10 лучших библиотек Python для глубокого обучения

Python неуклонно растет, чтобы стать ведущим языком программирования. Этому есть много причин, в том числе его чрезвычайно высокая эффективность по сравнению с другими основными языками. Он также имеет команды и синтаксис, похожие на английский, что делает его лучшим выбором для начинающих программистов. 

Возможно, самым большим преимуществом Python является его огромное количество библиотек с открытым исходным кодом, которые позволяют использовать язык для всего, от науки о данных до обработки данных. 

Python и глубокое обучение

Глубокое обучение — это область машинного обучения, включающая искусственные нейронные сети, представляющие собой алгоритмы, основанные на структуре человеческого мозга. Глубокое обучение имеет множество применений и используется во многих современных технологиях искусственного интеллекта, таких как беспилотные автомобили, инструменты агрегирования новостей, обработка естественного языка (NLP), виртуальные помощники, визуальное распознавание и многое другое. 

В последние годы Python зарекомендовал себя как невероятный инструмент для глубокого обучения. Поскольку код лаконичен и удобочитаем, он идеально подходит для приложений глубокого обучения. Его простой синтаксис также позволяет разрабатывать приложения быстрее по сравнению с другими языками программирования. Еще одна важная причина использования Python для глубокого обучения заключается в том, что этот язык можно интегрировать с другими системами, написанными на разных языках программирования. Это упрощает его смешивание с проектами ИИ, написанными на других языках. 

Давайте взглянем на 10 лучших библиотек Python для глубокого обучения: 

1. TensorFlow

TensorFlow считается одной из лучших библиотек Python для приложений глубокого обучения. Разработанный командой Google Brain Team, он предоставляет широкий спектр гибких инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Как новички, так и профессионалы могут использовать TensorFlow для создания моделей глубокого обучения, а также нейронных сетей.

TensorFlow имеет гибкую архитектуру и структуру, что позволяет ему работать на различных вычислительных платформах, таких как ЦП и ГП. При этом лучше всего он работает с тензорным процессором (TPU). Библиотека Python часто используется для реализации обучения с подкреплением в моделях глубокого обучения, и вы можете напрямую визуализировать модели машинного обучения. 

Вот некоторые из основных особенностей TensorFlow:

• Гибкая архитектура и фреймворк.
• Работает на различных вычислительных платформах. 
• Возможности абстракции
• Управляет глубокими нейронными сетями. 

2. Питорч

Еще одна из самых популярных библиотек Python для глубокого обучения — Pytorch. Это библиотека с открытым исходным кодом, созданная исследовательской группой Facebook в области искусственного интеллекта в 2016 году. Название библиотеки происходит от Torch, фреймворка для глубокого обучения, написанного на Lua. язык программирования. 

PyTorch позволяет выполнять множество задач и особенно полезен для приложений глубокого обучения, таких как НЛП и компьютерное зрение. 

Некоторые из лучших аспектов PyTorch включают высокую скорость выполнения, которой можно достичь даже при работе с тяжелыми графами. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или процессорах и графических процессорах. PyTorch имеет мощные API-интерфейсы, которые позволяют расширять библиотеку, а также набор инструментов для естественного языка. 

Вот некоторые из основных особенностей PyTorch:

• Статистическое распределение и операции
• Контроль над наборами данных
• Разработка моделей глубокого обучения
• Высокая гибкость

3. NumPy

NumPy, одна из других известных библиотек Python, может быть легко использована для обработки больших многомерных массивов и матриц. Он основан на большом наборе высокоуровневых математических функций, что делает его особенно полезным для эффективных фундаментальных научных вычислений в области глубокого обучения. 

Массивы NumPy требуют намного меньше места для хранения, чем другие списки Python, и они быстрее и удобнее в использовании. С данными можно манипулировать в матрице, транспонировать и изменять форму с помощью библиотеки. NumPy — отличный вариант для повышения производительности моделей глубокого обучения, не требующий слишком сложной работы. 

Вот некоторые из основных особенностей NumPy: 

• Манипуляции с фигурами
• Высокопроизводительный объект N-мерного массива
• Очистка/манипулирование данными
• Статистические операции и линейная алгебра

4. научное обучение

Scikit-Learn изначально был сторонним расширением библиотеки SciPy, но теперь это отдельная библиотека Python на Github. Scikit-Learn включает в себя DBSCAN, повышение градиента, машины опорных векторов и случайные леса в рамках методов классификации, регрессии и кластеризации.  

Одним из замечательных аспектов Scikit-Learn является то, что он легко совместим с другими стеками SciPy. Он также удобен и последователен, что упрощает обмен данными и их использование. 

