10 nejlepších knihoven Pythonu pro hluboké učení

Python neustále roste a stává se špičkovým programovacím jazykem. Existuje pro to mnoho důvodů, včetně extrémně vysoké účinnosti ve srovnání s jinými tradičními jazyky. Obsahuje také příkazy a syntaxi podobné angličtině, což z něj činí nejlepší volbu pro začínající kodéry. 

Snad největším prodejním bodem Pythonu je jeho obrovské množství knihoven s otevřeným zdrojovým kódem, které umožňují použití jazyka pro vše od datové vědy po manipulaci s daty. 

Python a hluboké učení

Hluboké učení je podobor strojového učení zahrnující umělé neuronové sítě, což jsou algoritmy inspirované strukturou lidského mozku. Hluboké učení má mnoho aplikací a používá se v mnoha dnešních technologiích umělé inteligence, jako jsou samořídící auta, nástroje pro agregaci zpráv, zpracování přirozeného jazyka (NLP), virtuální asistenti, vizuální rozpoznávání a mnoho dalších. 

V posledních letech se Python ukázal jako neuvěřitelný nástroj pro hluboké učení. Protože je kód stručný a čitelný, dokonale se hodí pro aplikace hlubokého učení. Jeho jednoduchá syntaxe také umožňuje rychlejší vývoj aplikací ve srovnání s jinými programovacími jazyky. Dalším hlavním důvodem pro použití Pythonu pro hluboké učení je to, že jazyk lze integrovat s jinými systémy kódovanými v různých programovacích jazycích. Díky tomu je snazší kombinovat s projekty AI napsanými v jiných jazycích. 

Pojďme se podívat na 10 nejlepších knihoven Pythonu pro hluboké učení: 

1. TensorFlow

TensorFlow je široce považován za jednu z nejlepších knihoven Pythonu pro aplikace hlubokého učení. Vyvinutý týmem Google Brain Team poskytuje širokou škálu flexibilních nástrojů, knihoven a zdrojů komunity. Začátečníci i profesionálové mohou pomocí TensorFlow vytvářet modely hlubokého učení a také neuronové sítě.

TensorFlow má architekturu a rámec, které jsou flexibilní, což mu umožňuje běžet na různých výpočetních platformách, jako je CPU a GPU. Díky tomu funguje nejlépe, když je provozován na procesorové jednotce tensor (TPU). Knihovna Python se často používá k implementaci posilovacího učení v modelech hlubokého učení a modely strojového učení můžete přímo vizualizovat. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow:

• Flexibilní architektura a framework.
• Běží na různých výpočetních platformách. 
• Abstrakce schopnosti
• Spravuje hluboké neuronové sítě. 

2. pytorch

Další z nejpopulárnějších knihoven Pythonu pro hluboké učení je Pytorch, což je open-source knihovna vytvořená výzkumným týmem AI na Facebooku v roce 2016. Název knihovny je odvozen od Torch, což je rámec pro hluboké učení napsaný v Lua. programovací jazyk. 

PyTorch vám umožňuje provádět mnoho úkolů a je zvláště užitečný pro aplikace hlubokého učení, jako je NLP a počítačové vidění. 

Některé z nejlepších aspektů PyTorch zahrnují jeho vysokou rychlost provádění, které může dosáhnout i při práci s těžkými grafy. Je to také flexibilní knihovna, která je schopna pracovat na zjednodušených procesorech nebo CPU a GPU. PyTorch má výkonná rozhraní API, která vám umožňují rozšířit knihovnu, a také sadu nástrojů pro přirozený jazyk. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí PyTorch:

• Statistické rozdělení a operace
• Kontrola nad datovými sadami
• Vývoj modelů hlubokého učení
• Velmi flexibilní

3. nemotorný

NumPy, jedna z dalších dobře známých knihoven Pythonu, může být bez problémů využita pro zpracování velkých vícerozměrných polí a matic. Spoléhá na velkou sadu matematických funkcí na vysoké úrovni, díky čemuž je zvláště užitečný pro efektivní základní vědecké výpočty v hlubokém učení. 

Pole NumPy vyžadují mnohem méně úložného prostoru než jiné seznamy Pythonu a jejich použití je rychlejší a pohodlnější. S daty lze manipulovat v matici, transponovat a přetvářet pomocí knihovny. NumPy je skvělá možnost, jak zvýšit výkon modelů hlubokého učení bez nutnosti příliš složité práce. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí NumPy: 

• Manipulace s tvarem
• Vysoce výkonný objekt N-dimenzionálního pole
• Čištění/manipulace dat
• Statistické operace a lineární algebra

4. scikit-učit se

Scikit-Learn byl původně rozšířením knihovny SciPy od třetí strany, ale nyní je to samostatná Python knihovna na Githubu. Scikit-Learn zahrnuje DBSCAN, zesílení gradientu, podpůrné vektorové stroje a náhodné lesy v rámci metod klasifikace, regrese a shlukování.  

