10 legjobb Python-könyvtár a mély tanuláshoz

A Python folyamatosan emelkedik, hogy a legjobb programozási nyelvvé váljon. Ennek számos oka van, beleértve a rendkívül magas hatékonyságot, összehasonlítva más mainstream nyelvekkel. Angol-szerű parancsokat és szintaxist is tartalmaz, így a kezdő kódolók számára a legjobb választás. 

A Python talán legnagyobb értékesítési pontja a hatalmas mennyiségű nyílt forráskódú könyvtár, amely lehetővé teszi a nyelv használatát az adattudománytól az adatkezelésig mindenre. 

Python és Deep Learning

A mélytanulás a gépi tanulás egy részterülete, amely mesterséges neurális hálózatokat foglal magában, amelyek az emberi agy szerkezete által ihletett algoritmusok. A mély tanulásnak számos alkalmazási területe van, és számos mai mesterséges intelligencia technológiában használják, például önvezető autókban, hírösszesítő eszközökben, természetes nyelvi feldolgozásban (NLP), virtuális asszisztensekben, vizuális felismerésben és még sok másban. 

Az elmúlt években a Python a mély tanulás hihetetlen eszközének bizonyult. Mivel a kód tömör és olvasható, tökéletesen illeszkedik a mély tanulási alkalmazásokhoz. Egyszerű szintaxisa lehetővé teszi az alkalmazások gyorsabb fejlesztését más programozási nyelvekhez képest. A Python mély tanulásra való használatának másik fő oka az, hogy a nyelv integrálható más, különböző programozási nyelveken kódolt rendszerekkel. Ez megkönnyíti a más nyelveken írt AI-projektekkel való keverését. 

Vessünk egy pillantást a 10 legjobb Python-könyvtárra a mély tanuláshoz: 

1. TensorFlow

A TensorFlow-t széles körben az egyik legjobb Python-könyvtárnak tekintik a mély tanulási alkalmazásokhoz. A Google Brain Team által kifejlesztett rugalmas eszközök, könyvtárak és közösségi erőforrások széles skáláját kínálja. Kezdők és profik egyaránt használhatják a TensorFlow-t mély tanulási modellek, valamint neurális hálózatok felépítésére.

A TensorFlow rugalmas architektúrája és keretrendszere lehetővé teszi, hogy különféle számítási platformokon, például CPU-n és GPU-n futhasson. Ezzel együtt a legjobban akkor teljesít, ha tenzor feldolgozó egységen (TPU) működik. A Python-könyvtárat gyakran használják a megerősítő tanulás megvalósítására a mély tanulási modellekben, és közvetlenül megjelenítheti a gépi tanulási modelleket. 

Íme a TensorFlow néhány fő funkciója:

• Rugalmas architektúra és keretrendszer.
• Számos számítási platformon fut. 
• Absztrakciós képességek
• Kezeli a mély neurális hálózatokat. 

2. pytorch

A mélytanulás egyik legnépszerűbb Python-könyvtára a Pytorch, amely egy nyílt forráskódú könyvtár, amelyet a Facebook AI-kutatócsapata hozott létre 2016-ban. A könyvtár neve a Torch-ból származik, amely egy Lua-ban írt mély tanulási keretrendszer. programozási nyelv. 

A PyTorch számos feladat elvégzését teszi lehetővé, és különösen hasznos az olyan mélytanulási alkalmazásoknál, mint az NLP és a számítógépes látás. 

A PyTorch néhány legjobb tulajdonsága a nagy végrehajtási sebesség, amelyet még nehéz grafikonok kezelésekor is elérhet. Ez egy rugalmas könyvtár is, amely képes egyszerűsített processzorokon vagy CPU-kon és GPU-kon működni. A PyTorch hatékony API-kkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a könyvtár bővítését, valamint egy természetes nyelvi eszközkészletet. 

Íme a PyTorch néhány fő funkciója:

• Statisztikai eloszlás és műveletek
• Adatkészletek vezérlése
• Mély tanulási modellek fejlesztése
• Nagyon rugalmas

3. numpy

A másik jól ismert Python-könyvtár, a NumPy zökkenőmentesen használható nagy, többdimenziós tömb- és mátrixfeldolgozáshoz. Magas szintű matematikai függvények nagy készletére támaszkodik, ami különösen hasznossá teszi a mélytanulásban végzett hatékony alapvető tudományos számításokhoz. 

A NumPy tömbök sokkal kevesebb tárterületet igényelnek, mint a többi Python-listák, és gyorsabbak és kényelmesebbek a használatuk. Az adatok a mátrixban manipulálhatók, transzponálhatók és átformálhatók a könyvtárral. A NumPy nagyszerű lehetőség a mély tanulási modellek teljesítményének növelésére anélkül, hogy túl sok bonyolult munka szükséges. 

Íme a NumPy néhány fő funkciója: 

• Alak manipuláció
• Nagy teljesítményű N-dimenziós tömbobjektum
• Adattisztítás/manipuláció
• Statisztikai műveletek és lineáris algebra

4. scikit-learn

A Scikit-Learn eredetileg a SciPy könyvtár harmadik féltől származó kiterjesztése volt, de mára egy önálló Python-könyvtár a Githubon. A Scikit-Learn tartalmazza a DBSCAN-t, a gradiens-növelést, a támogató vektorgépeket és a véletlenszerű erdőket az osztályozási, regressziós és klaszterezési módszereken belül.  

A Scikit-Learn egyik legnagyobb tulajdonsága, hogy könnyen átjárható más SciPy-veremekkel. Ezenkívül felhasználóbarát és konzisztens, megkönnyítve az adatok megosztását és felhasználását. 

