10 най-добри библиотеки на Python за задълбочено обучение

Python непрекъснато се издига, за да се превърне в топ език за програмиране. Има много причини за това, включително неговата изключително висока ефективност в сравнение с други масови езици. Той също така разполага с подобни на английски команди и синтаксис, което го прави най-добър избор за начинаещи програмисти. 

Може би най-голямата продажна точка на Python е огромното количество библиотеки с отворен код, които позволяват езикът да се използва за всичко - от наука за данни до манипулиране на данни. 

Python и задълбочено обучение

Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, включващо изкуствени невронни мрежи, които са алгоритми, вдъхновени от структурата на човешкия мозък. Дълбокото обучение има много приложения и се използва в много от съвременните AI технологии, като например самоуправляващи се автомобили, инструменти за агрегиране на новини, обработка на естествен език (NLP), виртуални асистенти, визуално разпознаване и много други. 

През последните години Python се доказа като невероятен инструмент за дълбоко обучение. Тъй като кодът е кратък и четим, това го прави перфектен за приложения за дълбоко обучение. Неговият прост синтаксис също позволява приложенията да се разработват по-бързо в сравнение с други езици за програмиране. Друга основна причина за използването на Python за дълбоко обучение е, че езикът може да бъде интегриран с други системи, кодирани на различни езици за програмиране. Това улеснява смесването му с AI проекти, написани на други езици. 

Нека да разгледаме 10-те най-добри библиотеки на Python за дълбоко обучение: 

1. TensorFlow

TensorFlow се счита за една от най-добрите библиотеки на Python за приложения за дълбоко обучение. Разработено от Google Brain Team, то предоставя широк набор от гъвкави инструменти, библиотеки и ресурси на общността. Както начинаещите, така и професионалистите могат да използват TensorFlow за конструиране на модели за дълбоко обучение, както и невронни мрежи.

TensorFlow има архитектура и рамка, които са гъвкави, което му позволява да работи на различни изчислителни платформи като CPU и GPU. С това казано, той се представя най-добре, когато работи с тензорен процесор (TPU). Библиотеката на Python често се използва за внедряване на обучение с подсилване в модели на дълбоко обучение и можете директно да визуализирате моделите на машинно обучение. 

Ето някои от основните характеристики на TensorFlow:

• Гъвкава архитектура и рамка.
• Работи на различни изчислителни платформи. 
• Възможности за абстракция
• Управлява дълбоки невронни мрежи. 

2. Питорх

Друга една от най-популярните библиотеки на Python за дълбоко обучение е Pytorch, която е библиотека с отворен код, създадена от изследователския екип на Facebook за AI през 2016 г. Името на библиотеката произлиза от Torch, което е рамка за дълбоко обучение, написана на Lua програмен език. 

PyTorch ви позволява да изпълнявате много задачи и е особено полезен за приложения за дълбоко обучение като NLP и компютърно зрение. 

Някои от най-добрите аспекти на PyTorch включват неговата висока скорост на изпълнение, която може да постигне дори при работа с тежки графики. Освен това е гъвкава библиотека, способна да работи на опростени процесори или CPU и GPU. PyTorch има мощни API, които ви позволяват да разширите библиотеката, както и набор от инструменти за естествен език. 

Ето някои от основните характеристики на PyTorch:

• Статистическо разпределение и операции
• Контрол върху масиви от данни
• Разработване на модели за дълбоко обучение
• Силно гъвкав

3. numpy

Една от другите добре познати библиотеки на Python, NumPy може да се използва безпроблемно за обработка на големи многоизмерни масиви и матрици. Той разчита на голям набор от математически функции на високо ниво, което го прави особено полезен за ефективни фундаментални научни изчисления в дълбокото обучение. 

NumPy масивите изискват много по-малко място за съхранение от другите списъци на Python и са по-бързи и по-удобни за използване. Данните могат да бъдат манипулирани в матрицата, транспонирани и преоформени с библиотеката. NumPy е чудесен вариант за увеличаване на производителността на модели за задълбочено обучение, без да е необходима твърде много сложна работа. 

Ето някои от основните характеристики на NumPy: 

• Манипулация на формата
• Високопроизводителен N-измерен масивен обект
• Почистване/манипулиране на данни
• Статистически операции и линейна алгебра

4. scikit-learn

Scikit-Learn първоначално беше разширение на трета страна към библиотеката SciPy, но сега е самостоятелна библиотека на Python в Github. Scikit-Learn включва DBSCAN, усилване на градиента, поддържащи векторни машини и произволни гори в рамките на методите за класификация, регресия и клъстериране.  

Един от най-великите аспекти на Scikit-Learn е, че е лесно съвместим с други стекове на SciPy. Освен това е лесен за използване и последователен, което улеснява споделянето и използването на данни. 

