10 beste Python-biblioteker for dyp læring

Python har økt jevnt og trutt for å bli et topp programmeringsspråk. Det er mange grunner til dette, inkludert den ekstremt høye effektiviteten sammenlignet med andre vanlige språk. Den har også engelsklignende kommandoer og syntaks, noe som gjør den til et toppvalg for nybegynnere. 

Kanskje det største salgsargumentet til Python er den enorme mengden åpen kildekode-biblioteker som gjør at språket kan brukes til alt fra datavitenskap til datamanipulering. 

Python og dyp læring

Dyplæring er et underfelt av maskinlæring involverer kunstige nevrale nettverk, som er algoritmer inspirert av strukturen til den menneskelige hjernen. Dyplæring har mange applikasjoner og brukes i mange av dagens AI-teknologier, for eksempel selvkjørende biler, nyhetsaggregeringsverktøy, naturlig språkbehandling (NLP), virtuelle assistenter, visuell gjenkjenning og mye mer. 

De siste årene har Python vist seg å være et utrolig verktøy for dyp læring. Fordi koden er kortfattet og lesbar, gjør den den til en perfekt match for dyplæringsapplikasjoner. Den enkle syntaksen gjør det også mulig å utvikle applikasjoner raskere sammenlignet med andre programmeringsspråk. En annen hovedgrunn til å bruke Python til dyp læring er at språket kan integreres med andre systemer kodet i forskjellige programmeringsspråk. Dette gjør det lettere å blande det med AI-prosjekter skrevet på andre språk. 

La oss ta en titt på de 10 beste Python-bibliotekene for dyp læring: 

1. tensorflow

TensorFlow er ansett som et av de beste Python-bibliotekene for dyplæringsapplikasjoner. Den er utviklet av Google Brain Team og tilbyr et bredt spekter av fleksible verktøy, biblioteker og fellesskapsressurser. Nybegynnere og profesjonelle kan bruke TensorFlow til å konstruere dyplæringsmodeller, så vel som nevrale nettverk.

TensorFlow har en arkitektur og et rammeverk som er fleksibelt, slik at det kan kjøres på ulike beregningsplattformer som CPU og GPU. Når det er sagt, yter den best når den brukes på en tensor prosesseringsenhet (TPU). Python-biblioteket brukes ofte til å implementere forsterkende læring i dyplæringsmodeller, og du kan direkte visualisere maskinlæringsmodellene. 

Her er noen av hovedfunksjonene til TensorFlow:

• Fleksibel arkitektur og rammeverk.
• Kjører på en rekke beregningsplattformer. 
• Abstraksjonsevner
• Administrerer dype nevrale nettverk. 

2. Pytorch

Et annet av de mest populære Python-bibliotekene for dyp læring er Pytorch, som er et åpen kildekode-bibliotek opprettet av Facebooks AI-forskningsteam i 2016. Navnet på biblioteket er avledet fra Torch, som er et rammeverk for dyp læring skrevet i Lua. programmeringsspråk. 

PyTorch lar deg utføre mange oppgaver, og det er spesielt nyttig for dyplæringsapplikasjoner som NLP og datasyn. 

Noen av de beste aspektene ved PyTorch inkluderer dens høye utførelseshastighet, som den kan oppnå selv når du håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, som kan operere på forenklede prosessorer eller CPUer og GPUer. PyTorch har kraftige API-er som lar deg utvide biblioteket, samt et verktøysett for naturlig språk. 

Her er noen av hovedfunksjonene til PyTorch:

• Statistisk fordeling og drift
• Kontroll over datasett
• Utvikling av dyplæringsmodeller
• Svært fleksibel

3. nusset

Et av de andre velkjente Python-bibliotekene, NumPy kan sømløst brukes til stor flerdimensjonal matrise- og matrisebehandling. Den er avhengig av et stort sett med matematiske funksjoner på høyt nivå, noe som gjør det spesielt nyttig for effektive grunnleggende vitenskapelige beregninger i dyp læring. 

NumPy-matriser krever mye mindre lagringsområde enn andre Python-lister, og de er raskere og mer praktiske å bruke. Dataene kan manipuleres i matrisen, transponeres og omformes med biblioteket. NumPy er et flott alternativ for å øke ytelsen til dyplæringsmodeller uten for mye komplekst arbeid som kreves. 

Her er noen av hovedfunksjonene til NumPy: 

• Formmanipulasjon
• Høyytelses N-dimensjonalt array-objekt
• Rensing/manipulering av data
• Statistiske operasjoner og lineær algebra

4. Scikit-Lær

Scikit-Learn var opprinnelig en tredjepartsutvidelse til SciPy-biblioteket, men det er nå et frittstående Python-bibliotek på Github. Scikit-Learn inkluderer DBSCAN, gradientforsterkning, støtte vektormaskiner, og tilfeldige skoger innenfor klassifiserings-, regresjons- og klyngemetodene.  

