தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோ: கட்டமைப்புகளின் விரைவான ஒப்பீடு

தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோ குறித்த இந்த கட்டுரை இரண்டு கட்டமைப்புகளுக்கு இடையில் ஒரு குறுகிய மற்றும் மிருதுவான ஒப்பீட்டை உங்களுக்கு வழங்கும் மற்றும் உங்களுக்கு ஏற்ற ஒன்றைத் தேர்வுசெய்ய உதவும்.

சகாப்தம் ஆழமான கற்றல் மற்றும் அதன் உச்சத்தில் உள்ளது. அது உருவாக்கப் போகிறது 2.3 மில்லியன் 2020 க்குள் வேலைகள். ஒவ்வொரு மாதமும் புதிய கட்டமைப்புகள் வருவதால், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் தியானோ சிறிது நேரம் அங்கேயே இருந்து வருவதோடு நல்ல பிரபலத்தையும் பெற்றுள்ளனர். எனவே இந்த தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோ கட்டுரையில், நான் பின்வரும் தலைப்புகளைப் பற்றி விவாதிக்கிறேன்:

தியானோ என்றால் என்ன?

தியானோவை ஒரு நூலகமாக வரையறுக்கலாம் அறிவியல் கணினி . இது யுனிவர்சிட்டி டி மாண்ட்ரீயால் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் 2007 முதல் கிடைக்கிறது.



theano-logo

பல பரிமாண வரிசைகளை உள்ளடக்கிய கணித வெளிப்பாடுகளை திறம்பட வரையறுக்க, மேம்படுத்த மற்றும் மதிப்பீடு செய்ய இது உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது CPU மற்றும் GPU இரண்டிலும் இயங்க முடியும்.

டென்சர்ஃப்ளோ என்றால் என்ன?

டென்சர்ஃப்ளோ கூகிள் மூளையின் திறந்த-மூல மென்பொருள் நூலகம் என்பது பல்வேறு பணிகளில் தரவுப் பாய்ச்சல் நிரலாக்கத்திற்காக.

இது ஒரு குறியீட்டு கணித நூலகமாகும், இது இயந்திர கற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது .

HTML மற்றும் xml க்கு இடையிலான வேறுபாடு

தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோ

பின்வரும் அளவீடுகளின் அடிப்படையில் தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோவை ஒப்பிடுவோம்:

புகழ்:

தியானோ டென்சர்ஃப்ளோ
தியானோ ஒரு பழைய கட்டமைப்பாகும் அது பிரபலமாக இல்லை மத்தியில் , ஆராய்ச்சியாளர்கள். இது ஒரு காலத்தில் இருந்ததுடென்சர்ஃப்ளோ என்பது கீழே உள்ளது மிகவும் பிரபலமான ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பு மற்றும் நிறைய ஆராய்ச்சிகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

மரணதண்டனை வேகம்:

தியானோ டென்சர்ஃப்ளோ
டென்சர்ஃப்ளோவை விட விரைவாக பணிகளை செய்கிறது. குறிப்பாக ஒற்றை ஜி.பீ.யூ பணிகள் தியானோவில் வேகமாக இயங்குகின்றன.தியானோவுடன் ஒப்பிடும்போது டென்சர்ஃப்ளோவின் செயல்பாட்டு வேகம் மெதுவாக உள்ளது, ஆனால் மல்டி-ஜி.பீ.யூ பணிகளில் இது முன்னிலை வகிக்கிறது.

தொழில்நுட்ப நன்மைகள்:

தியானோ டென்சர்ஃப்ளோ
இது பரந்த அளவிலான செயல்பாடுகளை ஆதரிக்கிறது.

தீர்மானிக்கும் போது தியானோ சாய்வு கணக்கிடுகிறது பிழை.

ஆப்டிமைசர்கள் மீது உங்களுக்கு முழு கட்டுப்பாடு உள்ளது, ஏனெனில் நீங்கள் அதை கடுமையாக குறியிட வேண்டும்.

