bruge MPI-biblioteket til multi-node support, og det blev oprindeligt brugt til at bryde massive multi-node supercomputerapplikationer. |
| Ydeevne, indlæringskurven | TensorFlow-rammen har mindre ydeevne end Caffee i den interne sammenligning af Facebook. Den har en skarp indlæringskurve, og den fungerer godt på sekvenser og billeder. Det er det mest brugte deep learning-bibliotek sammen med Keras. | Caffe framework har en ydeevne på 1 til 5 gange mere end TensorFlow i den interne benchmarking af Facebook. Det fungerer godt til dyb læringsramme på billeder, men ikke godt på tilbagevendende neurale netværk og sekvensmodeller. |
Konklusion
Endelig håber vi, at en god forståelse af disse rammer TensorFlow og Caffe. Tensorflow-rammeværket er det hurtigt voksende og kåret som det mest brugte deep learning-rammeværk, og for nylig har Google investeret meget i rammeværket. TensorFlow giver mobil hardware support, og lav-niveau API-kerne giver én end-to-end programmeringskontrol og høj-niveau API'er, hvilket gør det hurtigt og dygtigt, hvor Caffe bagud i disse områder sammenlignet med TensorFlow. Så TensorFlow er mere dominerende i alle deep learning-rammer.