10 bedste Python-biblioteker til dyb læring

Python har været støt stigende for at blive et topprogrammeringssprog. Der er mange grunde til dette, herunder dets ekstremt høje effektivitet sammenlignet med andre almindelige sprog. Den har også engelsk-lignende kommandoer og syntaks, hvilket gør den til et topvalg for begyndere. 

Måske det største salgsargument ved Python er dets enorme mængde af open source-biblioteker, der gør det muligt for sproget at blive brugt til alt fra datavidenskab til datamanipulation. 

Python og Deep Learning

Deep learning er et underområde af maskinlæring, der involverer kunstige neurale netværk, som er algoritmer inspireret af strukturen i den menneskelige hjerne. Deep learning har mange applikationer og bruges i mange af nutidens AI-teknologier, såsom selvkørende biler, nyhedsaggregationsværktøjer, naturlig sprogbehandling (NLP), virtuelle assistenter, visuel genkendelse og meget mere. 

I de senere år har Python vist sig at være et utroligt værktøj til dyb læring. Fordi koden er kortfattet og læsbar, gør den den til et perfekt match til deep learning-applikationer. Dens enkle syntaks gør det også muligt at udvikle applikationer hurtigere sammenlignet med andre programmeringssprog. En anden væsentlig grund til at bruge Python til deep learning er, at sproget kan integreres med andre systemer kodet i forskellige programmeringssprog. Dette gør det nemmere at blande det med AI-projekter skrevet på andre sprog. 

Lad os tage et kig på de 10 bedste Python-biblioteker til dyb læring: 

1. TensorFlow

TensorFlow betragtes bredt som et af de bedste Python-biblioteker til deep learning-applikationer. Den er udviklet af Google Brain Team og giver en bred vifte af fleksible værktøjer, biblioteker og fællesskabsressourcer. Både begyndere og professionelle kan bruge TensorFlow til at konstruere dybe læringsmodeller såvel som neurale netværk.

TensorFlow har en arkitektur og rammer, der er fleksible, hvilket gør det muligt at køre på forskellige computerplatforme som CPU og GPU. Når det er sagt, klarer den sig bedst, når den betjenes på en tensor-behandlingsenhed (TPU). Python-biblioteket bruges ofte til at implementere forstærkningslæring i deep learning-modeller, og du kan direkte visualisere maskinlæringsmodellerne. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i TensorFlow:

• Fleksibel arkitektur og rammer.
• Kører på en række forskellige computerplatforme. 
• Abstraktionsevner
• Styrer dybe neurale netværk. 

2. pytorch

Et andet af de mest populære Python-biblioteker til dyb læring er Pytorch, som er et open source-bibliotek skabt af Facebooks AI-forskerhold i 2016. Navnet på biblioteket er afledt af Torch, som er en deep learning-ramme skrevet i Lua programmeringssprog. 

PyTorch giver dig mulighed for at udføre mange opgaver, og det er især nyttigt til deep learning-applikationer som NLP og computervision. 

Nogle af de bedste aspekter ved PyTorch inkluderer dens høje udførelseshastighed, som den kan opnå, selv når den håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, der kan fungere på forenklede processorer eller CPU'er og GPU'er. PyTorch har kraftfulde API'er, der sætter dig i stand til at udvide biblioteket, såvel som et naturligt sprogværktøj. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i PyTorch:

• Statistisk fordeling og operationer
• Kontrol over datasæt
• Udvikling af deep learning modeller
• Meget fleksibel

3. nusset

Et af de andre velkendte Python-biblioteker, NumPy kan problemfrit bruges til store multidimensionelle array- og matrixbehandlinger. Den er afhængig af et stort sæt matematiske funktioner på højt niveau, hvilket gør det særligt nyttigt til effektive grundlæggende videnskabelige beregninger i dyb læring. 

NumPy-arrays kræver meget mindre lagerareal end andre Python-lister, og de er hurtigere og mere bekvemme at bruge. Dataene kan manipuleres i matrixen, transponeres og omformes med biblioteket. NumPy er en fantastisk mulighed for at øge ydeevnen af ​​deep learning-modeller uden at kræve for meget komplekst arbejde. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i NumPy: 

• Formmanipulation
• Højtydende N-dimensionelt array-objekt
• Datarensning/manipulation
• Statistiske operationer og lineær algebra

4. Scikit-Lær

Scikit-Learn var oprindeligt en tredjepartsudvidelse til SciPy-biblioteket, men det er nu et selvstændigt Python-bibliotek på Github. Scikit-Learn inkluderer DBSCAN, gradientboosting, understøttelse af vektormaskiner og tilfældige skove inden for klassificerings-, regression- og klyngemetoderne.  

