Article original : Deep Learning Frameworks Compared: MxNet vs TensorFlow vs DL4j vs PyTorch

C'est une période formidable pour être ingénieur en deep learning. Dans cet article, nous allons passer en revue certains des frameworks de deep learning populaires comme Tensorflow et CNTK afin que vous puissiez choisir celui qui convient le mieux à votre projet.

Le Deep Learning est une branche de l'Apprentissage Automatique. Bien que l'apprentissage automatique dispose de divers algorithmes, les plus puissants sont les réseaux de neurones.

Le deep learning est la technique de construction de réseaux de neurones multicouches complexes. Cela nous aide à résoudre des problèmes difficiles comme la reconnaissance d'images, la traduction linguistique, la technologie des voitures autonomes, et plus encore.

Il existe de nombreuses applications réelles du deep learning, des voitures Tesla autonomes aux assistants IA comme Siri. Pour construire ces réseaux de neurones, nous utilisons différents frameworks comme Tensorflow, CNTK et MxNet.

Si vous êtes nouveau dans le deep learning, commencez ici pour une bonne vue d'ensemble.

Frameworks

Sans le bon framework, la construction de réseaux de neurones de qualité peut être difficile. Avec le bon framework, vous n'avez à vous soucier que d'obtenir les bonnes données.

Cela n'implique pas que la connaissance des frameworks de deep learning seule suffit à faire de vous un scientifique des données réussi.

Vous avez besoin d'une solide fondation des concepts fondamentaux pour être un ingénieur en deep learning réussi. Mais le bon framework rendra votre vie plus facile.

De plus, toutes les langues de programmation n'ont pas leurs propres frameworks de machine learning / deep learning. Cela est dû au fait que toutes les langues de programmation n'ont pas la capacité de gérer les problèmes de machine learning.

Des langues comme Python se distinguent parmi d'autres grâce à leur capacité complexe de traitement des données.

Passons en revue certains des frameworks de deep learning populaires utilisés aujourd'hui. Chacun vient avec son propre ensemble d'avantages et de limitations. Il est important d'avoir au moins une compréhension de base de ces frameworks afin que vous puissiez choisir le bon pour votre organisation ou projet.

TensorFlow

TensorFlow est la bibliothèque de deep learning la plus célèbre. Si vous êtes un scientifique des données, vous avez probablement commencé avec Tensorflow. C'est l'une des bibliothèques open-source les plus efficaces avec lesquelles travailler.

Google a construit TensorFlow pour l'utiliser comme outil interne de deep learning avant de l'ouvrir au public. TensorFlow alimente de nombreuses applications utiles, y compris Uber, Dropbox et Airbnb.

Avantages de Tensorflow

• Convivial. Facile à apprendre si vous êtes familier avec Python.
• Tensorboard pour la surveillance et la visualisation. C'est un excellent outil si vous voulez voir vos modèles de deep learning en action.
• Support communautaire. Des ingénieurs experts de Google et d'autres entreprises améliorent TensorFlow presque quotidiennement.
• Vous pouvez utiliser TensorFlow Lite pour exécuter des modèles TensorFlow sur des appareils mobiles.
• Tensorflow.js vous permet d'exécuter des modèles de deep learning en temps réel dans le navigateur en utilisant JavaScript.

Limitations de Tensorflow

• TensorFlow est un peu lent par rapport à des frameworks comme MxNet et CNTK.
• Le débogage peut être difficile.
• Pas de support pour OpenCL.

Apache MXNet

MXNet est un autre framework populaire de Deep Learning. Fondé par la Apache Software Foundation, MXNet supporte une large gamme de langues comme JavaScript, Python et C++. MXNet est également soutenu par Amazon Web Services pour construire des modèles de deep learning.

MXNet est un framework efficacement computationnel utilisé dans les entreprises ainsi que dans le milieu universitaire.

Avantages d'Apache MXNet

• Efficace, scalable et rapide.
• Supporté par toutes les principales plateformes.
• Fournit un support GPU, ainsi qu'un mode multi-GPU.
• Support pour les langues de programmation comme Scala, R, Python, C++ et JavaScript.
• Service de modèle facile et API haute performance.

Inconvénients d'Apache MXNet

• Comparé à TensorFlow, MXNet a une communauté open source plus petite.
• Les améliorations, les corrections de bugs et d'autres fonctionnalités prennent plus de temps en raison d'un manque de support communautaire majeur.
• Malgré son utilisation généralisée par de nombreuses organisations dans l'industrie technologique, MxNet n'est pas aussi populaire que Tensorflow.

