TensorFlow は、数値計算用のオープンソースの Python ベースのソフトウェア ライブラリであり、データ フロー グラフを使用して機械学習をよりアクセスしやすく、高速化します。 TensorFlow は取得プロセスを容易にします データフローチャート 。
カフェ は、ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングと実行のための深層学習フレームワークであり、ビジョン アンド ラーニング センターが開発しています。 TensorFlow は、データの取得、特徴の予測、ユーザー データに基づいた多くのモデルのトレーニング、将来の結果の調整といったプロセスを軽減します。 カフェ で設計されています 表現力、スピード、 そして モジュール性 覚えておいてください。
TensorFlow と Caffe の比較
| 基本 | TensorFlow | カフェ |
|---|---|---|
| 意味 | TensorFlow は、対象となるユーザーのセットが異なるため、研究およびサーバー製品の分野で使用されます。 | Caffe は、両方の構造に異なる対象ユーザーのセットが存在するエッジ展開の作成に関連しています。 Caffe は携帯電話と制約のあるプラットフォームを望んでいます。 |
| Wライフサイクル管理とAPI | TensorFlow は、TensorFlow API をすばやく実験できるように、モデル構築用の高レベル API を提供します。機械学習ジョブにおける Python 言語 (データ サイエンティストが選択する言語) に適したインターフェイスを備えています。 | Caffe には高レベルの API がないため、低レベル API を使用した非標準的な構成である Caffe を実験するのは困難です。中～下位レベルの API の Caffe アプローチは、高レベルのサポートと限定された深い設定を提供します。 Caffe インターフェイスは C++ に近いため、ユーザーは構成ファイルの作成など、より多くのタスクを手動で実行する必要があります。 |
| より簡単な展開 | TensorFlow は、ユーザーが python-pip マネージャーを簡単にインストールする必要があるため、デプロイが簡単ですが、Caffe ではすべてのソース ファイルをコンパイルする必要があります。 | Caffe には、デプロイするための簡単な方法がありません。実装するには各ソース コードをコンパイルする必要がありますが、これが欠点です。 |
| GPU | TensorFlow では、tf.device() を使用して GPU を使用します。これにより、必要なすべての調整をドキュメントなしで行うことができ、さらに API を変更する必要もありません。 TensorFlow では、モデルの 2 つのコピーを 2 つの GPU で実行し、1 つのモデルを 2 つの GPU で実行できます。 | Caffe では、Python 言語はサポートされていません。したがって、すべてのトレーニングは C++ コマンドライン インターフェイスに基づいて実行する必要があります。 TensorFlow は複数のタイプのマルチ GPU 構成をサポートするのに対し、TensorFlow は単一レイヤーのマルチ GPU 構成をサポートします。 |
| 複数のマシンのサポート | TensorFlow では、tf を設定することでマルチノード タスクの設定が簡単になります。いくつかの柱を配置して実行するための装置。 | Caffe では、マルチノードのサポートに MPI ライブラリを使用する必要があります。MPI ライブラリは、当初、大規模なマルチノードのスーパーコンピュータ アプリケーションを破壊するために使用されていました。 |
| パフォーマンス、学習曲線 | Facebook の内部比較では、TensorFlow フレームワークは Caffee よりもパフォーマンスが劣ります。学習曲線が速く、シーケンスや画像でもうまく機能します。 Keras と並んで最もよく使われている深層学習ライブラリです。 | Facebook の内部ベンチマークでは、Caffe フレームワークは TensorFlow の 1 ～ 5 倍のパフォーマンスを示しています。画像の深層学習フレームワークではうまく機能しますが、リカレント ニューラル ネットワークやシーケンス モデルではうまく機能しません。 |
結論
最後に、これらのフレームワーク TensorFlow と Caffe について十分に理解していただければ幸いです。 Tensorflow フレームワークは急速に成長しており、最もよく使用されている深層学習フレームワークとして投票されており、最近、Google はこのフレームワークに多額の投資を行っています。 TensorFlow はモバイル ハードウェアのサポートを提供し、低レベル API コアは 1 つのエンドツーエンドのプログラミング制御と高レベル API を提供します。これにより、TensorFlow と比較して、Caffe がこれらの領域で後進している点で高速かつ高機能になります。したがって、TensorFlow はすべての深層学習フレームワークにおいてより支配的です。