TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto basada en Python para cálculo numérico, que hace que el aprendizaje automático sea más accesible y rápido utilizando gráficos de flujo de datos. TensorFlow facilita el proceso de adquisición diagramas de flujo de datos .
café es un marco de aprendizaje profundo para entrenar y ejecutar modelos de redes neuronales, y el centro de visión y aprendizaje lo desarrolla. TensorFlow alivia el proceso de adquirir datos, predecir funciones, entrenar muchos modelos basados en los datos del usuario y refinar los resultados futuros. café está diseñado con expresión, velocidad, y modularidad tenga en cuenta.
Comparación entre TensorFlow y Caffe
| Básico | TensorFlow | café |
|---|---|---|
| Definición | TensorFlow se utiliza en el campo de la investigación y de los productos de servidor, ya que ambos tienen un conjunto diferente de usuarios objetivo. | Caffe es relevante para la producción de implementación perimetral, donde ambas estructuras tienen un conjunto diferente de usuarios objetivo. Caffe quiere teléfonos móviles y plataformas limitadas. |
| WLife Cycle Management y API's | TensorFlow ofrece API de alto nivel para la creación de modelos, de modo que podamos experimentar rápidamente con la API de TensorFlow. Tiene una interfaz adecuada para el lenguaje Python (que es un lenguaje de elección para los científicos de datos) en trabajos de aprendizaje automático. | Caffe no tiene una API de nivel superior, por lo que será difícil experimentar con Caffe, la configuración de una manera no estándar con API de bajo nivel. El enfoque Caffe de API de nivel medio a bajo proporciona soporte de alto nivel y una configuración profunda limitada. La interfaz de Caffe es más de C++, lo que significa que los usuarios deben realizar más tareas manualmente, como la creación de archivos de configuración. |
| Implementación más sencilla | TensorFlow es fácil de implementar ya que los usuarios necesitan instalar fácilmente el administrador python-pip, mientras que, en Caffe, tenemos que compilar todos los archivos fuente. | En Caffe, no tenemos métodos sencillos de implementar. Necesitamos compilar cada código fuente para implementarlo, lo cual es un inconveniente. |
| GPU | En TensorFlow, usamos GPU mediante tf.device () en el que se pueden realizar todos los ajustes necesarios sin ninguna documentación y sin necesidad de cambios adicionales en la API. En TensorFlow, podemos ejecutar dos copias del modelo en dos GPU y un único modelo en dos GPU. | En Caffe, no hay soporte para el lenguaje Python. Por lo tanto, toda la capacitación debe realizarse en función de una interfaz de línea de comandos de C++. Admite una sola capa de configuración de múltiples GPU, mientras que TensorFlow admite múltiples tipos de configuraciones de múltiples GPU. |
| Soporte para múltiples máquinas | En TensorFlow, la configuración es sencilla para tareas de múltiples nodos configurando tf. Dispositivo para arreglar algunos postes, para ejecutar. | En Caffe, necesitamos usar la biblioteca MPI para soporte de múltiples nodos, e inicialmente se usó para romper aplicaciones masivas de supercomputadoras de múltiples nodos. |
| Rendimiento, la curva de aprendizaje | El marco TensorFlow tiene menos rendimiento que Caffee en la comparación interna de Facebook. Tiene una curva de aprendizaje pronunciada y funciona bien en secuencias e imágenes. Es la biblioteca de aprendizaje profundo más utilizada junto con Keras. | El marco Caffe tiene un rendimiento de 1 a 5 veces mayor que TensorFlow en la evaluación comparativa interna de Facebook. Funciona bien para marcos de aprendizaje profundo en imágenes, pero no bien en redes neuronales recurrentes y modelos de secuencia. |
Conclusión
Finalmente, esperamos una buena comprensión de estos marcos TensorFlow y Caffe. El marco Tensorflow es el marco de aprendizaje profundo de rápido crecimiento y votado como el más utilizado, y recientemente, Google ha invertido mucho en el marco. TensorFlow proporciona soporte de hardware móvil, y el núcleo API de bajo nivel brinda un control de programación de extremo a extremo y API de alto nivel, lo que lo hace rápido y capaz donde Caffe retrocede en estas áreas en comparación con TensorFlow. Entonces TensorFlow es más dominante en todos los marcos de aprendizaje profundo.