Microsoft CNTK

Les grandes entreprises utilisent généralement le Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) pour construire des modèles de deep learning.

Bien que créé par Microsoft, CNTK est un framework open-source. Il illustre les réseaux de neurones sous la forme de graphes dirigés en utilisant une séquence d'étapes computationnelles.

CNTK est écrit en utilisant C++, mais il supporte diverses langues comme C#, Python, C++ et Java.

Le soutien de Microsoft est un avantage pour CNTK puisque Windows est le système d'exploitation préféré des entreprises. CNTK est également largement utilisé dans l'écosystème Microsoft.

Les produits populaires qui utilisent CNTK sont Xbox, Cortana et Skype.

Avantages de Microsoft CNTK

• Offre des performances fiables et excellentes.
• La scalabilité de CNTK en a fait un choix populaire dans de nombreuses entreprises.
• Dispose de nombreux composants optimisés.
• Facile à intégrer avec Apache Spark, un moteur d'analyse pour le traitement des données.
• Fonctionne bien avec Azure Cloud, tous deux étant soutenus par Microsoft.
• L'utilisation et la gestion des ressources sont efficaces.

Inconvénients de Microsoft CNTK

• Support communautaire minimal par rapport à Tensorflow, mais dispose d'une équipe dédiée d'ingénieurs Microsoft travaillant à temps plein dessus.
• Courbe d'apprentissage significative.

PyTorch

PyTorch est un autre framework populaire de deep learning. Facebook a développé Pytorch dans son laboratoire de recherche en IA (FAIR). Pytorch donne une forte concurrence à Tensorflow de Google.

Pytorch supporte à la fois Python et C++ pour construire des modèles de deep learning. Sorti il y a trois ans, il est déjà utilisé par des entreprises comme Salesforce, Facebook et Twitter.

La reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement sont quelques-uns des nombreux domaines dans lesquels PyTorch excelle. Il est également utilisé dans la recherche par des universités comme Oxford et des organisations comme IBM.

PyTorch est également un excellent choix pour créer des graphes computationnels. Il supporte également le développement de logiciels cloud et offre des fonctionnalités, outils et bibliothèques utiles. Et il fonctionne bien avec les plateformes cloud comme AWS et Azure.

Avantages de PyTorch

• Conception et structure conviviales qui rendent la construction de modèles de deep learning transparente.
• Dispose d'outils de débogage utiles comme le débogueur PyCharm.
• Contient de nombreux modèles pré-entraînés et supporte l'entraînement distribué.

Inconvénients de PyTorch

• N'a pas d'interfaces pour la surveillance et la visualisation comme TensorFlow.
• Comparativement, PyTorch est un nouveau framework de deep learning et dispose actuellement de moins de support communautaire.

DeepLearning4j

DeepLearning4j est un excellent framework si votre principal langage de programmation est Java. C'est une bibliothèque de deep-learning open-source, distribuée et de qualité commerciale.

Deeplearning4j supporte tous les principaux types d'architectures de réseaux de neurones comme les RNN et les CNN.

Deeplearning4j est écrit pour Java et Scala. Il s'intègre également bien avec Hadoop et Apache Spark. Deeplearning4j dispose également d'un support pour les GPU, ce qui en fait un excellent choix pour les solutions de deep learning basées sur Java.

Avantages de DeepLearning4j

• Scalable et peut facilement traiter de grandes quantités de données.
• Intégration facile avec Apache Spark.
• Excellent support communautaire et documentation.

Inconvénients de DeepLearning4j

• Limité au langage de programmation Java.
• Relativement moins populaire par rapport à Tensorflow et PyTorch.

Conclusion

Chaque framework vient avec sa liste d'avantages et d'inconvénients. Mais choisir le bon framework est crucial pour la réussite d'un projet.

Vous devez considérer divers facteurs comme la sécurité, la scalabilité et la performance. Pour les solutions de niveau entreprise, la fiabilité devient un autre facteur contribuant primaire.

Si vous débutez, commencez avec Tensorflow. Si vous construisez un produit d'entreprise basé sur Windows, choisissez CNTK. Si vous préférez Java, choisissez DL4J.

J'espère que cet article vous aide à choisir le bon framework de deep learning pour votre prochain projet. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à me contacter.

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