Thư viện Python
10 thư viện Python tốt nhất để học sâu
Python đã và đang vươn lên đều đặn để trở thành một ngôn ngữ lập trình hàng đầu. Có nhiều lý do giải thích cho điều này, bao gồm cả tính hiệu quả cực cao của nó khi so sánh với các ngôn ngữ chính thống khác. Nó cũng có các lệnh và cú pháp giống như tiếng Anh, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho những lập trình viên mới bắt đầu.
Có lẽ điểm bán hàng lớn nhất của Python là số lượng lớn các thư viện mã nguồn mở cho phép sử dụng ngôn ngữ này cho mọi thứ, từ khoa học dữ liệu đến thao tác dữ liệu.
Python và Học sâu
Học sâu là một lĩnh vực của học máy liên quan đến mạng lưới thần kinh nhân tạo, là các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người. Học sâu có nhiều ứng dụng và được sử dụng trong nhiều công nghệ AI ngày nay, như ô tô tự lái, công cụ tổng hợp tin tức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trợ lý ảo, nhận dạng hình ảnh, v.v.
Trong những năm gần đây, Python đã được chứng minh là một công cụ đáng kinh ngạc để học sâu. Bởi vì mã ngắn gọn và dễ đọc nên mã này phù hợp hoàn hảo cho các ứng dụng học sâu. Cú pháp đơn giản của nó cũng cho phép các ứng dụng được phát triển nhanh hơn khi so sánh với các ngôn ngữ lập trình khác. Một lý do chính khác để sử dụng Python cho deep learning là ngôn ngữ này có thể được tích hợp với các hệ thống khác được mã hóa bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau. Điều này giúp dễ dàng kết hợp nó với các dự án AI được viết bằng các ngôn ngữ khác.
Chúng ta hãy xem 10 thư viện Python tốt nhất để học sâu:
1. TensorFlow
TensorFlow được coi là một trong những thư viện Python tốt nhất cho các ứng dụng deep learning. Được phát triển bởi Nhóm Google Brain, nó cung cấp nhiều công cụ linh hoạt, thư viện và tài nguyên cộng đồng. Những người mới bắt đầu cũng như các chuyên gia đều có thể sử dụng TensorFlow để xây dựng các mô hình học sâu cũng như mạng lưới thần kinh.
TensorFlow có kiến trúc và khung linh hoạt, cho phép nó chạy trên nhiều nền tảng tính toán khác nhau như CPU và GPU. Như đã nói, nó hoạt động tốt nhất khi được vận hành trên bộ xử lý tensor (TPU). Thư viện Python thường được sử dụng để triển khai học tăng cường trong các mô hình học sâu và bạn có thể hình dung trực tiếp các mô hình học máy.
Dưới đây là một số tính năng chính của TensorFlow:
- Kiến trúc và khuôn khổ linh hoạt.
- Chạy trên nhiều nền tảng tính toán.
- khả năng trừu tượng
- Quản lý mạng lưới thần kinh sâu.
2. ngọn đuốc
Một trong những thư viện Python phổ biến nhất khác dành cho deep learning là Pytorch, một thư viện mã nguồn mở do nhóm nghiên cứu AI của Facebook tạo ra vào năm 2016. Tên của thư viện bắt nguồn từ Torch, một framework deep learning được viết bằng Lua. ngôn ngữ lập trình.
PyTorch cho phép bạn thực hiện nhiều tác vụ và đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng học sâu như NLP và thị giác máy tính.
Một số khía cạnh tốt nhất của PyTorch bao gồm tốc độ thực thi cao mà nó có thể đạt được ngay cả khi xử lý các biểu đồ nặng. Nó cũng là một thư viện linh hoạt, có khả năng hoạt động trên các bộ xử lý đơn giản hoặc CPU và GPU. PyTorch có các API mạnh mẽ cho phép bạn mở rộng thư viện cũng như bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên.
