Unterschied zwischen TensorFlow und Caffe
TensorFlow ist eine Open-Source-Python-freundliche Softwarebibliothek für numerische Berechnungen, die das maschinelle Lernen mithilfe von Datenflussdiagrammen beschleunigt und vereinfacht. TensorFlow vereinfacht das Erfassen von Daten, das Vorhersagen von Funktionen, das Trainieren verschiedener Modelle basierend auf den Benutzerdaten und das Verfeinern zukünftiger Ergebnisse. TensorFlow wurde vom Brain Team der Abteilung Machine Intelligence Research von Google für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Forschung entwickelt. Caffe ist ein Deep-Learning-Framework für das Trainieren und betreibt die Modelle für neuronale Netze und wird vom Berkeley Vision and Learning Center entwickelt. Caffe wurde mit Blick auf Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität entwickelt. In Caffe werden Modelle und Optimierungen als Nur-Text-Schemata anstelle von Code mit wissenschaftlichem und angewendetem Fortschritt für allgemeinen Code, Referenzmodelle und Reproduzierbarkeit definiert.
Was ist TensorFlow?
TensorFlow ist plattformübergreifend, da es sowohl auf CPU als auch auf GPU, mobilen und eingebetteten Plattformen, Tensor-Flow-Einheiten usw. ausgeführt werden kann. TensorFlow wurde in Python- und C ++ - Programmiersprache entwickelt, die sich gut für numerische Berechnungen und maschinelles Lernen im großen Maßstab eignet und Deep-Learning-Modelle (neuronale Netze) mit verschiedenen Algorithmen, die über eine gemeinsame Ebene verfügbar gemacht werden. TensorFlow kann verschiedene Modelle tiefer neuronaler Netze trainieren und ausführen, z. B. die Erkennung handgeschriebener Ziffern, die Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprachen, Modelle auf der Basis partieller abgeleiteter Gleichungen, Modelle zur Vorhersage und wiederkehrende neuronale Netze.
Was ist Caffe?
Caffe wurde in der Programmiersprache C ++ zusammen mit Python und Matlab entwickelt. Die Architektur von Caffe fördert neue Anwendungen und Innovationen. Es ermöglicht die Ausführung dieser Modelle auf CPU und GPU und wir können mit einem einzigen Flag zwischen diesen umschalten. Caffe Speed eignet sich für Forschungsexperimente und die Entwicklung in der Industrie, da über 60 Millionen Bilder an einem Tag verarbeitet werden können. Caffe bietet akademische Forschungsprojekte sowie industrielle Großanwendungen in den Bereichen Bildverarbeitung, Vision, Sprache und Multimedia an. Mit Caffe können wir verschiedene Arten von neuronalen Netzen trainieren.
Head to Head Vergleich zwischen TensorFlow und Caffe (Infografik)
Unten ist der Top 6 Unterschied zwischen TensorFlow vs Caffe 
Hauptunterschiede zwischen TensorFlow und Caffe
Sowohl TensorFlow als auch Caffe sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der Hauptunterschiede zwischen TensorFlow und Caffe diskutieren
- Das TensorFlow-Framework eignet sich besser für Forschungs- und Serverprodukte, da beide unterschiedliche Zielgruppen haben, wobei TensorFlow für Forscher und Server gedacht ist, während das Caffe-Framework besser für die Bereitstellung am Produktionsrand geeignet ist. Während beide TensorFlow- und Caffe-Frameworks unterschiedliche Zielgruppen haben. Caffe zielt auf Mobiltelefone und Plattformen mit eingeschränkten Rechenkenntnissen ab.
- Sowohl TensorFlow als auch Caffe haben steile Lernkurven für Anfänger, die Deep Learning und neuronale Netzwerkmodelle erlernen möchten.
- Caffe hat mehr Leistung als TensorFlow um das 1, 2- bis 5-fache gemäß internem Benchmarking in Facebook.
- TensorFlow eignet sich gut für Bilder und Sequenzen und wurde als am häufigsten verwendete Deep-Learning-Bibliothek eingestuft, während Caffe für Bilder gut geeignet ist, jedoch nicht für Sequenzen und wiederkehrende neuronale Netze.
- TensorFlow lässt sich mithilfe der Python-Pip-Paketverwaltung einfacher bereitstellen, wohingegen die Bereitstellung von Caffe nicht einfach ist und wir den Quellcode kompilieren müssen.
- Caffe richtet sich an Entwickler, die tiefgreifendes Lernen zum Anfassen wünschen, und bietet Ressourcen für Schulungen und Lernen, während TensorFlow-APIs auf hoher Ebene dafür sorgen, dass sich Entwickler keine Sorgen machen müssen.
