TensorFlow és una biblioteca de programari de codi obert basada en Python per al càlcul numèric, que fa que l'aprenentatge automàtic sigui més accessible i ràpid mitjançant els gràfics de flux de dades. TensorFlow facilita el procés d'adquisició diagrames de flux de dades .
Cafè és un marc d'aprenentatge profund per entrenar i executar els models de xarxes neuronals, i el centre de visió i aprenentatge el desenvolupa. TensorFlow alleuja el procés d'adquisició de dades, predicció de funcions, formació de molts models basats en les dades de l'usuari i perfeccionament dels resultats futurs. Cafè està dissenyat amb expressió, velocitat, i modularitat tenir en ment.
Comparació entre TensorFlow i Caffe
| Bàsic | TensorFlow | Cafè |
|---|---|---|
| Definició | TensorFlow s'utilitza en el camp de la investigació i els productes de servidor, ja que tots dos tenen un conjunt diferent d'usuaris objectiu. | Caffe és rellevant per a la producció de desplegament de punta, on ambdues estructures tenen un conjunt diferent d'usuaris objectiu. Caffe desitja telèfons mòbils i plataformes limitades. |
| Gestió del cicle de vida i API's | TensorFlow ofereix API d'alt nivell per a la creació de models perquè puguem experimentar ràpidament amb l'API de TensorFlow. Té una interfície adequada per al llenguatge Python (que és una elecció de llenguatge per als científics de dades) en treballs d'aprenentatge automàtic. | Caffe no té API de nivell superior, per la qual cosa serà difícil experimentar amb Caffe, la configuració d'una manera no estàndard amb API de baix nivell. L'enfocament Caffe de les API de nivell mitjà a baix ofereix suport d'alt nivell i una configuració profund limitada. La interfície de Caffe és més de C++, la qual cosa significa que els usuaris han de realitzar més tasques manualment, com ara la creació de fitxers de configuració. |
| Desplegament més fàcil | TensorFlow és senzill de desplegar, ja que els usuaris necessiten instal·lar fàcilment el gestor de python-pip, mentre que, a Caffe, hem de compilar tots els fitxers font. | A Caffe, no tenim mètodes senzills per implementar. Hem de compilar cada codi font per implementar-lo, la qual cosa és un inconvenient. |
| GPU's | A TensorFlow, utilitzem la GPU mitjançant el tf.device () en el qual es poden fer tots els ajustos necessaris sense cap documentació i sense necessitat de canvis a l'API. A TensorFlow, podem executar dues còpies del model en dues GPU i un sol model en dues GPU. | A Caffe, no hi ha suport per al llenguatge Python. Per tant, tota la formació s'ha de realitzar basant-se en una interfície de línia d'ordres C++. Admet una única capa de configuració multi-GPU, mentre que TensorFlow admet diversos tipus d'arranjaments multi-GPU. |
| Suport de múltiples màquines | A TensorFlow, la configuració és senzilla per a tasques de diversos nodes configurant el tf. Dispositiu per organitzar algunes publicacions, per executar. | A Caffe, hem d'utilitzar la biblioteca MPI per al suport de diversos nodes, i inicialment es va utilitzar per trencar aplicacions massives de superordinadors de diversos nodes. |
| Rendiment, la corba d'aprenentatge | El marc TensorFlow té menys rendiment que Caffee en la comparació interna de Facebook. Té una corba d'aprenentatge nítida i funciona bé en seqüències i imatges. És la biblioteca d'aprenentatge profund més utilitzada juntament amb Keras. | El framework Caffe té un rendiment d'1 a 5 vegades més que TensorFlow en el benchmarking intern de Facebook. Funciona bé per a un marc d'aprenentatge profund en imatges, però no bé en xarxes neuronals recurrents i models de seqüència. |
Conclusió
Finalment, esperem que una bona comprensió d'aquests frameworks TensorFlow i Caffe. El marc de Tensorflow és el marc de creixement ràpid i votat com a marcs d'aprenentatge profund més utilitzats i, recentment, Google ha invertit molt en el marc. TensorFlow proporciona suport de maquinari mòbil i el nucli de l'API de baix nivell ofereix un control de programació d'extrem a extrem i API d'alt nivell, cosa que fa que sigui ràpid i capaç quan Caffe retrocedeix en aquestes àrees en comparació amb TensorFlow. Per tant, TensorFlow és més dominant en tots els marcs d'aprenentatge profund.