Вот некоторые из основных особенностей Scikit-learn:

• Классификация данных и моделирование
• Сквозные алгоритмы машинного обучения
• Предварительная обработка данных
• Выбор модели

5. SciPy

Это подводит нас к Scipy, бесплатной библиотеке с открытым исходным кодом, основанной на Numpy. SciPy — одна из лучших библиотек Python благодаря своей способности выполнять научные и технические вычисления на больших наборах данных. Он сопровождается встроенными модулями для оптимизации массивов и линейной алгебры. 

Язык программирования включает в себя все функции NumPy, но превращает их в удобные для пользователя научные инструменты. Он часто используется для обработки изображений и предоставляет базовые функции обработки высокоуровневых ненаучных математических функций. 

Вот некоторые из основных особенностей SciPy:

• Удобный в использовании
• Визуализация данных и манипулирование ими
• Научно-технический анализ
• Вычисляет большие наборы данных

6. Панды

Pandas — одна из библиотек Python с открытым исходным кодом, в основном используемая в науке о данных и предметах глубокого обучения. Библиотека предоставляет инструменты для обработки и анализа данных, которые используются для анализа данных. Библиотека опирается на свои мощные структуры данных для работы с числовыми таблицами и анализа временных рядов. 

Библиотека Pandas предлагает быстрый и эффективный способ управления и исследования данных, предоставляя ряды и кадры данных, которые эффективно представляют данные, а также манипулируют ими по-разному. 

Вот некоторые из основных особенностей Pandas:

• Индексация данных
• Согласование данных
• Слияние/объединение наборов данных
• Обработка и анализ данных

7. Майкрософт ЦНТК

Еще одна библиотека Python для приложений глубокого обучения — Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), ранее известная как Computational Network ToolKit. Библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом используется для реализации распределенных задач глубокого обучения и машинного обучения. 

CNTK позволяет комбинировать прогнозные модели, такие как сверточные нейронные сети (CNN), глубокие нейронные сети с прямой связью (DNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), с платформой CNTK. Это позволяет эффективно реализовывать сквозные задачи глубокого обучения. 

Вот некоторые из основных особенностей CNTK: 

• С открытым исходным кодом
• Реализация распределенных задач глубокого обучения
• Объедините прогностические модели с CNTK framework
• Сквозные задачи глубокого обучения

8. Keras

Kears — еще одна известная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для задач глубокого обучения, позволяющая быстро проводить глубокое тестирование нейронных сетей. Keras предоставляет вам инструменты, необходимые для построения моделей, визуализации графиков и анализа наборов данных. Кроме того, он также включает в себя предварительно помеченные наборы данных, которые можно напрямую импортировать и загружать. 

Библиотека Keras часто предпочтительнее из-за ее модульности, расширяемости и гибкости. Это делает его удобным вариантом для начинающих. Он также может интегрироваться с целями, слоями, оптимизаторами и функциями активации. Keras работает в различных средах и может работать на процессорах и графических процессорах. Он также предлагает один из самых широких диапазонов типов данных.

Вот некоторые из основных особенностей Keras: 

• Разработка нейронных слоев
• Объединение данных
• Создает модели глубокого обучения и машинного обучения
• Функции активации и стоимости

9. Theano

Ближе к концу нашего списка находится Theano, библиотека Python для числовых вычислений, специально разработанная для машинного обучения и глубоких библиотек. С помощью этого инструмента вы добьетесь эффективного определения, оптимизации и вычисления математических выражений и матричных вычислений. Все это позволяет использовать Theano для использования размерных массивов для построения моделей глубокого обучения. 

Theano используется многими разработчиками и программистами глубокого обучения, поскольку это очень специфичная библиотека. Его можно использовать с графическим процессором (GPU) вместо центрального процессора (CPU).

Вот некоторые из основных особенностей Theano:

• Встроенные инструменты проверки и модульного тестирования
• Высокопроизводительные математические вычисления
• Быстрые и стабильные оценки
• Расчеты, требующие больших объемов данных

10. MXNet

Завершает наш список 10 лучших библиотек Python для глубокого обучения MXNet, которая представляет собой хорошо масштабируемую среду глубокого обучения с открытым исходным кодом. MXNet был разработан для обучения и развертывания глубоких нейронных сетей, и он может очень быстро обучать модели. 

MXNet поддерживает множество языков программирования, таких как Python, Julia, C, C++ и другие. Одним из лучших аспектов MXNet является то, что он предлагает невероятно высокую скорость вычислений и использование ресурсов на графическом процессоре. 

Вот некоторые из основных особенностей MXNet:

• Масштабируемость
• С открытым исходным кодом
• Обучение и развертывание нейронных сетей глубокого обучения
• Быстро обучает модели
• Высокая скорость расчета