Dưới đây là một số tính năng chính của PyTorch:
- Phân phối và hoạt động thống kê
- Kiểm soát bộ dữ liệu
- Phát triển các mô hình học sâu
- rất linh hoạt
3. numpy
Một trong những thư viện Python nổi tiếng khác, NumPy có thể được sử dụng liền mạch để xử lý ma trận và mảng đa chiều lớn. Nó dựa trên một tập hợp lớn các hàm toán học cấp cao, khiến nó đặc biệt hữu ích cho các tính toán khoa học cơ bản hiệu quả trong học sâu.
Các mảng NumPy yêu cầu diện tích lưu trữ ít hơn nhiều so với các danh sách Python khác, đồng thời chúng nhanh hơn và thuận tiện hơn khi sử dụng. Dữ liệu có thể được thao tác trong ma trận, chuyển đổi và định hình lại với thư viện. NumPy là một lựa chọn tuyệt vời để tăng hiệu suất của các mô hình học sâu mà không cần quá nhiều công việc phức tạp.
Dưới đây là một số tính năng chính của NumPy:
- Thao tác hình dạng
- Đối tượng mảng N chiều hiệu suất cao
- Làm sạch/thao tác dữ liệu
- Phép toán thống kê và đại số tuyến tính
4. scikit-học
Scikit-Learn ban đầu là tiện ích mở rộng của bên thứ ba cho thư viện SciPy, nhưng giờ đây nó là thư viện Python độc lập trên Github. Scikit-Learn bao gồm DBSCAN, tăng cường độ dốc, máy vectơ hỗ trợ và các khu rừng ngẫu nhiên trong các phương pháp phân loại, hồi quy và phân cụm.
Một trong những khía cạnh tuyệt vời nhất của Scikit-Learn là nó có thể dễ dàng tương tác với các ngăn xếp SciPy khác. Nó cũng thân thiện và nhất quán với người dùng, giúp chia sẻ và sử dụng dữ liệu dễ dàng hơn.
Dưới đây là một số tính năng chính của Scikit-learning:
- Phân loại dữ liệu và mô hình hóa
- Các thuật toán học máy từ đầu đến cuối
- Tiền xử lý dữ liệu
- Lựa chọn mô hình
Điều đó đưa chúng ta đến Scipy, một thư viện nguồn mở và miễn phí dựa trên Numpy. SciPy là một trong những thư viện Python tốt nhất hiện có nhờ khả năng thực hiện tính toán khoa học và kỹ thuật trên các tập dữ liệu lớn. Nó được đi kèm với các mô-đun nhúng để tối ưu hóa mảng và đại số tuyến tính.
Ngôn ngữ lập trình bao gồm tất cả các chức năng của NumPy, nhưng nó biến chúng thành những công cụ khoa học, thân thiện với người dùng. Nó thường được sử dụng để xử lý hình ảnh và cung cấp các tính năng xử lý cơ bản cho các hàm toán học cấp cao, phi khoa học.
Dưới đây là một số tính năng chính của SciPy:
- Thân thiện với người dùng
- Trực quan hóa và thao tác dữ liệu
- Phân tích khoa học và kỹ thuật
- Tính toán các tập dữ liệu lớn
6. Gấu trúc
Một trong những thư viện mã nguồn mở Python chủ yếu được sử dụng trong khoa học dữ liệu và các chủ đề học sâu là Pandas. Thư viện cung cấp các công cụ phân tích và thao tác dữ liệu, được sử dụng để phân tích dữ liệu. Thư viện dựa vào các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ của nó để thao tác với các bảng số và phân tích chuỗi thời gian.
Thư viện Pandas cung cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả để quản lý và khám phá dữ liệu bằng cách cung cấp Sê-ri và Khung dữ liệu, đại diện cho dữ liệu một cách hiệu quả đồng thời thao tác dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
Dưới đây là một số tính năng chính của Pandas:
- Lập chỉ mục dữ liệu
- căn chỉnh dữ liệu
- Hợp nhất / tham gia các bộ dữ liệu
- Thao tác và phân tích dữ liệu
Một thư viện Python khác dành cho các ứng dụng học sâu là CNTK của Microsoft (Bộ công cụ nhận thức), trước đây được gọi là Bộ công cụ mạng tính toán. Thư viện deep-learning mã nguồn mở được sử dụng để triển khai các tác vụ deep learning và machine learning phân tán.