Íme a Scikit-learn néhány fő funkciója:

• Adatok osztályozása és modellezése
• Végpontok közötti gépi tanulási algoritmusok
• Adatok előfeldolgozása
• Modell kiválasztása

5. SciPy

Ezzel eljutottunk a Scipy-hez, amely egy ingyenes és nyílt forráskódú Numpy-alapú könyvtár. A SciPy az egyik legjobb Python-könyvtár, köszönhetően annak, hogy képes tudományos és műszaki számításokat végezni nagy adathalmazokon. Ehhez beágyazott modulok tartoznak a tömboptimalizáláshoz és a lineáris algebrához. 

A programozási nyelv tartalmazza a NumPy összes funkcióját, de felhasználóbarát, tudományos eszközökké alakítja őket. Gyakran használják képkezelésre, és alapvető feldolgozási funkciókat biztosít magas szintű, nem tudományos matematikai függvényekhez. 

Íme a SciPy néhány fő funkciója:

• Felhasználóbarát
• Adatok megjelenítése és manipulálása
• Tudományos és műszaki elemzés
• Nagy adathalmazokat számít ki

6. pandák

Az egyik nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet elsősorban az adattudományban és a mély tanulási tárgyakban használnak, a Pandas. A könyvtár adatkezelési és -elemző eszközöket biztosít, amelyek az adatok elemzésére szolgálnak. A könyvtár nagy teljesítményű adatstruktúráira támaszkodik a numerikus táblák manipulálásához és az idősorok elemzéséhez. 

A Pandas könyvtár gyors és hatékony módot kínál az adatok kezelésére és feltárására azáltal, hogy sorozatokat és adatkereteket biztosít, amelyek hatékonyan reprezentálják az adatokat, miközben különböző módokon kezelik azokat. 

Íme néhány fő jellemzője a pandáknak:

• Az adatok indexelése
• Adatigazítás
• Adatkészletek egyesítése/egyesítése
• Adatkezelés és -elemzés

7. Microsoft CNTK

Egy másik Python-könyvtár a mély tanulási alkalmazásokhoz a Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), amely korábban Computational Network ToolKit néven ismert. A nyílt forráskódú mélytanulási könyvtár az elosztott mély tanulási és gépi tanulási feladatok megvalósítására szolgál. 

A CNTK lehetővé teszi az olyan prediktív modellek kombinálását a CNTK keretrendszerrel, mint a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek), az előrecsatolt mély neurális hálózatok (DNN-ek) és az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek). Ez lehetővé teszi a végpontok közötti mély tanulási feladatok hatékony végrehajtását. 

Íme a CNTK néhány fő funkciója: 

• Nyílt forráskódú
• Elosztott mély tanulási feladatok végrehajtása
• A prediktív modellek kombinálása CNTK keretrendszerrel
• Végponttól végpontig mély tanulási feladatok

8. Keras

A Kears egy másik figyelemre méltó nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet mély tanulási feladatokhoz használnak, és lehetővé teszi a gyors mély neurális hálózat tesztelését. A Keras biztosítja a modellek készítéséhez, a grafikonok megjelenítéséhez és az adatkészletek elemzéséhez szükséges eszközöket. Ezen felül tartalmaz előre címkézett adatkészleteket is, amelyek közvetlenül importálhatók és betölthetők. 

A Keras könyvtárat gyakran részesítik előnyben, mivel moduláris, bővíthető és rugalmas. Ez felhasználóbarát opcióvá teszi a kezdők számára. Célokkal, rétegekkel, optimalizálókkal és aktiválási funkciókkal is integrálható. A Keras különféle környezetekben működik, és képes CPU-kon és GPU-kon is futni. Emellett az egyik legszélesebb adattípus-tartományt kínálja.

Íme a Keras néhány főbb jellemzője: 

• Neurális rétegek fejlesztése
• Adatgyűjtés
• Mély tanulási és gépi tanulási modelleket hoz létre
• Aktiválási és költségfüggvények

9. Theano

Listánk végéhez közeledik a Theano, egy numerikus számítású Python-könyvtár, amelyet kifejezetten gépi tanuláshoz és mély könyvtárakhoz fejlesztettek ki. Ezzel az eszközzel hatékonyan definiálhatja, optimalizálhatja és kiértékelheti a matematikai kifejezéseket és mátrixszámításokat. Mindez lehetővé teszi, hogy a Theano-t dimenziós tömbök alkalmazására használják mély tanulási modellek létrehozására. 

A Theano-t sok mélytanulást végző fejlesztő és programozó használja, köszönhetően egy nagyon specifikus könyvtárnak. Használható grafikus feldolgozó egységgel (GPU) a központi feldolgozó egység (CPU) helyett.

Íme néhány Theano főbb jellemzője:

• Beépített érvényesítő és egységtesztelő eszközök
• Nagy teljesítményű matematikai számítások
• Gyors és stabil értékelés
• Adatigényes számítások

10. MX Net

A 10 legjobb mélytanulási Python-könyvtárat tartalmazó listánkat az MXNet zárja, amely egy rendkívül méretezhető nyílt forráskódú mélytanulási keretrendszer. Az MXNet-et mély neurális hálózatok betanítására és telepítésére tervezték, és rendkívül gyorsan képes modelleket betanítani. 

Az MXNet számos programozási nyelvet támogat, mint például a Python, Julia, C, C++ stb. Az MXNet egyik legjobb tulajdonsága, hogy hihetetlenül gyors számítási sebességet és erőforrás-kihasználást kínál a GPU-n. 

Íme az MXNet néhány fő funkciója:

• Erősen skálázható
• Nyílt forráskódú
• Tanítson és telepítsen mély tanulási neurális hálózatokat
• Vonatok modellek gyorsan
• Gyors számítási sebesség