Die 10 besten Python-Bibliotheken für Deep Learning

Python hat sich stetig zu einer Top-Programmiersprache entwickelt. Dafür gibt es viele Gründe, darunter auch die extrem hohe Effizienz im Vergleich zu anderen Mainstream-Sprachen. Es verfügt außerdem über englischähnliche Befehle und Syntax, was es zur ersten Wahl für Programmieranfänger macht. 

Das vielleicht größte Verkaufsargument von Python ist die große Menge an Open-Source-Bibliotheken, die es ermöglichen, die Sprache für alles von der Datenwissenschaft bis zur Datenmanipulation zu verwenden. 

Python und Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze zum Einsatz kommen, bei denen es sich um Algorithmen handelt, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Deep Learning hat viele Anwendungen und wird in vielen der heutigen KI-Technologien eingesetzt, beispielsweise in selbstfahrenden Autos, Tools zur Nachrichtenaggregation, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), virtuellen Assistenten, visueller Erkennung und vielem mehr. 

In den letzten Jahren hat sich Python als unglaubliches Werkzeug für Deep Learning erwiesen. Da der Code prägnant und lesbar ist, eignet er sich perfekt für Deep-Learning-Anwendungen. Dank der einfachen Syntax können Anwendungen im Vergleich zu anderen Programmiersprachen auch schneller entwickelt werden. Ein weiterer wichtiger Grund für die Verwendung von Python für Deep Learning besteht darin, dass die Sprache in andere Systeme integriert werden kann, die in anderen Programmiersprachen codiert sind. Dies erleichtert die Kombination mit KI-Projekten, die in anderen Sprachen geschrieben wurden. 

Werfen wir einen Blick auf die 10 besten Python-Bibliotheken für Deep Learning: 

1. TensorFlow

TensorFlow gilt allgemein als eine der besten Python-Bibliotheken für Deep-Learning-Anwendungen. Es wurde vom Google Brain-Team entwickelt und bietet eine breite Palette flexibler Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen. Sowohl Anfänger als auch Profis können TensorFlow verwenden, um Deep-Learning-Modelle sowie neuronale Netze zu erstellen.

TensorFlow verfügt über eine flexible Architektur und ein flexibles Framework, die die Ausführung auf verschiedenen Rechenplattformen wie CPU und GPU ermöglichen. Allerdings erzielt es die beste Leistung, wenn es auf einer Tensor-Processing-Unit (TPU) betrieben wird. Die Python-Bibliothek wird häufig zur Implementierung von Reinforcement Learning in Deep-Learning-Modellen verwendet, und Sie können die Modelle für maschinelles Lernen direkt visualisieren. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von TensorFlow:

• Flexible Architektur und Framework.
• Läuft auf einer Vielzahl von Computerplattformen. 
• Abstraktionsfähigkeiten
• Verwaltet tiefe neuronale Netze. 

2. Pytorch

Eine weitere der beliebtesten Python-Bibliotheken für Deep Learning ist Pytorch, eine Open-Source-Bibliothek, die 2016 vom Facebook-KI-Forschungsteam erstellt wurde. Der Name der Bibliothek leitet sich von Torch ab, einem in Lua geschriebenen Deep-Learning-Framework Programmiersprache. 

Mit PyTorch können Sie viele Aufgaben ausführen und sind besonders nützlich für Deep-Learning-Anwendungen wie NLP und Computer Vision. 

Zu den besten Aspekten von PyTorch gehört die hohe Ausführungsgeschwindigkeit, die selbst bei der Verarbeitung umfangreicher Diagramme erreicht werden kann. Es handelt sich außerdem um eine flexible Bibliothek, die auf vereinfachten Prozessoren oder CPUs und GPUs betrieben werden kann. PyTorch verfügt über leistungsstarke APIs, mit denen Sie die Bibliothek erweitern können, sowie über ein Toolkit für natürliche Sprache. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von PyTorch:

• Statistische Verteilung und Operationen
• Kontrolle über Datensätze
• Entwicklung von Deep-Learning-Modellen
• Hochflexible

3. NumPy

NumPy ist eine der anderen bekannten Python-Bibliotheken und kann nahtlos für die Verarbeitung großer mehrdimensionaler Arrays und Matrizen verwendet werden. Es basiert auf einem großen Satz hochrangiger mathematischer Funktionen, was es besonders nützlich für effiziente grundlegende wissenschaftliche Berechnungen im Deep Learning macht. 

NumPy-Arrays benötigen viel weniger Speicherplatz als andere Python-Listen und sind schneller und bequemer zu verwenden. Die Daten können in der Matrix manipuliert, transponiert und mit der Bibliothek umgeformt werden. NumPy ist eine großartige Option, um die Leistung von Deep-Learning-Modellen zu steigern, ohne dass zu viel komplexe Arbeit erforderlich ist. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von NumPy: 

• Formmanipulation
• Leistungsstarkes N-dimensionales Array-Objekt
• Datenbereinigung/-manipulation
• Statistische Operationen und lineare Algebra

4. Scikit-Lernen

Scikit-Learn war ursprünglich eine Drittanbieter-Erweiterung der SciPy-Bibliothek, jetzt ist es jedoch eine eigenständige Python-Bibliothek auf Github. Scikit-Learn umfasst DBSCAN, Gradient Boosting, Support Vector Machines und Random Forests innerhalb der Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Methoden.  

