10 parimat Pythoni raamatukogu süvaõppeks

Python on pidevalt tõusnud, et saada parimaks programmeerimiskeeleks. Sellel on palju põhjuseid, sealhulgas selle ülimalt kõrge efektiivsus võrreldes teiste tavakeeltega. Sellel on ka ingliskeelsed käsud ja süntaks, mis teeb sellest parima valiku algajatele kodeerijatele. 

Võib-olla on Pythoni suurim müügiargument selle tohutul hulgal avatud lähtekoodiga teeke, mis võimaldavad keelt kasutada kõigeks alates andmeteadusest kuni andmetega manipuleerimiseni. 

Python ja süvaõpe

Süvaõpe on masinõppe alamvaldkond, mis hõlmab tehisnärvivõrke, mis on inimaju struktuurist inspireeritud algoritmid. Süvaõppel on palju rakendusi ja seda kasutatakse paljudes tänapäeva tehisintellekti tehnoloogiates, nagu isesõitvad autod, uudiste koondamise tööriistad, loomuliku keele töötlemine (NLP), virtuaalsed assistendid, visuaalne tuvastamine ja palju muud. 

Viimastel aastatel on Python osutunud uskumatuks sügava õppimise vahendiks. Kuna kood on lühike ja loetav, sobib see ideaalselt süvaõppe rakendustega. Selle lihtne süntaks võimaldab ka rakendusi teiste programmeerimiskeeltega võrreldes kiiremini arendada. Teine oluline põhjus Pythoni süvaõppeks kasutamiseks on see, et keelt saab integreerida teiste süsteemidega, mis on kodeeritud erinevates programmeerimiskeeltes. See hõlbustab selle ühendamist teistes keeltes kirjutatud AI-projektidega. 

Vaatame 10 parimat Pythoni teeki süvaõppe jaoks: 

1. TensorFlow

TensorFlow'd peetakse laialdaselt üheks parimaks Pythoni teegiks süvaõppe rakenduste jaoks. Google Brain Teami poolt välja töötatud see pakub laias valikus paindlikke tööriistu, teeke ja kogukonna ressursse. Nii algajad kui ka professionaalid saavad TensorFlow'd kasutada nii süvaõppemudelite kui ka närvivõrkude loomiseks.

TensorFlow arhitektuur ja raamistik on paindlikud, võimaldades sellel töötada erinevatel arvutusplatvormidel, nagu CPU ja GPU. Sellegipoolest töötab see kõige paremini, kui seda kasutatakse tensorprotsessoris (TPU). Pythoni teeki kasutatakse sageli süvaõppemudelites tugevdava õppe rakendamiseks ja saate masinõppemudeleid otse visualiseerida. 

Siin on mõned TensorFlow põhifunktsioonid:

• Paindlik arhitektuur ja raamistik.
• Töötab erinevatel arvutusplatvormidel. 
• Abstraktsioonivõimed
• Haldab sügavaid närvivõrke. 

2. pütorch

Veel üks populaarsemaid süvaõppe Pythoni teeke on Pytorch, mis on avatud lähtekoodiga teek, mille Facebooki AI uurimismeeskond lõi 2016. aastal. Teegi nimi tuleneb Torchist, mis on Luas kirjutatud süvaõppe raamistik. programmeerimiskeel. 

PyTorch võimaldab teil täita paljusid ülesandeid ja see on eriti kasulik süvaõpperakenduste jaoks, nagu NLP ja arvutinägemine. 

Mõned PyTorchi parimad aspektid hõlmavad selle suurt täitmise kiirust, mida see suudab saavutada isegi raskete graafikute käsitlemisel. See on ka paindlik raamatukogu, mis on võimeline töötama lihtsustatud protsessoritel või CPU-del ja GPU-del. PyTorchil on võimsad API-d, mis võimaldavad teil raamatukogu laiendada, ja loomuliku keele tööriistakomplekt. 

