10 bästa Python-bibliotek för djupinlärning

Python har stadigt ökat som ett toppspråk för programmering. Det finns många anledningar till detta, inklusive dess extremt höga effektivitet jämfört med andra vanliga språk. Det har också engelskliknande kommandon och syntax, vilket gör det till ett toppval för nybörjarcodare.

Kanske den största försäljningspunkten för Python är dess enorma mängd öppen källkodsbibliotek som möjliggör att språket kan användas för allt från dataanalys till datahantering.

Python och djupinlärning

Djupinlärning är en underkategori till maskinlärning som involverar artificiella neuronnät, som är algoritmer inspirerade av hjärnans struktur. Djupinlärning har många tillämpningar och används i många av dagens AI-teknologier, såsom självkörande bilar, nyhetsaggregeringsverktyg, naturlig språkbehandling (NLP), virtuella assistenter, visuell igenkänning och mycket mer.

På senare år har Python visat sig vara ett fantastiskt verktyg för djupinlärning. Eftersom koden är koncis och lätt att läsa, gör det det till en perfekt match för djupinlärningsapplikationer. Dess enkla syntax möjliggör också att applikationer kan utvecklas snabbare jämfört med andra programmeringsspråk. En annan stor anledning till att använda Python för djupinlärning är att språket kan integreras med andra system som är skrivna i olika programmeringsspråk. Detta gör det lättare att blanda det med AI-projekt skrivna på andra språk.

Låt oss ta en titt på de 10 bästa Python-biblioteken för djupinlärning:

1. TensorFlow

TensorFlow anses allmänt vara ett av de bästa Python-biblioteken för djupinlärningsapplikationer. Utvecklat av Google Brain Team, erbjuder det ett brett utbud av flexibla verktyg, bibliotek och community-resurser. Både nybörjare och proffs kan använda TensorFlow för att konstruera djupinlärningsmodeller och neuronnät.

TensorFlow har en arkitektur och ramverk som är flexibla, vilket möjliggör att det kan köras på olika beräkningsplattformar som CPU och GPU. Med det sagt fungerar det bäst när det körs på en tensor processing unit (TPU). Python-biblioteket används ofta för att implementera förstärkt inlärning i djupinlärningsmodeller, och du kan direkt visualisera maskinlärningsmodellerna.

Här är några av de viktigaste funktionerna i TensorFlow:

• Flexibel arkitektur och ramverk.
• Kör på en mängd olika beräkningsplattformar.
• Abstraktionsförmåga
• Hanterar djupa neuronnät.

2. Pytorch

Ett annat av de mest populära Python-biblioteken för djupinlärning är Pytorch, som är ett öppen källkodsbibliotek skapat av Facebooks AI-forskningsgrupp 2016. Namnet på biblioteket är härlett från Torch, som är ett djupinlärningsramverk skrivet på programmeringsspråket Lua.

PyTorch möjliggör att du kan utföra många uppgifter, och det är särskilt användbart för djupinlärningsapplikationer som NLP och datorseende.

Några av de bästa aspekterna av PyTorch inkluderar dess höga exekveringshastighet, som den kan uppnå även när den hanterar tunga grafer. Det är också ett flexibelt bibliotek, som kan operera på förenklade processorer eller CPU och GPU. PyTorch har kraftfulla API:er som möjliggör att du kan expandera biblioteket, samt ett naturligt språkverktyg.

Här är några av de viktigaste funktionerna i PyTorch:

• Statistisk fördelning och operationer
• Kontroll över dataset
• Utveckling av djupinlärningsmodeller
• Mycket flexibelt

3. NumPy

Ett annat av de välkända Python-biblioteken, NumPy, kan användas för stora multi-dimensionella array- och matrisbearbetningar. Det förlitar sig på en stor uppsättning högnivåmatematiska funktioner, vilket gör det särskilt användbart för effektiva grundläggande vetenskapliga beräkningar i djupinlärning.

NumPy-arrayer kräver mycket mindre lagringsutrymme än andra Python-listor, och de är snabbare och mer bekväma att använda. Data kan manipuleras i matrisen, transponeras och omformas med biblioteket. NumPy är ett bra alternativ för att öka prestandan för djupinlärningsmodeller utan att kräva alltför komplicerat arbete.

Här är några av de viktigaste funktionerna i NumPy:

• Formmanipulation
• Högpresterande N-dimensionellt arrayobjekt
• Datarengöring/manipulering
• Statistiska operationer och linjär algebra

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn var ursprungligen en tredjepartsutvidgning till SciPy-biblioteket, men det är nu ett fristående Python-bibliotek på Github. Scikit-Learn innehåller DBSCAN, gradientboosting, supportvektor-maskiner och slumpmässiga skogar inom klassificerings-, regressions- och klustermetoder.

En av de bästa aspekterna av Scikit-Learn är att det är lätt att samarbeta med andra SciPy-staplar. Det är också användarvänligt och konsekvent, vilket gör det lättare att dela och använda data.