டென்சர்ஃப்ளோ இன்னும் தியானோவுடன் இணையாக வர வேண்டும்.

டென்சர்ஃப்ளோவுக்கு அப்படி இல்லை

இது பெட்டியிலிருந்து நிறைய நல்ல ஆப்டிமைசர்களுக்கான அணுகலை வழங்குகிறது. இது குறியீட்டு முறையை எளிதாக்குகிறது

பொருந்தக்கூடியது:

தியானோ டென்சர்ஃப்ளோ
கெராஸ் ஒரு அற்புதமான ஆழமான கற்றல் நூலகம் தியானோவுடன் இணக்கமானது. இது நன்றாக ஒருங்கிணைக்கிறது.

இதற்கு நேட்டிவ் விண்டோஸ் ஆதரவு உள்ளது.

இது லசாக்னே போன்ற உயர் மட்ட ரேப்பர்களையும் ஆதரிக்கிறது.

ஆனால் டென்சர்ஃப்ளோவைப் பொறுத்தவரை, அது இன்னும் இல்லை. இருப்பினும், v2.0 இல் இது அப்படி இருக்காது.

தற்போது, ​​டென்சர்ஃப்ளோவுக்கு இந்த ஆதரவு இல்லை.

லாசாக்னுக்கு ஆதரவு இல்லை.

சமூக ஆதரவு:

தியானோ டென்சர்ஃப்ளோ
டென்சர் ஃப்ளோவுக்கு முன்பாக வந்ததால் தியானோவுக்கு பெரிய சமூக ஆதரவு உள்ளது.

இது டென்சர்ஃப்ளோவை விட அதிக ஆவணங்களைக் கொண்டுள்ளது

டென்சர்ஃப்ளோவின் ஆன்லைன் சமூக ஆதரவு அதன் பிரபலத்துடன் வேகமாக அதிகரித்து வருகிறது.

ஆவணப்படுத்தல் ஒப்பீட்டளவில் குறைவாக உள்ளது.

குறியீடு வாசிப்புத்திறன்:

தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோவை அவற்றின் குறியீட்டின் அடிப்படையில் ஒப்பிடுவோம். இங்கே நான் ஒரு அடிப்படை எடுத்துக்காட்டு ஸ்கிரிப்டை எடுத்துக்கொள்கிறேன், அங்கு நாங்கள் சில ஃபோனி தரவை எடுத்து அந்த தரவிற்கான சிறந்த பொருத்தத்தைத் தொடங்குவோம், இதனால் எதிர்கால தரவு புள்ளிகளைக் கணிக்க முடியும்.

தியானோ குறியீடு:

இறக்குமதி தியானோ இறக்குமதி theano.tensor ஐ T இறக்குமதி எண்ணாக # மீண்டும், 100 புள்ளிகளை எண்ணாக x_data = numpy.float32 (numpy.random.rand (2, 100)) y_data = numpy.dot ([0.100, 0.200], x_data) + 0.3 # தியானோ மாதிரியை X = T.matrix () Y = T.vector () b = theano.shared (numpy.random.uniform (-1, 1), பெயர் = 'b') W = theano.shared ( numpy.random.uniform (-1.0, 1.0, (1, 2)), பெயர் = 'W') y = W.dot (X) + b # சாய்வுகளை கணக்கிடுங்கள் WRT ஒவ்வொரு அளவுரு செலவுக்கும் சராசரி-சதுர-பிழை = T.mean (T.sqr (y - Y)) gradientW = T.grad (செலவு = செலவு, wrt = W) gradientB = T.grad (செலவு = செலவு, wrt = b) புதுப்பிப்புகள் = [[W, W - gradientW * 0.5], [b, b - gradientB * 0.5]] ரயில் = theano.function (உள்ளீடுகள் = [X, Y], வெளியீடுகள் = செலவு, புதுப்பிப்புகள் = புதுப்பிப்புகள், allow_input_downcast = உண்மை) நான் xrange இல் (0, 201): ரயில் (x_data, y_data) அச்சு W.get_value (), b.get_value ()

சமமான டென்சர்ஃப்ளோ குறியீடு:

டென்சர்ஃப்ளோவை tf ஆக இறக்குமதி எண் np என இறக்குமதி செய்க # NumPy இல் 100 போலி தரவு புள்ளிகளை உருவாக்கவும். x_data = np.float32 (np.random.rand (2, 100%)) # சீரற்ற உள்ளீடு y_data = np.dot ([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # ஒரு நேரியல் மாதிரியை உருவாக்குங்கள். b = tf.Variable (tf.zeros ([1])) W = tf.Variable (tf.random_uniform ([1, 2], -1.0, 1.0%) y = tf.matmul (W, x_data) + b # ஸ்கொயர் பிழைகளை குறைக்கவும். loss = tf.reduce_mean (tf.square (y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer (0.5) train = optimizer.minimize (loss) # மாறிகள் தொடங்குவதற்கு. init = tf.initialize_all_variables () # வரைபடத்தைத் தொடங்கவும் sess = tf.Session () sess.run (init) # விமானத்தை பொருத்துங்கள். xrange (0, 201) இல் படி: sess.run (ரயில்) படி% 20 == 0: அச்சு படி, sess.run (W), sess.run (b) # சிறந்த பொருத்தம் கற்றுக்கொள்வது W: [[0.100 0.200]], பி: [0.300]

நீளம் புத்திசாலி குறியீடு இரண்டும் கிட்டத்தட்ட உள்ளன ஒத்த அதிக வித்தியாசம் இல்லை. ஒரே மாதிரியாக உருவாக்கப்பட்ட இரண்டு உள்ளீடு மற்றும் இலக்கு வெளியீட்டை விவரிக்கும் வரிசைகள். ஆனால் மாதிரி துவக்கத்தைப் பார்த்தால்.

மாதிரி துவக்கம்:

# டென்சர்ஃப்ளோ b = tf.Variable (tf.zeros ([1])) W = tf.Variable (tf.random_uniform ([1, 2], -1.0, 1.0%) y = tf.matmul (W, x_data) + b # Theano X = T.matrix () Y = T.vector () b = theano.shared (numpy.random.uniform (-1, 1), name = 'b') W = theano.shared (numpy.random .uniform (-1.0, 1.0, (1, 2)), பெயர் = 'W') y = W.dot (X) + b

டென்சர்ஃப்ளோவுக்கு எக்ஸ் மற்றும் ஒய் மாறிகள் குறித்த சிறப்பு சிகிச்சை எதுவும் தேவையில்லை என்பதை நீங்கள் இங்கே காணலாம். மறுபுறம், மாறிகள் என்பதை உறுதிப்படுத்த தியானோவுக்கு கூடுதல் முயற்சி தேவைப்படுகிறது குறியீட்டு உள்ளீடுகள் செயல்பாட்டுக்கு. B மற்றும் W இன் வரையறை விளக்கமளிக்கும் மற்றும் இனிமையானது.

கற்றல்: உகப்பாக்கம்

# டென்சர்ஃப்ளோ இழப்பு = tf.reduce_mean (tf.square (y - y_data)) # (1) ஆப்டிமைசர் = tf.train.GradientDescentOptimizer (0.5) # (2) ரயில் = உகப்பாக்கி. குறைத்தல் (இழப்பு) # (3) # தியானோ செலவு = T.mean (T.sqr (y - Y)) # (1) gradientW = T.grad (செலவு = செலவு, wrt = W) # (2) gradientB = T.grad (செலவு = செலவு, wrt = b) # (2) புதுப்பிப்புகள் = [[W, W - gradientW * 0.5], [b, b - gradientB * 0.5]] # (2) ரயில் = theano.function (உள்ளீடுகள் = [X, Y], வெளியீடுகள் = செலவு, புதுப்பிப்புகள் = புதுப்பிப்புகள், allow_input_downcast = உண்மை) # (3)

(1) தி எம்.எஸ்.இ. தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோவுக்கு கிட்டத்தட்ட ஒரே மாதிரியானது.