Siin on mõned PyTorchi põhifunktsioonid:

• Statistiline jaotus ja operatsioonid
• Andmekogumite kontroll
• Süvaõppe mudelite arendamine
• väga paindlik

3. tuim

Ühte teist tuntud Pythoni teeki, NumPy saab sujuvalt kasutada suure mitmemõõtmelise massiivi ja maatriksi töötlemiseks. See tugineb suurele hulgale kõrgetasemelistele matemaatilistele funktsioonidele, mis muudab selle eriti kasulikuks tõhusate fundamentaalteaduslike arvutuste jaoks süvaõppes. 

NumPy massiivid nõuavad palju vähem salvestusruumi kui teised Pythoni loendid ning neid on kiirem ja mugavam kasutada. Andmeid saab maatriksis manipuleerida, transponeerida ja raamatukoguga ümber kujundada. NumPy on suurepärane võimalus süvaõppemudelite jõudluse suurendamiseks, ilma et oleks vaja liiga palju keerulist tööd. 

Siin on mõned NumPy põhifunktsioonid: 

• Kujundiga manipuleerimine
• Suure jõudlusega N-mõõtmeline massiiviobjekt
• Andmete puhastamine/manipuleerimine
• Statistilised tehted ja lineaaralgebra

4. scikit-õppida

Scikit-Learn oli algselt SciPy teegi kolmanda osapoole laiendus, kuid nüüd on see Githubis eraldiseisev Pythoni raamatukogu. Scikit-Learn sisaldab klassifikatsiooni-, regressiooni- ja klasterdamismeetodites DBSCAN-i, gradiendi võimendust, tugivektori masinaid ja juhuslikke metsi.  

Scikit-Learni üks suurimaid aspekte on see, et see on teiste SciPy virnadega hõlpsasti koostalitlusvõimeline. See on ka kasutajasõbralik ja järjepidev, muutes andmete jagamise ja kasutamise lihtsamaks. 

Siin on mõned Scikit-learni põhifunktsioonid:

• Andmete klassifitseerimine ja modelleerimine
• Täielikud masinõppe algoritmid
• Andmete eeltöötlus
• Mudeli valik

5. SciPy

See viib meid Scipy juurde, mis on Numpyl põhinev tasuta ja avatud lähtekoodiga raamatukogu. SciPy on üks parimaid Pythoni raamatukogusid tänu oma võimele teostada teaduslikku ja tehnilist andmetöötlust suurtes andmekogumites. Sellega on kaasas manustatud moodulid massiivi optimeerimiseks ja lineaaralgebraks. 

Programmeerimiskeel sisaldab kõiki NumPy funktsioone, kuid muudab need kasutajasõbralikeks teaduslikeks tööriistadeks. Seda kasutatakse sageli piltide töötlemiseks ja see pakub põhilisi töötlemisfunktsioone kõrgetasemeliste mitteteaduslike matemaatiliste funktsioonide jaoks. 

Siin on mõned SciPy põhifunktsioonid:

• Kasutajasõbralik
• Andmete visualiseerimine ja manipuleerimine
• Teaduslik ja tehniline analüüs
• Arvutab suuri andmekogumeid

6. Pandad

Üks avatud lähtekoodiga Pythoni teeke, mida kasutatakse peamiselt andmeteaduse ja süvaõppe ainetes, on Pandas. Teek pakub andmete töötlemise ja analüüsi tööriistu, mida kasutatakse andmete analüüsimiseks. Teek tugineb arvuliste tabelitega manipuleerimiseks ja aegridade analüüsiks oma võimsatele andmestruktuuridele. 

Pandase teek pakub kiiret ja tõhusat viisi andmete haldamiseks ja uurimiseks, pakkudes seeriaid ja andmeraamistikke, mis esindavad andmeid tõhusalt, samal ajal ka neid erineval viisil manipuleerides. 