TensorFlow vs Caffe Vergleichstabelle
Unten finden Sie den 6 besten Vergleich zwischen TensorFlow vs Caffe
| Die Vergleichsbasis zwischen TensorFlow und Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Einfachere Bereitstellung | TensorFlow ist einfach zu implementieren, da Benutzer den Python-Pip-Manager einfach installieren müssen, während in Caffe alle Quelldateien kompiliert werden müssen. | In Caffe gibt es keine einfache Methode für die Bereitstellung. Wir müssen jeden Quellcode kompilieren, um ihn bereitzustellen, was ein Nachteil ist. |
| Lebenszyklusmanagement und APIs | TensorFlow bietet High-Level-APIs für den Modellbau, damit wir problemlos mit TensorFlow-APIs experimentieren können. Es verfügt über eine geeignete Schnittstelle für Python (für Data Scientists die Sprachauswahl) für maschinelles Lernen. | Caffe verfügt nicht über APIs höherer Ebenen, weshalb es schwierig sein wird, mit Caffe zu experimentieren, der Konfiguration auf nicht standardmäßige Weise mit APIs niedrigerer Ebenen. Der Caffe-Ansatz für APIs mittlerer bis niedriger Ebene bietet nur wenig Unterstützung auf hoher Ebene und eine eingeschränkte Tiefenkonfigurierbarkeit. Die Caffe-Oberfläche ist eher C ++, was bedeutet, dass Benutzer mehr Aufgaben manuell ausführen müssen, z. B. das Erstellen von Konfigurationsdateien usw. |
| GPUs | In TensorFlow können wir GPUs mithilfe von tf.device () verwenden, in denen alle erforderlichen Anpassungen ohne Dokumentation vorgenommen werden können und weitere API-Änderungen erforderlich sind. In TensorFlow können wir zwei Kopien eines Modells auf zwei GPUs und ein einzelnes Modell auf zwei GPUs ausführen. | In Caffe werden Werkzeuge in Python nicht unterstützt. Alle Schulungen müssen daher auf der Basis einer C ++ - Befehlszeilenschnittstelle durchgeführt werden. Es unterstützt einen einzigen Stil der Multi-GPU-Konfiguration, während TensorFlow mehrere Arten von Multi-GPU-Konfigurationen unterstützt. |
| Unterstützung mehrerer Maschinen | In TensorFlow ist die Konfiguration von Jobs für Aufgaben mit mehreren Knoten durch Festlegen der tf einfach. Gerät, um die Anzahl der Jobs ausführen zu können. | In Caffe müssen wir die MPI-Bibliothek für die Unterstützung mehrerer Knoten verwenden, und sie wurde ursprünglich verwendet, um massive Supercomputeranwendungen mit mehreren Knoten aufzubrechen. |
| Definition | Ein Tensorflow-Framework eignet sich besser für Forschungs- und Serverprodukte, da beide unterschiedliche Zielgruppen haben, für die TensorFlow Forschungs- und Serveranfragen stellt. | Das Caffe-Framework eignet sich besser für die Bereitstellung am Produktionsrand. Beide Frameworks haben unterschiedliche Zielgruppen. Caffe zielt auf Mobiltelefone und Plattformen mit eingeschränkten Rechenkenntnissen ab. |
| Leistung, die Lernkurve | Ein Tensorflow-Framework hat beim internen Benchmarking von Facebook eine geringere Leistung als Caffe. Es hat eine steile Lernkurve und funktioniert gut bei Bildern und Sequenzen. Es wird zusammen mit Keras als meistgenutzte Deep-Learning-Bibliothek gewählt. | Das Caffe-Framework hat eine 1, 2- bis 5-mal höhere Leistung als TensorFlow beim internen Benchmarking von Facebook. Es hat eine steile Lernkurve für Anfänger. Es eignet sich gut für intensives Lernen von Bildern, funktioniert jedoch nicht gut für wiederkehrende neuronale Netze und Sequenzmodelle. |
Fazit: TensorFlow gegen Caffe
Schließlich gibt es einen Überblick über den Vergleich zwischen zwei Deep-Learning-Frameworks TensorFlow und Caffe. Ich hoffe, Sie werden diese Frameworks nach dem Lesen dieses Artikels von TensorFlow vs Caffe gut verstehen. Das TensorFlow-Framework ist ein schnell wachsendes Framework, das als das am häufigsten verwendete Deep-Learning-Framework eingestuft wurde. In letzter Zeit hat Google stark in das Framework investiert. TensorFlow bietet Unterstützung für mobile Hardware, der Low-Level-API-Kern bietet eine End-to-End-Programmiersteuerung und High-Level-APIs, wodurch Caffe in diesen Bereichen im Vergleich zu TensorFlow schneller und effizienter arbeitet. TensorFlow hat also das Potenzial, im Deep-Learning-Umfeld eine dominierende Rolle zu spielen.
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Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen TensorFlow und Caffe. Hier werden auch die Hauptunterschiede zwischen TensorFlow und Caffe mit Infografiken und die Vergleichstabelle besprochen. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.
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