(2) வரையறுத்தல் உகப்பாக்கி டென்சர்ஃப்ளோவைப் பொறுத்தவரை இது எளிதானது மற்றும் எளிமையானது, ஆனால் தியானோ உங்களுக்கு ஆப்டிமைசர்களை வெளிப்படையாகக் கட்டுப்படுத்துகிறது, இருப்பினும் இது மிகவும் நீளமானது மற்றும் சரிபார்ப்பு முயற்சியை அதிகரிக்கிறது.

(3) க்கு பயிற்சி செயல்பாடு குறியீடு கிட்டத்தட்ட ஒத்திருக்கிறது

பயிற்சி அமைப்பு:

Xrange (0, 201) இன் படிக்கு # டென்சர்ஃப்ளோ init = tf.initialize_all_variables () sess = tf.Session () sess.run (init): sess.run (ரயில்) # xrange (0, 201) இல் தியானோ: ரயில் (x_data, y_data) அச்சு W.get_value (), b.get_value ()

பயிற்சிக்கான குறியீடு கிட்டத்தட்ட ஒரே மாதிரியானது, ஆனால் அமர்வு பொருளில் வரைபட செயலாக்கத்தை இணைத்தல் கருத்தியல் தூய்மையானது தியானோவை விட.

இறுதி தீர்ப்பு: தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோ

ஒரு முடிவான குறிப்பில், இரண்டு ஏபிஐகளுக்கும் ஒரு உள்ளது என்று கூறலாம் ஒத்த இடைமுகம் . ஆனால் டென்சர்ஃப்ளோ ஒப்பீட்டளவில் உள்ளது எளிதானது இது நிறைய கண்காணிப்பு மற்றும் பிழைத்திருத்த கருவிகளை வழங்குவதால் பயன்படுத்தவும். தியானோ முன்னிலை வகிக்கிறார் பயன்பாடு மற்றும் வேகம் , ஆனால் டென்சர்ஃப்ளோ வரிசைப்படுத்தலுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது. காகிதப்பணி அல்லது ஆவணம் தியானோ டென்சர்ஃப்ளோவை விடவும், டென்சர்ஃப்ளோ ஒரு புதிய மொழியாக இருப்பதால் தொடங்குவதற்கு பல ஆதாரங்கள் இல்லை. கெராஸ், லாசாக்னே மற்றும் பிளாக்ஸ் போன்ற திறந்த மூல ஆழமான நூலகங்கள் இருந்தன மேலே கட்டப்பட்டது தியானோ.

எந்த கட்டமைப்பைத் தேர்வுசெய்ய வேண்டும் என்பதை நீங்கள் தீர்மானிக்க இந்த ஒப்பீடு போதுமானதாக இருக்கும் என்று நம்புகிறேன், பாருங்கள் உலகெங்கிலும் பரவியுள்ள 250,000 க்கும் மேற்பட்ட திருப்தியான கற்றவர்களின் வலைப்பின்னலுடன் நம்பகமான ஆன்லைன் கற்றல் நிறுவனமான எடுரேகாவால். இந்த சான்றிதழ் பயிற்சி தொழில் தேவைகள் மற்றும் கோரிக்கைகளுக்கு ஏற்ப தொழில் வல்லுநர்களால் நிர்வகிக்கப்படுகிறது. சாஃப்ட்மேக்ஸ் செயல்பாடு, ஆட்டோஎன்கோடர் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், கட்டுப்படுத்தப்பட்ட போல்ட்ஜ்மேன் மெஷின் (ஆர்.பி.எம்) போன்ற கருத்துக்களை நீங்கள் மாஸ்டர் செய்வீர்கள், மேலும் கெராஸ் & டி.எஃப்.லெர்ன் போன்ற நூலகங்களுடன் பணிபுரிவீர்கள்.

எங்களுக்கு ஒரு கேள்வி கிடைத்ததா? 'தியானோ Vs டென்சர்ஃப்ளோ' இன் கருத்துகள் பிரிவில் இதைக் குறிப்பிடவும், நாங்கள் உங்களிடம் திரும்புவோம்.