TensorFlow це бібліотека програмного забезпечення на основі Python з відкритим кодом для чисельних обчислень, яка робить машинне навчання доступнішим і швидшим за допомогою графіків потоку даних. TensorFlow полегшує процес отримання діаграми потоку даних .
Кафе це структура глибокого навчання для навчання та запуску моделей нейронної мережі, а центр бачення та навчання розробляє її. TensorFlow полегшує процес отримання даних, прогнозування функцій, навчання багатьох моделей на основі даних користувача та уточнення майбутніх результатів. Кафе розроблений з експресія, швидкість, і модульність Пам'ятай.
Порівняння TensorFlow і Caffe
| Базовий | TensorFlow | Кафе |
|---|---|---|
| Визначення | TensorFlow використовується в галузі досліджень і серверних продуктів, оскільки обидва мають різний набір цільових користувачів. | Caffe актуальне для виробництва периферійного розгортання, де обидві структури мають різний набір цільових користувачів. Caffe бажає мобільних телефонів і обмежених платформ. |
| Керування життєвим циклом WLife Cycle та API | TensorFlow пропонує високорівневі API для створення моделей, щоб ми могли швидко експериментувати з TensorFlow API. Він має відповідний інтерфейс для мови Python (яка є мовою вибору для спеціалістів із обробки даних) у роботах із машинного навчання. | Caffe не має високорівневого API, через що експериментувати з Caffe, нестандартною конфігурацією з низькорівневими API, буде важко. Підхід Caffe до API середнього та нижчого рівнів забезпечує підтримку високого рівня та обмежене глибоке налаштування. Інтерфейс Caffe більше схожий на C++, що означає, що користувачам потрібно виконувати більше завдань вручну, наприклад створення файлу конфігурації. |
| Просте розгортання | TensorFlow простий у розгортанні, оскільки користувачам потрібно легко встановити менеджер python-pip, тоді як у Caffe нам потрібно скомпілювати всі вихідні файли. | У Caffe ми не маємо простих методів розгортання. Нам потрібно скомпілювати кожен вихідний код, щоб його реалізувати, що є недоліком. |
| GPU | У TensorFlow ми використовуємо графічний процесор за допомогою tf.device (), у якому можна вносити всі необхідні налаштування без будь-якої документації та подальших змін API. У TensorFlow ми можемо запускати дві копії моделі на двох графічних процесорах і одну модель на двох графічних процесорах. | У Caffe відсутня підтримка мови python. Отже, усе навчання має виконуватися на основі інтерфейсу командного рядка C++. Він підтримує один рівень конфігурації з кількома GPU, тоді як TensorFlow підтримує кілька типів упорядкування з кількома GPU. |
| Підтримка кількох машин | У TensorFlow конфігурація проста для багатовузлових завдань шляхом встановлення tf. Пристрій для облаштування кількох постів, для запуску. | У Caffe нам потрібно використовувати бібліотеку MPI для багатовузлової підтримки, і вона спочатку використовувалася для зламу великих багатовузлових суперкомп’ютерних програм. |
| Продуктивність, крива навчання | Фреймворк TensorFlow має меншу продуктивність, ніж Caffee у внутрішньому порівнянні Facebook. Він має гостру криву навчання, і він добре працює з послідовностями та зображеннями. Це найбільш використовувана бібліотека глибокого навчання разом з Keras. | Фреймворк Caffe має в 1-5 разів більшу продуктивність, ніж TensorFlow у внутрішньому бенчмаркінгу Facebook. Він добре працює для основи глибокого навчання на зображеннях, але погано для рекурентних нейронних мереж і моделей послідовності. |
Висновок
Нарешті, ми сподіваємося, що добре зрозуміємо ці фреймворки TensorFlow і Caffe. Фреймворк Tensorflow швидко розвивається і вважається найбільш використовуваним фреймворком глибокого навчання, і нещодавно Google вклав значні кошти в цей фреймворк. TensorFlow забезпечує підтримку мобільного апаратного забезпечення, а ядро API низького рівня надає єдине наскрізне керування програмуванням і API високого рівня, що робить його швидким і ефективним, де Caffe відстає в цих сферах порівняно з TensorFlow. Тож TensorFlow є більш домінуючим у всіх структурах глибокого навчання.