10 Bedste Python-Biblioteker til Dyb Læring

Python har stadig været på vej til at blive et top-programmeringssprog. Der er mange grunde til dette, herunder dets ekstremt høje effektivitet i forhold til andre mainstream-sprog. Det har også engelsk-lignende kommandoer og syntaks, hvilket gør det til et topvalg for begynderkodere.

Måske er det største salgsargument for Python det enorme udvalg af open-source-biblioteker, der gør det muligt at bruge sproget til alt fra datavidenskab til datamanipulation.

Python og Dyb Læring

Dyb læring er en underdisciplin til maskinlæring, der involverer kunstige neurale netværk, som er algoritmer inspireret af struktur af det menneskelige hjerte. Dyb læring har mange anvendelser og bruges i mange af i dag’s AI-teknologier, såsom selv kørende biler, nyhedsaggregationsværktøjer, naturlig sprogbehandling (NLP), virtuelle assistenter, visuel genkendelse og meget mere.

I de seneste år har Python vist sig at være et fantastisk værktøj til dyb læring. Fordi koden er koncis og læselig, gør det det til en perfekt match for dyb læring-applikationer. Dets simple syntaks gør det også muligt at udvikle applikationer hurtigere i forhold til andre programmeringssprog.

Lad os kaste et blik på de 10 bedste Python-biblioteker til dyb læring:

1. TensorFlow

TensorFlow er bredt anerkendt som et af de bedste Python-biblioteker til dyb læring-applikationer. Udviklet af Google Brain Team, tilbyder det en bred vifte af fleksible værktøjer, biblioteker og fællesskabsressourcer. Begyndere og professionelle kan bruge TensorFlow til at konstruere dyb læring-modeller samt neurale netværk.

TensorFlow har en arkitektur og ramme, der er fleksible, hvilket gør det muligt at køre på forskellige computermæssige platforme som CPU og GPU. Med det sagt, fungerer det bedst, når det opererer på en tensor processing unit (TPU). Python-biblioteket bruges ofte til at implementere forstærket læring i dyb læring-modeller, og du kan direkte visualisere maskinlæringsmodellerne.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i TensorFlow:

• Fleksibel arkitektur og ramme.
• Kører på en række computermæssige platforme.
• Abstraktionsfunktioner
• 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-forskningshold i 2016. Navnet på biblioteket er afledt af Torch, som er et dyb læring-ramme skrevet i Lua-programmeringssproget.

PyTorch giver dig mulighed for at udføre mange opgaver, og det er især nyttigt til dyb læring-applikationer som NLP og computer vision.

Nogle af de bedste aspekter af PyTorch omfatter dets høje kørehastighed, som det kan opnå, selv når det håndterer tungt grafik. Det er også et fleksibelt bibliotek, der kan operere på simplificerede processorer eller CPU’er og GPU’er. PyTorch har kraftfulde API’er, der giver dig mulighed for at udvide biblioteket, samt et naturligt sprog-værktøj.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i PyTorch:

• Statistisk distribution og operationer
• Kontrol over datasæt
• Udvikling af dyb læring-modeller
• Høj fleksibilitet

3. NumPy

Et andet af de velkendte Python-biblioteker, NumPy, kan bruges sammen med store multi-dimensionale arrays og matrixbehandling. Det afhænger af en stor samling af højniveaufunktioner, hvilket gør det især nyttigt til effektive grundlæggende videnskabelige beregninger i dyb læring.

NumPy-arrays kræver meget mindre lagringsplads end andre Python-lister, og de er hurtigere og mere behagelige at bruge. Data kan manipuleres i matricen, transponeres og omformes med biblioteket. NumPy er et godt valg til at forbedre ydeevnen af dyb læring-modeller uden for meget kompleks arbejde.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i NumPy:

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

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn var oprindeligt en tredjeparts-udvidelse til SciPy-biblioteket, men det er nu et selvstændigt Python-bibliotek på Github. Scikit-Learn inkluderer DBSCAN, gradient boosting, support vector maskiner og tilfældige skove inden for klassifikations-, regressions- og klusteringmetoder.