Et af de største aspekter ved Scikit-Learn er, at det nemt er interoperabelt med andre SciPy-stacke. Det er også brugervenligt og konsekvent, hvilket gør det nemmere at dele og bruge data. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Scikit-learn:

• Dataklassificering og modellering
• End-to-end maskinlæringsalgoritmer
• Forbehandling af data
• Modelvalg

5. SciPy

Det bringer os til Scipy, som er et gratis og open source-bibliotek baseret på Numpy. SciPy er et af de bedste Python-biblioteker derude takket være dets evne til at udføre videnskabelig og teknisk databehandling på store datasæt. Den er ledsaget af indlejrede moduler til array-optimering og lineær algebra. 

Programmeringssproget omfatter alle NumPys funktioner, men det gør dem til brugervenlige, videnskabelige værktøjer. Det bruges ofte til billedmanipulation og giver grundlæggende behandlingsfunktioner til højniveau, ikke-videnskabelige matematiske funktioner. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i SciPy:

• Brugervenlig
• Datavisualisering og manipulation
• Videnskabelig og teknisk analyse
• Beregner store datasæt

6. pandas

Et af de open source Python-biblioteker, der hovedsageligt bruges i datavidenskab og deep learning-fag, er Pandas. Biblioteket tilbyder datamanipulation og analyseværktøjer, som bruges til at analysere data. Biblioteket er afhængigt af dets kraftfulde datastrukturer til at manipulere numeriske tabeller og tidsserieanalyse. 

Pandas-biblioteket tilbyder en hurtig og effektiv måde at administrere og udforske data på ved at levere serier og datarammer, som repræsenterer data effektivt og samtidig manipulerer dem på forskellige måder. 

Her er nogle af hovedfunktionerne Pandaer:

• Indeksering af data
• Datajustering
• Sammenlægning/sammenføjning af datasæt
• Datamanipulation og analyse

7. Microsoft CNTK

Et andet Python-bibliotek til deep learning-applikationer er Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), som tidligere var kendt som Computational Network ToolKit. Open source deep-learning-biblioteket bruges til at implementere distribuerede deep learning- og maskinlæringsopgaver. 

CNTK giver dig mulighed for at kombinere prædiktive modeller som foldningsneurale netværk (CNN'er), feed-forward deep neurale netværk (DNN'er) og tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) med CNTK-rammeværket. Dette muliggør en effektiv implementering af end-to-end deep learning-opgaver. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i CNTK: 

• Open source
• Implementere distribuerede deep learning-opgaver
• Kombiner prædiktive modeller med CNTK-ramme
• End-to-end dyb læringsopgaver

8. Keras

Kears er endnu et bemærkelsesværdigt open source Python-bibliotek, der bruges til deep learning-opgaver, hvilket giver mulighed for hurtig dyb neurale netværkstest. Keras giver dig de nødvendige værktøjer til at konstruere modeller, visualisere grafer og analysere datasæt. Oven i det inkluderer det også præmærkede datasæt, der kan importeres og indlæses direkte. 

Keras-biblioteket foretrækkes ofte, fordi det er modulopbygget, udvideligt og fleksibelt. Dette gør det til en brugervenlig mulighed for begyndere. Den kan også integreres med mål, lag, optimeringsværktøjer og aktiveringsfunktioner. Keras fungerer i forskellige miljøer og kan køre på CPU'er og GPU'er. Det tilbyder også et af de bredeste udvalg for datatyper.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Keras: 

• Udvikling af neurale lag
• Datapooling
• Opbygger modeller for dyb læring og maskinlæring
• Aktiverings- og omkostningsfunktioner

9. Theano

Nærmer sig slutningen af ​​vores liste er Theano, et numerisk beregnings-Python-bibliotek specielt udviklet til maskinlæring og dybe biblioteker. Med dette værktøj opnår du effektiv definition, optimering og evaluering af matematiske udtryk og matrixberegninger. Alt dette gør det muligt for Theano at blive brugt til at anvende dimensionelle arrays til at konstruere deep learning-modeller. 

Theano bruges af mange deep learning-udviklere og programmører, takket være at det er et meget specifikt bibliotek. Den kan bruges sammen med en grafikprocessor (GPU) i stedet for en central processing unit (CPU).

Her er nogle af hovedtræk ved Theano:

• Indbyggede validerings- og enhedstestværktøjer
• Højtydende matematiske beregninger
• Hurtige og stabile evalueringer
• Datatunge beregninger

10. MX Net

Afslutning af vores liste over de 10 bedste Python-biblioteker til dyb læring er MXNet, som er en yderst skalerbar open source-deep learning-ramme. MXNet er designet til at træne og implementere dybe neurale netværk, og det kan træne modeller ekstremt hurtigt. 

MXNet understøtter mange programmeringssprog, såsom Python, Julia, C, C++ og mere. Et af de bedste aspekter ved MXNet er, at det tilbyder utrolig hurtige beregningshastigheder og ressourceudnyttelse på GPU. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i MXNet:

• Meget skalerbar
• Open source
• Træn og implementer deep learning neurale netværk
• Træner modeller hurtigt
• Hurtige beregningshastigheder