Här är några av de viktigaste funktionerna i Scikit-learn:

• Dataklassificering och modellering
• Slut-till-slut-maskinlärningsalgoritmer
• Förbearbetning av data
• Modellval

5. SciPy

Detta leder oss till SciPy, som är ett fritt och öppen källkodsbibliotek baserat på NumPy. SciPy är ett av de bästa Python-biblioteken tack vare dess förmåga att utföra vetenskapliga och tekniska beräkningar på stora dataset. Det åtföljs av inbäddade moduler för arrayoptimering och linjär algebra.

Programmeringsspråket innehåller alla NumPy-funktioner, men det omvandlar dem till användarvänliga, vetenskapliga verktyg. Det används ofta för bildmanipulering och tillhandahåller grundläggande bearbetningsfunktioner för högnivå, icke-vetenskapliga matematiska funktioner.

Här är några av de viktigaste funktionerna i SciPy:

• Användarvänligt
• Datavisualisering och manipulering
• Vetenskaplig och teknisk analys
• Beräknar stora datamängder

6. Pandas

Ett av de öppen källkods-Python-biblioteken som främst används i dataanalys och djupinlärning är Pandas. Biblioteket tillhandahåller datahanterings- och analysverktyg som används för att analysera data. Biblioteket förlitar sig på dess kraftfulla datastrukturer för att manipulera numeriska tabeller och tidsanalys.

Pandas-biblioteket erbjuder ett snabbt och effektivt sätt att hantera och utforska data genom att tillhandahålla Serier och DataFrames, som representerar data effektivt samtidigt som de manipuleras på olika sätt.

Här är några av de viktigaste funktionerna i Pandas:

• Indexering av data
• Datajustering
• Sammanfogning/sammanslagning av dataset
• Datahantering och analys

7. Microsoft CNTK

Ett annat Python-bibliotek för djupinlärningsapplikationer är Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), som tidigare kallades Computational Network ToolKit. Det öppna källkods-djupinlärningsbiblioteket används för att implementera distribuerad djupinlärning och maskinlärning.

CNTK möjliggör att du kan kombinera förutsägelsemodeller som konvolutionsneuronnät (CNN), feed-forward djupa neuronnät (DNN) och rekurrenta neuronnät (RNN) med CNTK-ramverket. Detta möjliggör en effektiv implementering av slut-till-slut-djupinlärning.

Här är några av de viktigaste funktionerna i CNTK:

• Öppen källkod
• Implementerar distribuerad djupinlärning
• Kombinerar förutsägelsemodeller med CNTK-ramverket
• Slut-till-slut-djupinlärning

8. Keras

Keras är ett annat betydande öppen källkods-Python-bibliotek som används för djupinlärningsuppgifter, som möjliggör snabb djup neurala nätverkstester. Keras tillhandahåller de verktyg som behövs för att konstruera modeller, visualisera grafer och analysera dataset. Dessutom innehåller det förkodade dataset som kan importeras och laddas direkt.

Keras-biblioteket föredras ofta på grund av att det är modulärt, utbyggbart och flexibelt. Detta gör det till ett användarvänligt alternativ för nybörjare. Det kan också integreras med mål, lager, optimisatorer och aktiveringsfunktioner. Keras fungerar i olika miljöer och kan köras på CPU och GPU. Det erbjuder också ett av de bredaste utbudet av datatyper.

Här är några av de viktigaste funktionerna i Keras:

• Utveckling av neurala lager
• Datapoolning
• Bygger djupinlärnings- och maskinlärningsmodeller
• Aktiverings- och kostnadsfunktioner

9. Theano

Nära slutet av vår lista finns Theano, ett numeriskt beräknings-Python-bibliotek som specifikt utvecklats för maskinlärning och djupinlärning. Med det här verktyget kan du uppnå en effektiv definition, optimering och utvärdering av matematiska uttryck och matrisberäkningar. Allt detta möjliggör att Theano kan användas för att anställa dimensionella arrayer för att konstruera djupinlärningsmodeller.

Theano används av många djupinlärningsutvecklare och programmerare tack vare att det är ett högt specifikt bibliotek. Det kan användas med en grafikprocessorenhet (GPU) istället för en centralprocessorenhet (CPU).

Här är några av de viktigaste funktionerna i Theano:

• Inbyggda validerings- och enhetstestverktyg
• Högpresterande matematiska beräkningar
• Snabba och stabila utvärderingar
• Dataintensiva beräkningar

10. MXNet

Vi avslutar vår lista över de 10 bästa Python-biblioteken för djupinlärning med MXNet, som är ett högt skalbart öppen källkods-djupinlärningsramverk. MXNet utformades för att träna och distribuera djupa neuronnät, och det kan träna modeller extremt snabbt.

MXNet stöder många programmeringsspråk, såsom Python, Julia, C, C++ och mer. En av de bästa aspekterna av MXNet är att det erbjuder extremt snabba beräkningshastigheter och resursutnyttjande på GPU.

Här är några av de viktigaste funktionerna i MXNet:

• Högt skalbart
• Öppen källkod
• Tränar och distribuerar djupinlärningsneuronnät
• Tränar modeller snabbt
• Snabba beräkningshastigheter