En af de bedste aspekter af Scikit-Learn er, at det er let at samarbejde med andre SciPy-stacks. Det er også brugervenligt og konsekvent, hvilket gør det lettere at dele og bruge data.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Scikit-learn:

• Dataklassifikation og modellering
• End-to-end maskinlæringsalgoritmer
• Forarbejdning 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 på grund af dets evne til at udføre videnskabelig og teknisk beregning på store datasæt. Det ledsages af indbyggede moduler til arrayoptimering og lineær algebra.

Programmeringssproget inkluderer alle NumPy-funktioner, men det omdanner dem til brugervenlige, videnskabelige værktøjer. Det bruges ofte til billedmanipulation og giver grundlæggende procesfunktioner til højniveaufunktioner, der ikke er videnskabelige.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i SciPy:

• Brugervenligt
• 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 dyb læring, er Pandas. Biblioteket giver datamanipulations- og analyseværktøjer, der bruges til at analysere data. Biblioteket afhænger af dets kraftfulde datastrukturer til manipulation af numeriske tabeller og tidsrækkeanalyse.

Pandas-biblioteket giver en hurtig og effektiv måde at styre og udforske data ved at give Serier og DataFrames, der repræsenterer data effektivt, samt manipulerer det på forskellige måder.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Pandas:

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

7. Microsoft CNTK

Et andet Python-bibliotek til dyb læring-applikationer er Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), som tidligere var kendt som Computational Network ToolKit. Det open-source dyb læring-bibliotek bruges til at implementere distribueret dyb læring og maskinlæringsopgaver.

CNTK giver dig mulighed for at kombinere predictive modeller som convolutionelle neurale netværk (CNN’er), feed-forward dybe neurale netværk (DNN’er) og rekurrence neurale netværk (RNN’er) med CNTK-rammen. Dette giver mulighed for effektiv implementering af end-to-end dyb læring-opgaver.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i CNTK:

• Open-source
• Implementer distribuerede dyb læring-opgaver
• Kombiner predictive modeller med CNTK-rammen
• End-to-end dyb læring-opgaver

8. Keras

Keras er endnu et bemærkelsesværdigt open-source Python-bibliotek til dyb læring-opgaver, der giver mulighed for hurtig dyb neural netværkstest. Keras giver dig de værktøjer, der er nødvendige til at konstruere modeller, visualisere grafer og analysere datasæt. Derudover inkluderer det forudindikerede datasæt, der kan importeres og indlæses direkte.

Keras-biblioteket er ofte foretrukket på grund af dets modulære, udvidelige og fleksible natur. Dette gør det til et brugervenligt valg for begyndere. Det kan også integreres med mål, lag, optimizatorer og aktiveringsfunktioner. Keras opererer i forskellige miljøer og kan køre på CPU’er og GPU’er. Det tilbyder også et af de bredeste udvalg af datatyper.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Keras:

• Udvikling af neurale lag
• Datapooling
• Bygger dyb læring- og maskinlæringsmodeller
• Aktiverings- og omkostningsfunktioner

9. Theano

Nærer vi slutningen af vores liste er Theano, et numerisk beregnings-Python-bibliotek specifikt udviklet til maskinlæring og dyb læring. Med dette værktøj kan du opnå effektiv definition, optimering og evaluering af matematiske udtryk og matrixberegninger. Alt dette giver Theano mulighed for at bruge dimensionelle arrays til at konstruere dyb læring-modeller.

Theano bruges af mange dyb læring-udviklere og programmører på grund af dets høje specifikke bibliotek. Det kan bruges med en grafikprocessor (GPU) i stedet for en centralprocessor (CPU).

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Theano:

• Indbyggede validerings- og enheds-testværktøjer
• Højpræsterende matematiske beregninger
• Hurtig og stabil evaluering
• Dataintensive beregninger

10. MXNet

Til sidst på vores liste over de 10 bedste Python-biblioteker til dyb læring er MXNet, som er et højtskalerbart open-source dyb læring-ramme. MXNet blev 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. En af de bedste aspekter af MXNet er, at det tilbyder ekstremt hurtige beregningshastigheder og ressourceudnyttelse på GPU.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i MXNet:

• Højtskalerbart
• Open-source
• Træn og implementer dyb læring neurale netværk
• Træner modeller hurtigt
• Hurtig beregningshastighed