En av de største aspektene ved Scikit-Learn er at den er lett interoperabel med andre SciPy-stabler. Den er også brukervennlig og konsistent, noe som gjør det enklere å dele og bruke data. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Scikit-learn:

• Dataklassifisering og modellering
• Ende-til-ende maskinlæringsalgoritmer
• Forbehandling av data
• Modellvalg

5. SciPy

Det bringer oss til Scipy, som er et gratis og åpen kildekode-bibliotek basert på Numpy. SciPy er et av de beste Python-bibliotekene der ute takket være dens evne til å utføre vitenskapelig og teknisk databehandling på store datasett. Den er ledsaget av innebygde moduler for array-optimalisering og lineær algebra. 

Programmeringsspråket inkluderer alle NumPys funksjoner, men det gjør dem til brukervennlige, vitenskapelige verktøy. Den brukes ofte til bildemanipulering og gir grunnleggende prosesseringsfunksjoner for høyt nivå, ikke-vitenskapelige matematiske funksjoner. 

Her er noen av hovedfunksjonene til SciPy:

• Brukervennlig
• Datavisualisering og manipulasjon
• Vitenskapelig og teknisk analyse
• Beregner store datasett

6. pandaer

Et av Python-bibliotekene med åpen kildekode som hovedsakelig brukes i datavitenskap og dyplæringsfag er Pandas. Biblioteket tilbyr datamanipulasjons- og analyseverktøy, som brukes til å analysere data. Biblioteket er avhengig av sine kraftige datastrukturer for å manipulere numeriske tabeller og tidsserieanalyse. 

Pandas-biblioteket tilbyr en rask og effektiv måte å administrere og utforske data ved å tilby serier og datarammer, som representerer data effektivt samtidig som de manipulerer dem på forskjellige måter. 

Her er noen av hovedfunksjonene Pandaer:

• Indeksering av data
• Datajustering
• Sammenslåing/sammenføyning av datasett
• Datamanipulering og analyse

7. Microsoft CNTK

Et annet Python-bibliotek for dyplæringsapplikasjoner er Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), som tidligere var kjent som Computational Network ToolKit. Åpen kildekode dyplæringsbiblioteket brukes til å implementere distribuerte dyplærings- og maskinlæringsoppgaver. 

CNTK lar deg kombinere prediktive modeller som konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), feed-forward dype nevrale nettverk (DNN) og tilbakevendende nevrale nettverk (RNNs), med CNTK-rammeverket. Dette muliggjør effektiv implementering av ende-til-ende dyplæringsoppgaver. 

Her er noen av hovedfunksjonene til CNTK: 

• Open-source
• Implementere distribuerte dyplæringsoppgaver
• Kombiner prediktive modeller med CNTK-rammeverk
• End-to-end dyplæringsoppgaver

8. Keras

Kears er nok et bemerkelsesverdig Python-bibliotek med åpen kildekode som brukes til dyplæringsoppgaver, noe som muliggjør rask testing av dype nevrale nettverk. Keras gir deg verktøyene som trengs for å konstruere modeller, visualisere grafer og analysere datasett. På toppen av det inkluderer den også forhåndsmerkede datasett som kan importeres og lastes direkte. 

Keras-biblioteket er ofte foretrukket på grunn av at det er modulært, utvidbart og fleksibelt. Dette gjør det til et brukervennlig alternativ for nybegynnere. Den kan også integreres med mål, lag, optimerere og aktiveringsfunksjoner. Keras opererer i ulike miljøer og kan kjøres på CPUer og GPUer. Den tilbyr også et av de bredeste utvalgene for datatyper.

Her er noen av hovedtrekkene til Keras: 

• Utvikling av nevrale lag
• Datasamling
• Bygger dyplærings- og maskinlæringsmodeller
• Aktiverings- og kostnadsfunksjoner

9. Theano

Nærmer seg slutten av listen vår er Theano, et Python-bibliotek for numerisk beregning spesielt utviklet for maskinlæring og dype biblioteker. Med dette verktøyet vil du oppnå effektiv definisjon, optimalisering og evaluering av matematiske uttrykk og matriseberegninger. Alt dette gjør at Theano kan brukes til bruk av dimensjonale arrays for å konstruere dyplæringsmodeller. 

Theano brukes av mange dyplæringsutviklere og programmerere takket være at det er et svært spesifikt bibliotek. Den kan brukes med en grafisk prosesseringsenhet (GPU) i stedet for en sentral prosesseringsenhet (CPU).

Her er noen av hovedtrekkene til Theano:

• Innebygde validerings- og enhetstestverktøy
• Matematiske beregninger med høy ytelse
• Raske og stabile evalueringer
• Dataintensive beregninger

10. MX Nett

Avsluttende listen vår over de 10 beste Python-bibliotekene for dyp læring er MXNet, som er et svært skalerbart rammeverk for dyp læring med åpen kildekode. MXNet ble designet for å trene og distribuere dype nevrale nettverk, og det kan trene modeller ekstremt raskt. 

MXNet støtter mange programmeringsspråk, som Python, Julia, C, C++ og mer. En av de beste aspektene ved MXNet er at den tilbyr utrolig raske beregningshastigheter og ressursutnyttelse på GPU. 

Her er noen av hovedfunksjonene til MXNet:

• Svært skalerbar
• Open-source
• Tren og distribuer nevrale nettverk for dyp læring
• Trener modeller raskt
• Raske beregningshastigheter