Ето някои от основните характеристики на Scikit-learn:

• Класификация и моделиране на данни
• Алгоритми за машинно обучение от край до край
• Предварителна обработка на данни
• Избор на модел

5. SciPy

Това ни отвежда до Scipy, която е безплатна библиотека с отворен код, базирана на Numpy. SciPy е една от най-добрите библиотеки на Python, благодарение на способността си да извършва научни и технически изчисления върху големи масиви от данни. Той е придружен от вградени модули за оптимизация на масиви и линейна алгебра. 

Езикът за програмиране включва всички функции на NumPy, но ги превръща в лесни за използване научни инструменти. Често се използва за манипулиране на изображения и предоставя основни функции за обработка на ненаучни математически функции на високо ниво. 

Ето някои от основните характеристики на SciPy:

• Удобен за потребителя
• Визуализация и обработка на данни
• Научно-технически анализ
• Изчислява големи набори от данни

6. Пандите

Една от библиотеките на Python с отворен код, използвани главно в науката за данни и задълбочено обучение, е Pandas. Библиотеката предоставя инструменти за обработка и анализ на данни, които се използват за анализиране на данни. Библиотеката разчита на своите мощни структури от данни за манипулиране на числови таблици и анализ на времеви редове. 

Библиотеката Pandas предлага бърз и ефективен начин за управление и изследване на данни чрез предоставяне на Series и DataFrames, които представят данните ефективно, като същевременно ги манипулират по различни начини. 

Ето някои от основните характеристики на Pandas:

• Индексиране на данни
• Подравняване на данните
• Обединяване/съединяване на набори от данни
• Манипулиране и анализ на данни

7. Microsoft CNTK

Друга библиотека на Python за приложения за дълбоко обучение е Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), който преди е бил известен като Computational Network ToolKit. Библиотеката за дълбоко обучение с отворен код се използва за изпълнение на задачи за разпределено дълбоко обучение и машинно обучение. 

CNTK ви позволява да комбинирате предсказващи модели като конволюционни невронни мрежи (CNN), дълбоки невронни мрежи с подаване напред (DNN) и повтарящи се невронни мрежи (RNN) с CNTK рамката. Това позволява ефективно изпълнение на задачи за дълбоко обучение от край до край. 

Ето някои от основните характеристики на CNTK: 

• С отворен код
• Внедрете разпределени задачи за дълбоко обучение
• Комбинирайте прогнозни модели с CNTK рамка
• Задачи за дълбоко обучение от край до край

8. Keras

Kears е още една забележителна библиотека на Python с отворен код, използвана за задачи за дълбоко обучение, позволяваща бързо дълбоко тестване на невронни мрежи. Keras ви предоставя инструментите, необходими за конструиране на модели, визуализиране на графики и анализиране на набори от данни. Освен това, той също така включва предварително маркирани набори от данни, които могат да бъдат директно импортирани и заредени. 

Библиотеката Keras често се предпочита поради това, че е модулна, разширяема и гъвкава. Това го прави удобна опция за начинаещи. Може също така да се интегрира с цели, слоеве, оптимизатори и функции за активиране. Keras работи в различни среди и може да работи на CPU и GPU. Той също така предлага един от най-широките диапазони за типове данни.

Ето някои от основните характеристики на Keras: 

• Разработване на невронни слоеве
• Обединяване на данни
• Изгражда модели за дълбоко обучение и машинно обучение
• Функции за активиране и разходи

9. Теано

Към края на нашия списък е Theano, Python библиотека за числени изчисления, специално разработена за машинно обучение и дълбоки библиотеки. С този инструмент ще постигнете ефективна дефиниция, оптимизация и оценка на математически изрази и матрични изчисления. Всичко това позволява Theano да се използва за използване на размерни масиви за конструиране на модели за дълбоко обучение. 

Theano се използва от много разработчици и програмисти за дълбоко обучение, благодарение на това, че е изключително специфична библиотека. Може да се използва с графичен процесор (GPU) вместо централен процесор (CPU).

Ето някои от основните характеристики на Theano:

• Вградени инструменти за валидиране и модулно тестване
• Високопроизводителни математически изчисления
• Бързи и стабилни оценки
• Интензивни изчисления с данни

10. MX Net

Затваря нашия списък с 10-те най-добри Python библиотеки за задълбочено обучение е MXNet, която е силно мащабируема рамка за задълбочено обучение с отворен код. MXNet е проектиран да обучава и внедрява дълбоки невронни мрежи и може да обучава модели изключително бързо. 

MXNet поддържа много езици за програмиране, като Python, Julia, C, C++ и др. Един от най-добрите аспекти на MXNet е, че предлага невероятно бързи скорости на изчисление и използване на ресурсите на GPU. 

Ето някои от основните характеристики на MXNet:

• Силно мащабируем
• С отворен код
• Обучете и внедрите невронни мрежи за дълбоко обучение
• Обучава модели бързо
• Бързи скорости на изчисление