10 bestu Python bókasöfnin fyrir djúpt nám

Python hefur verið að vaxa jafnt og þétt til að verða topp forritunarmál. Það eru margar ástæður fyrir þessu, þar á meðal afar mikil skilvirkni í samanburði við önnur almenn tungumál. Það er einnig með skipanir og setningafræði sem líkjast ensku, sem gerir það að besta vali fyrir byrjendur. 

Kannski er stærsti sölustaðurinn í Python mikið magn af opnum bókasöfnum sem gera kleift að nota tungumálið fyrir allt frá gagnavísindum til gagnavinnslu. 

Python og Deep Learning

Djúpnám er undirsvið vélanáms sem felur í sér gervi taugakerfi, sem eru reiknirit innblásin af uppbyggingu mannsheilans. Djúpnám hefur mörg forrit og er notað í mörgum af gervigreindartækni nútímans, svo sem sjálfkeyrandi bíla, fréttasöfnunarverkfæri, náttúruleg málvinnsla (NLP), sýndaraðstoðarmenn, sjóngreining og margt fleira. 

Undanfarin ár hefur Python reynst ótrúlegt tæki til djúpnáms. Vegna þess að kóðinn er hnitmiðaður og læsilegur gerir hann hann fullkominn samsvörun fyrir djúpnámsforrit. Einföld setningafræði þess gerir einnig kleift að þróa forrit hraðar samanborið við önnur forritunarmál. Önnur meginástæða þess að nota Python til djúpnáms er sú að hægt er að samþætta tungumálið við önnur kerfi sem eru kóðuð á mismunandi forritunarmálum. Þetta gerir það auðveldara að blanda því saman við gervigreindarverkefni sem eru skrifuð á öðrum tungumálum. 

Við skulum skoða 10 bestu Python bókasöfnin fyrir djúpt nám: 

1. TensorFlow

TensorFlow er almennt talið eitt af bestu Python bókasöfnunum fyrir djúpnámsforrit. Það er þróað af Google Brain Team og býður upp á breitt úrval af sveigjanlegum verkfærum, bókasöfnum og samfélagsauðlindum. Bæði byrjendur og fagmenn geta notað TensorFlow til að smíða djúpnámslíkön, sem og taugakerfi.

TensorFlow er með arkitektúr og umgjörð sem er sveigjanleg, sem gerir það kleift að keyra á ýmsum tölvukerfum eins og CPU og GPU. Með því að segja, það skilar sér best þegar það er notað á tensor vinnslueiningu (TPU). Python bókasafnið er oft notað til að innleiða styrkingarnám í djúpnámslíkönum og þú getur beint sjónrænt vélnámslíkönin. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum TensorFlow:

• Sveigjanlegur arkitektúr og umgjörð.
• Keyrir á ýmsum tölvukerfum. 
• Abstrakt möguleiki
• Stjórnar djúpum tauganetum. 

2. pytorch

Annað af vinsælustu Python bókasöfnunum fyrir djúpt nám er Pytorch, sem er opið bókasafn búið til af AI rannsóknarteymi Facebook árið 2016. Nafn bókasafnsins er dregið af Torch, sem er djúpnámsrammi skrifaður í Lua forritunarmál. 

PyTorch gerir þér kleift að framkvæma mörg verkefni og það er sérstaklega gagnlegt fyrir djúpnámsforrit eins og NLP og tölvusjón. 

Sumir af bestu hliðum PyTorch fela í sér háan hraða framkvæmdar, sem það getur náð jafnvel þegar meðhöndlað er með þung myndrit. Það er líka sveigjanlegt bókasafn sem getur starfað á einfaldaðri örgjörva eða örgjörva og GPU. PyTorch er með öflug forritaskil sem gera þér kleift að stækka bókasafnið, sem og náttúrulegt tungumálaverkfærasett. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum PyTorch:

• Tölfræðileg dreifing og rekstur
• Stjórn á gagnasöfnum
• Þróun djúpnámslíkana
• Mjög sveigjanlegt

3. Numpy

Eitt af hinum vel þekktu Python bókasöfnum, NumPy er hægt að nota óaðfinnanlega fyrir stóra fjölvíddar fylki og fylkisvinnslu. Það byggir á stóru safni stærðfræðilegra aðgerða á háu stigi, sem gerir það sérstaklega gagnlegt fyrir skilvirka grunnvísindaútreikninga í djúpnámi. 

NumPy fylki krefjast miklu minna geymslupláss en aðrir Python listar og þeir eru hraðari og þægilegri í notkun. Hægt er að vinna með gögnin í fylkinu, yfirfæra þau og endurmóta þau með safninu. NumPy er frábær kostur til að auka árangur djúpnámslíkana án þess að þurfa of mikla flókna vinnu. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum NumPy: 

• Lögun meðhöndlun
• Afkastamikil N-víddar fylkishlutur
• Gagnahreinsun/vinnsla
• Tölfræðilegar aðgerðir og línuleg algebru

4. Scikit-Lærðu

Scikit-Learn var upphaflega þriðja aðila viðbót við SciPy bókasafnið, en það er nú sjálfstætt Python bókasafn á Github. Scikit-Learn inniheldur DBSCAN, hallauppörvun, stuðnings vektorvélar og handahófskennda skóga innan flokkunar-, aðhvarfs- og klasaaðferðanna.  