Jedním z největších aspektů Scikit-Learn je, že je snadno interoperabilní s jinými zásobníky SciPy. Je také uživatelsky přívětivý a konzistentní, což usnadňuje sdílení a používání dat. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Scikit-learn:

• Klasifikace a modelování dat
• End-to-end algoritmy strojového učení
• Předzpracování dat
• Výběr modelu

5. SciPy

To nás přivádí ke Scipy, což je bezplatná a open-source knihovna založená na Numpy. SciPy je jednou z nejlepších knihoven Pythonu díky své schopnosti provádět vědecké a technické výpočty na velkých souborech dat. Je doprovázena vestavěnými moduly pro optimalizaci pole a lineární algebru. 

Programovací jazyk zahrnuje všechny funkce NumPy, ale mění je na uživatelsky přívětivé vědecké nástroje. Často se používá pro manipulaci s obrázky a poskytuje základní funkce zpracování pro nevědecké matematické funkce na vysoké úrovni. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí SciPy:

• Uživatelsky přívětivý
• Vizualizace a manipulace s daty
• Vědecká a technická analýza
• Počítá velké soubory dat

6. Pandy

Jednou z otevřených knihoven Pythonu používaných hlavně v oblasti datové vědy a předmětů hlubokého učení je Pandas. Knihovna poskytuje nástroje pro manipulaci a analýzu dat, které se používají pro analýzu dat. Knihovna spoléhá na své výkonné datové struktury pro manipulaci s numerickými tabulkami a analýzu časových řad. 

Knihovna Pandas nabízí rychlý a efektivní způsob správy a prozkoumávání dat tím, že poskytuje Series a DataFrames, které efektivně reprezentují data a zároveň s nimi různými způsoby manipulují. 

Zde jsou některé z hlavních rysů pandy:

• Indexování dat
• Zarovnání dat
• Slučování/spojování datových sad
• Manipulace a analýza dat

7. Microsoft CNTK

Další knihovnou Pythonu pro aplikace hlubokého učení je Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), která je dříve známá jako Computational Network ToolKit. Knihovna pro hluboké učení s otevřeným zdrojovým kódem se používá k implementaci úloh distribuovaného hlubokého učení a strojového učení. 

CNTK umožňuje kombinovat prediktivní modely, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN), dopředné hluboké neuronové sítě (DNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN), s rámcem CNTK. To umožňuje efektivní implementaci end-to-end úkolů hlubokého učení. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí CNTK: 

• Open-source
• Implementujte distribuované úkoly hlubokého učení
• Kombinujte prediktivní modely s rámcem CNTK
• End-to-end úkoly hlubokého učení

8. Keras

Kears je další pozoruhodná open-source knihovna Pythonu používaná pro úkoly hlubokého učení, která umožňuje rychlé testování hlubokých neuronových sítí. Keras vám poskytuje nástroje potřebné ke konstrukci modelů, vizualizaci grafů a analýze datových sad. Kromě toho také obsahuje předem označené datové sady, které lze přímo importovat a načíst. 

Knihovna Keras je často preferována, protože je modulární, rozšiřitelná a flexibilní. Díky tomu je uživatelsky přívětivá volba pro začátečníky. Může se také integrovat s cíli, vrstvami, optimalizátory a aktivačními funkcemi. Keras funguje v různých prostředích a může běžet na CPU a GPU. Nabízí také jeden z nejširších rozsahů datových typů.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Keras: 

• Rozvíjení nervových vrstev
• Sdružování dat
• Vytváří modely hlubokého učení a strojového učení
• Aktivační a nákladové funkce

9. Theano

Blíží se konec našeho seznamu Theano, knihovna Pythonu pro numerické výpočty speciálně vyvinutá pro strojové učení a hluboké knihovny. S tímto nástrojem dosáhnete efektivní definice, optimalizace a vyhodnocení matematických výrazů a maticových výpočtů. To vše umožňuje použití Theano pro použití dimenzionálních polí ke konstrukci modelů hlubokého učení. 

Theano používá mnoho vývojářů a programátorů hlubokého učení díky tomu, že jde o vysoce specifickou knihovnu. Může být použit s grafickým procesorem (GPU) namísto centrálního procesoru (CPU).

Zde jsou některé z hlavních rysů Theano:

• Vestavěné nástroje pro ověřování a testování jednotek
• Vysoce výkonné matematické výpočty
• Rychlé a stabilní hodnocení
• Datově náročné výpočty

10. MX Net

Náš seznam 10 nejlepších knihoven Pythonu pro hluboké učení uzavírá MXNet, což je vysoce škálovatelný open-source rámec hlubokého učení. MXNet byl navržen pro trénování a nasazení hlubokých neuronových sítí a dokáže trénovat modely extrémně rychle. 

MXNet podporuje mnoho programovacích jazyků, jako je Python, Julia, C, C++ a další. Jedním z nejlepších aspektů MXNet je, že nabízí neuvěřitelně rychlé výpočty a využití zdrojů na GPU. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí MXNet:

• Vysoce škálovatelné
• Open-source
• Trénujte a nasazujte neuronové sítě pro hluboké učení
• Rychle trénuje modely
• Vysoká rychlost výpočtu