CNTK cho phép bạn kết hợp các mô hình dự đoán như mạng thần kinh tích chập (CNN), mạng thần kinh sâu chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu (DNN) và mạng thần kinh tái phát (RNN) với khung CNTK. Điều này cho phép thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ học sâu từ đầu đến cuối.
Dưới đây là một số tính năng chính của CNTK:
- Mã nguồn mở
- Thực hiện các nhiệm vụ học sâu phân tán
- Kết hợp các mô hình dự đoán với khung CNTK
- Nhiệm vụ học sâu từ đầu đến cuối
8. Máy ảnh
Kears là một thư viện Python mã nguồn mở đáng chú ý khác được sử dụng cho các tác vụ học sâu, cho phép thử nghiệm mạng nơ-ron sâu nhanh chóng. Keras cung cấp cho bạn các công cụ cần thiết để xây dựng mô hình, trực quan hóa biểu đồ và phân tích bộ dữ liệu. Trên hết, nó cũng bao gồm các bộ dữ liệu được gắn nhãn sẵn có thể được nhập và tải trực tiếp.
Thư viện Keras thường được ưa thích hơn do nó có tính mô-đun, có thể mở rộng và linh hoạt. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn thân thiện với người dùng cho người mới bắt đầu. Nó cũng có thể tích hợp với các mục tiêu, lớp, trình tối ưu hóa và chức năng kích hoạt. Máy ảnh hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau và có thể chạy trên CPU và GPU. Nó cũng cung cấp một trong những phạm vi rộng nhất cho các loại dữ liệu.
Dưới đây là một số tính năng chính của Keras:
- Phát triển các lớp thần kinh
- tổng hợp dữ liệu
- Xây dựng các mô hình học sâu và học máy
- Chức năng kích hoạt và chi phí
9. Theano
Ở gần cuối danh sách của chúng tôi là Theano, một thư viện Python tính toán số được phát triển riêng cho máy học và thư viện sâu. Với công cụ này, bạn sẽ đạt được định nghĩa, tối ưu hóa và đánh giá hiệu quả các biểu thức toán học và phép tính ma trận. Tất cả những điều này cho phép Theano được sử dụng cho việc sử dụng các mảng chiều để xây dựng các mô hình học sâu.
Theano được rất nhiều nhà phát triển và lập trình viên deep learning sử dụng nhờ nó là một thư viện rất cụ thể. Nó có thể được sử dụng với bộ xử lý đồ họa (GPU) thay vì bộ xử lý trung tâm (CPU).
Dưới đây là một số tính năng chính của Theano:
- Các công cụ kiểm tra đơn vị và xác thực tích hợp
- Tính toán hiệu suất cao
- Đánh giá nhanh và ổn định
- Tính toán chuyên sâu về dữ liệu
10. MX Net
Kết thúc danh sách 10 thư viện Python tốt nhất để học sâu của chúng tôi là MXNet, đây là một khung học sâu mã nguồn mở có khả năng mở rộng cao. MXNet được thiết kế để đào tạo và triển khai các mạng thần kinh sâu, đồng thời có thể đào tạo các mô hình cực nhanh.
MXNet hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python, Julia, C, C++, v.v. Một trong những khía cạnh tốt nhất của MXNet là nó cung cấp tốc độ tính toán cực nhanh và sử dụng tài nguyên trên GPU.
Dưới đây là một số tính năng chính của MXNet:
- Khả năng mở rộng cao
- Mã nguồn mở
- Đào tạo và triển khai mạng lưới thần kinh học sâu
- Đào tạo mô hình nhanh
- Tốc độ tính toán nhanh