Einn af stærstu hliðum Scikit-Learn er að það er auðveldlega samhæft við aðra SciPy stafla. Það er líka notendavænt og samkvæmt, sem gerir það auðveldara að deila og nota gögn. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Scikit-learn:

• Gagnaflokkun og líkanagerð
• Enda-til-enda reiknirit fyrir vélanám
• Forvinnsla gagna
• Val á líkani

5. SciPy

Það færir okkur til Scipy, sem er ókeypis og opið bókasafn byggt á Numpy. SciPy er eitt besta Python bókasafnið sem til er þökk sé getu þess til að framkvæma vísindalega og tæknilega tölvuvinnslu á stórum gagnasöfnum. Henni fylgja innbyggðar einingar fyrir fínstillingu fylkis og línuleg algebru. 

Forritunarmálið inniheldur allar aðgerðir NumPy, en það breytir þeim í notendavænt, vísindalegt verkfæri. Það er oft notað til myndvinnslu og veitir grunnvinnslueiginleika fyrir háþróaða, óvísindalega stærðfræðiaðgerðir. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum SciPy:

• Notendavænn
• Sýning og meðferð gagna
• Vísindaleg og tæknileg greining
• Reiknar stór gagnasöfn

6. Pandas

Eitt af opna Python bókasöfnunum sem aðallega eru notaðar í gagnafræði og djúpnámi er Pandas. Safnið býður upp á gagnavinnslu og greiningartæki sem eru notuð til að greina gögn. Bókasafnið byggir á öflugu gagnaskipulagi sínu til að vinna með tölulegar töflur og tímaraðagreiningu. 

Pandas bókasafnið býður upp á hraðvirka og skilvirka leið til að stjórna og kanna gögn með því að útvega Series og DataFrames, sem tákna gögn á skilvirkan hátt á sama tíma og þau vinna með þau á mismunandi hátt. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Pandas:

• Skráning gagna
• Gagnajöfnun
• Sameining/sameining gagnasafna
• Meðferð og greining gagna

7. Microsoft CNTK

Annað Python bókasafn fyrir djúpnámsforrit er Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), sem áður var þekkt sem Computational Network ToolKit. Opinn uppspretta djúpnámssafnið er notað til að innleiða dreifð djúpnám og vélanámsverkefni. 

CNTK gerir þér kleift að sameina forspárlíkön eins og snúningstauganet (CNNs), feed-forward djúp tauganet (DNN) og endurtekið taugakerfi (RNN), með CNTK ramma. Þetta gerir skilvirka framkvæmd djúpnámsverkefna frá enda til enda. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum CNTK: 

• Opinn aðgangur
• Innleiða dreifð djúpnámsverkefni
• Sameina forspárlíkön með CNTK ramma
• Djúpnámsverkefni frá enda til enda

8. Keras

Kears er enn eitt athyglisvert opið Python bókasafn notað fyrir djúpnámsverkefni, sem gerir kleift að prófa djúpt taugakerfi. Keras veitir þér þau verkfæri sem þarf til að búa til líkön, sjá myndrit og greina gagnasöfn. Ofan á það inniheldur það einnig formerkt gagnapakka sem hægt er að flytja beint inn og hlaða. 

Keras bókasafnið er oft valið vegna þess að það er mát, stækkanlegt og sveigjanlegt. Þetta gerir það að notendavænum valkosti fyrir byrjendur. Það getur líka samþætt markmiðum, lögum, fínstillingu og virkjunaraðgerðum. Keras starfar í ýmsum umhverfi og getur keyrt á örgjörva og GPU. Það býður einnig upp á eitt breiðasta svið fyrir gagnategundir.

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Keras: 

• Þróun taugalaga
• Gagnaöflun
• Byggir djúpt nám og vélanámslíkön
• Virkjun og kostnaðaraðgerðir

9. Theano

Í lok lista okkar er Theano, tölulegt Python bókasafn sem er sérstaklega þróað fyrir vélanám og djúp bókasöfn. Með þessu tóli muntu ná skilvirkri skilgreiningu, hagræðingu og mati á stærðfræðilegum tjáningum og fylkisútreikningum. Allt þetta gerir Theano kleift að nota til að nota víddarfylki til að smíða djúpnámslíkön. 

Theano er notað af mörgum djúpnámshönnuðum og forriturum þökk sé því að það er mjög sérstakt bókasafn. Það er hægt að nota með grafískri vinnslueiningu (GPU) í stað miðvinnslueiningu (CPU).

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Theano:

• Innbyggt löggildingar- og einingaprófunartæki
• Afkastamiklar stærðfræðilegar útreikningar
• Hratt og stöðugt mat
• Gagnafrekir útreikningar

10. MX net

Að loka listanum okkar yfir 10 bestu Python bókasöfnin fyrir djúpnám er MXNet, sem er mjög stigstærð opinn uppspretta djúpnámsrammi. MXNet var hannað til að þjálfa og dreifa djúpt taugakerfi og það getur þjálfað líkön mjög hratt. 

MXNet styður mörg forritunarmál, eins og Python, Julia, C, C++ og fleira. Einn af bestu hliðum MXNet er að það býður upp á ótrúlega hraðan útreikningshraða og auðlindanýtingu á GPU. 

Hér eru nokkrir af helstu eiginleikum MXNet:

• Mjög stigstærð
• Opinn aðgangur
• Þjálfa og dreifa djúpnámi tauganetum
• Lestir módel hratt
• Hraður útreikningshraði