Einer der großartigsten Aspekte von Scikit-Learn ist die einfache Interoperabilität mit anderen SciPy-Stacks. Darüber hinaus ist es benutzerfreundlich und konsistent, was die gemeinsame Nutzung und Nutzung von Daten erleichtert. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Scikit-learn:

• Datenklassifizierung und -modellierung
• End-to-End-Algorithmen für maschinelles Lernen
• Vorverarbeitung der Daten
• Modellauswahl

5. SciPy

Das bringt uns zu Scipy, einer kostenlosen Open-Source-Bibliothek, die auf Numpy basiert. SciPy ist eine der besten Python-Bibliotheken auf dem Markt, da es in der Lage ist, wissenschaftliche und technische Berechnungen für große Datensätze durchzuführen. Es wird von eingebetteten Modulen zur Array-Optimierung und linearen Algebra begleitet. 

Die Programmiersprache umfasst alle Funktionen von NumPy, macht sie jedoch zu benutzerfreundlichen, wissenschaftlichen Werkzeugen. Es wird häufig zur Bildbearbeitung verwendet und bietet grundlegende Verarbeitungsfunktionen für anspruchsvolle, nichtwissenschaftliche mathematische Funktionen. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von SciPy:

• Benutzerfreundlich
• Datenvisualisierung und -manipulation
• Wissenschaftliche und technische Analyse
• Berechnet große Datensätze

6. Pandas

Eine der Open-Source-Python-Bibliotheken, die hauptsächlich in den Bereichen Datenwissenschaft und Deep Learning verwendet werden, ist Pandas. Die Bibliothek stellt Datenbearbeitungs- und Analysetools bereit, die zur Analyse von Daten verwendet werden. Die Bibliothek stützt sich auf ihre leistungsstarken Datenstrukturen zur Bearbeitung numerischer Tabellen und Zeitreihenanalysen. 

Die Pandas-Bibliothek bietet eine schnelle und effiziente Möglichkeit, Daten zu verwalten und zu untersuchen, indem sie Serien und DataFrames bereitstellt, die Daten effizient darstellen und sie gleichzeitig auf unterschiedliche Weise bearbeiten. 

Hier sind einige der Hauptmerkmale von Pandas:

• Indizierung von Daten
• Datenausrichtung
• Zusammenführung/Zusammenführung von Datensätzen
• Datenmanipulation und Analyse

7. Microsoft-CNTK

Eine weitere Python-Bibliothek für Deep-Learning-Anwendungen ist Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), das früher als Computational Network ToolKit bekannt war. Die Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek wird zur Implementierung verteilter Deep-Learning- und maschineller Lernaufgaben verwendet. 

Mit CNTK können Sie Vorhersagemodelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Feed-Forward Deep Neural Networks (DNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) mit dem CNTK-Framework kombinieren. Dies ermöglicht die effektive Umsetzung von End-to-End-Deep-Learning-Aufgaben. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von CNTK: 

• Open-Source
• Implementieren Sie verteilte Deep-Learning-Aufgaben
• Kombinieren Sie Vorhersagemodelle mit dem CNTK-Framework
• End-to-End-Deep-Learning-Aufgaben

8. Keras

Kears ist eine weitere bemerkenswerte Open-Source-Python-Bibliothek, die für Deep-Learning-Aufgaben verwendet wird und schnelle Tests tiefer neuronaler Netzwerke ermöglicht. Keras stellt Ihnen die Werkzeuge zur Verfügung, die Sie zum Erstellen von Modellen, zum Visualisieren von Diagrammen und zum Analysieren von Datensätzen benötigen. Darüber hinaus sind auch vorgelabelte Datensätze enthalten, die direkt importiert und geladen werden können. 

Die Keras-Bibliothek wird oft bevorzugt, da sie modular, erweiterbar und flexibel ist. Dies macht es zu einer benutzerfreundlichen Option für Anfänger. Es kann auch in Ziele, Ebenen, Optimierer und Aktivierungsfunktionen integriert werden. Keras funktioniert in verschiedenen Umgebungen und kann auf CPUs und GPUs ausgeführt werden. Es bietet auch einen der umfangreichsten Bereiche für Datentypen.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Keras: 

• Entwicklung neuronaler Schichten
• Datenpooling
• Erstellt Deep-Learning- und Machine-Learning-Modelle
• Aktivierungs- und Kostenfunktionen

9. Theano

Am Ende unserer Liste steht Theano, eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen, die speziell für maschinelles Lernen und tiefe Bibliotheken entwickelt wurde. Mit diesem Tool erreichen Sie eine effiziente Definition, Optimierung und Auswertung mathematischer Ausdrücke und Matrixberechnungen. All dies ermöglicht die Verwendung von Theano für den Einsatz dimensionaler Arrays zur Erstellung von Deep-Learning-Modellen. 

Theano wird von vielen Deep-Learning-Entwicklern und Programmierern verwendet, da es sich um eine hochspezifische Bibliothek handelt. Es kann mit einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) anstelle einer Zentraleinheit (CPU) verwendet werden.

Hier sind einige der Hauptmerkmale von Theano:

• Integrierte Validierungs- und Unit-Test-Tools
• Leistungsstarke mathematische Berechnungen
• Schnelle und stabile Auswertungen
• Datenintensive Berechnungen

10 MXNet

Den Abschluss unserer Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für Deep Learning bildet MXNet, ein hoch skalierbares Open-Source-Deep-Learning-Framework. MXNet wurde für das Training und den Einsatz tiefer neuronaler Netze entwickelt und kann Modelle extrem schnell trainieren. 

MXNet unterstützt viele Programmiersprachen wie Python, Julia, C, C++ und mehr. Einer der besten Aspekte von MXNet ist, dass es unglaublich schnelle Berechnungsgeschwindigkeiten und Ressourcennutzung auf der GPU bietet. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von MXNet:

• Hoch skalierbar
• Open-Source
• Trainieren und implementieren Sie Deep-Learning-Neuronale Netze
• Trainiert Modelle schnell
• Schnelle Berechnungsgeschwindigkeiten