Siin on mõned Pandade peamised omadused:

• Andmete indekseerimine
• Andmete joondamine
• Andmehulkade ühendamine/ühendamine
• Andmetöötlus ja analüüs

7. Microsofti CNTK

Teine süvaõpperakenduste Pythoni teek on Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), mida varem tunti kui Computational Network ToolKit. Avatud lähtekoodiga süvaõppe teeki kasutatakse hajutatud süvaõppe ja masinõppe ülesannete rakendamiseks. 

CNTK võimaldab kombineerida CNTK raamistikuga ennustavaid mudeleid, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN), edasisuunalised sügavad närvivõrgud (DNN) ja korduvad närvivõrgud (RNN). See võimaldab tõhusalt rakendada täielikke süvaõppe ülesandeid. 

Siin on mõned CNTK põhifunktsioonid: 

• Avatud lähtekoodiga
• Rakendage hajutatud süvaõppe ülesandeid
• Kombineerige ennustavad mudelid CNTK raamistikuga
• Lõpp-lõpuni süvaõppe ülesanded

8. Keras

Kears on veel üks tähelepanuväärne avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mida kasutatakse sügavate õppeülesannete jaoks, võimaldades kiiret sügavat närvivõrgu testimist. Keras pakub teile mudelite koostamiseks, graafikute visualiseerimiseks ja andmekogumite analüüsimiseks vajalikke tööriistu. Lisaks sisaldab see ka eelmärgistatud andmekogumeid, mida saab otse importida ja laadida. 

Kerase teeki eelistatakse sageli, kuna see on modulaarne, laiendatav ja paindlik. See muudab selle algajatele kasutajasõbralikuks valikuks. Seda saab integreerida ka eesmärkide, kihtide, optimeerijate ja aktiveerimisfunktsioonidega. Keras töötab erinevates keskkondades ja võib töötada CPU-de ja GPU-dega. See pakub ka üht suurimat andmetüüpide valikut.

Siin on mõned Kerase põhifunktsioonid: 

• Neuraalsete kihtide arendamine
• Andmete koondamine
• Ehitab süvaõppe ja masinõppe mudeleid
• Aktiveerimis- ja kulufunktsioonid

9. Theano

Meie loendi lõpus on Theano, arvulise arvutuse Pythoni teek, mis on spetsiaalselt välja töötatud masinõppe ja süvateekide jaoks. Selle tööriistaga saavutate matemaatiliste avaldiste ja maatriksarvutuste tõhusa määratlemise, optimeerimise ja hindamise. Kõik see võimaldab Theanot kasutada mõõtmete massiivide kasutamiseks süvaõppe mudelite konstrueerimiseks. 

Theano't kasutavad paljud süvaõppe arendajad ja programmeerijad, kuna see on väga spetsiifiline raamatukogu. Seda saab kasutada keskprotsessori (CPU) asemel koos graafikaprotsessoriga (GPU).

Siin on mõned Theano põhifunktsioonid:

• Sisseehitatud valideerimis- ja üksuste testimise tööriistad
• Suure jõudlusega matemaatilised arvutused
• Kiired ja stabiilsed hinnangud
• Andmemahukad arvutused

10. MX Net

Meie 10 parima süvaõppe Pythoni teegi nimekirja lõpetab MXNet, mis on väga skaleeritav avatud lähtekoodiga süvaõppe raamistik. MXNet oli mõeldud sügavate närvivõrkude koolitamiseks ja juurutamiseks ning see suudab treenida mudeleid väga kiiresti. 

MXNet toetab paljusid programmeerimiskeeli, nagu Python, Julia, C, C++ ja palju muud. MXNeti üks parimaid aspekte on see, et see pakub GPU-s uskumatult kiiret arvutuskiirust ja ressursside kasutamist. 

Siin on mõned MXNeti põhifunktsioonid:

• Väga skaleeritav
• Avatud lähtekoodiga
• Treenige ja juurutage süvaõppe närvivõrke
• Rongide mudeleid kiiresti
• Kiire arvutuskiirus