Deep-Learning-Frameworks: Top 10 Optionen

Deep Learning ist ein Bereich der KI und des maschinellen Lernens, der sich mit Bildklassifizierung, Computer Vision, NLP und anderen komplexen Aufgaben mit nicht kategorisierten Daten befasst.

Ein tiefes neuronales Netzwerk ist ein neuronales Netzwerk mit insgesamt mindestens drei Schichten (einer verborgenen Schicht). Das Netzwerk führt die Aufgabe des Deep Learning auf mehreren verborgenen Rechenebenen aus.

Unabhängig davon, ob das Netzwerk überwachtes, halbüberwachtes oder unüberwachtes Lernen implementiert, ist die Programmierung eines Deep-Learning-Netzwerks von Grund auf mühsam und erfordert viel Mathematik und Berechnungen auf hohem Niveau.

Glücklicherweise gibt es heute viele Frameworks, die beim Aufbau eines neuronalen Netzwerks helfen. Die Frameworks bieten spezifische vorprogrammierte Arbeitsabläufe, sodass Sie in kürzester Zeit ein Deep-Learning-Netzwerk entwickeln und trainieren können.

Was sind die beliebtesten Deep-Learning-Frameworks?

Die beliebtesten Deep-Learning-Frameworks sind heute:

• TensorFlow (TF)
• PyTorch
• Keras
• SciKit-Learn (SKLearn)
• Apache MXNet
• Eclipse Deeplearning4j (DL4J)
• MATLAB
• Sonett
• Chainer
• Fluss

Jedes Framework verfügt über einen einzigartigen Satz an Funktionen und Anwendungen. Nachfolgend finden Sie einen kurzen Überblick über die Eigenschaften und Vorteile der einzelnen Frameworks.

1. TensorFlow

TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und KI. Das Framework konzentriert sich auf die Erstellung tiefer neuronaler Netze, obwohl viele zusätzliche maschinelle Lernaufgaben möglich sind.

Die erste Veröffentlichung erfolgte 2015 durch das Google Brain-Team für interne Forschung und Produktion. Die neuere und aktualisierte Version (TensorFlow 2.0) wurde 2019 veröffentlicht.

TensorFlow-Funktionen

• Vielfalt der Programmiersprachen. Entwickler verwenden TensorFlow am häufigsten in Python, um Stabilität zu gewährleisten. Unterstützung für andere Sprachen ist ebenfalls verfügbar, beispielsweise JavaScipt, C++ und Java. Die Vielseitigkeit der Programmiersprachen ermöglicht ein breiteres Spektrum an Branchenanwendungen.
• Eifrige Ausführung. Die eifrige Ausführungsumgebung liefert sofortige Ergebnisse und ermöglicht Einblicke in den Betrieb eines neuronalen Netzwerks, während dieser stattfindet.
• Eingebaute primitive neuronale Netzwerkausführungen. TensorFlow verfügt über viele integrierte Funktionen, die bei der Programmierung eines neuronalen Netzwerks verwendet werden. Eine dieser Funktionen ist das tf.nn-Modul für verschiedene neuronale Netzwerkoperationen.

TensorFlow-Vorteile

• Open Source. TensorFlow ist ein Open-Source-System, das jedem kostenlos zur Verfügung steht. Ganz gleich, ob Sie TensorFlow testen, es für Bildungszwecke verwenden oder neuronale Netze auf Branchenebene anwenden, die Technologie ist bereit für die Entwicklung.
• Eine Fülle an Lernmaterialien. Da TensorFlow eines der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks ist, ist online jede Menge kostenloses Lernmaterial verfügbar. Google bietet sogar CoLab an, eine In-Browser-Notebook-Umgebung, die mit TensorFlow und sofort verfügbaren GPUs vorinstalliert ist.
• Parallelität. TensorFlow verteilt das Training auf mehrere Ressourcen, wie GPUs und CPUs oder TPUs (Tensor Processing Units). Die Funktion ist praktisch für Deep-Learning-Netzwerke mit vielen Ebenen und Parametern.
• Skalierbarkeit. Der Übergang von Shared Memory zu Distributed Memory erfolgt mit TensorFlow nahtlos. Deep-Learning-Workloads nehmen zu und die verteilten Lösungen in TensorFlow 2.0 bieten unbegrenzte Skalierbarkeit.

2. PyTorch

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, das auf Torch basiert. Der Hauptschwerpunkt von PyTorch liegt auf Computer Vision- und NLP-Aufgaben (Natural Language Processing) mit verschiedenen wissenschaftlichen Rechenfunktionen.

PyTorch wurde vom Facebook AI Research Lab (FAIR) entwickelt und erstmals 2016 veröffentlicht. Die Bibliothek ist mit Python und C++ verfügbar, obwohl die Python-Bibliothek für Stabilität sorgt.

PyTorch-Funktionen

• GPU-beschleunigte Berechnungen. PyTorch verfügt über ähnliche Rechenfunktionen wie NumPy. Anstelle von Arrays verwendet PyTorch Tensoren als n-dimensionale Arrays. Der entscheidende Unterschied ist die GPU-gestützte Berechnung, bei der PyTorch eine enorme Beschleunigung der Rechengeschwindigkeit bietet, die für Deep Learning erforderlich ist.
• Automatische Differenzierung. Die Implementierung von Vorwärts- und Rückwärtsdurchgängen über ein Deep-Learning-Netzwerk ist umständlich, und PyTorch bietet das Autograd-Paket für eine einfache Gradientenberechnung.
• Eingebaute neuronale Netzwerkausführungen. Wie TensorFlow bietet PyTorch das torch.nn-Paket an, das eine Reihe von Modulen mit Standardfunktionen für neuronale Netzwerke enthält.

PyTorch-Vorteile

• Leicht zu erlernen. Das Framework ist Open Source und gut dokumentiert, mit zahlreichen Beispiel-Tutorials und Codes. Die Bibliothek erinnert an Python.
• Einfaches Debuggen. Die Debugging-Integration mit Tools wie pdb, ipdb und Python-IDEs wie PyCharm vereinfacht den Debugging-Prozess für Rechendiagramme.
• Parallelität. Das parallele Training auf mehreren Ressourcen über den Wrapper torch.nn.parallel ermöglicht eine benutzerdefinierte Verteilung der Rechenaufgaben.
• Bibliothekserweiterungen. PyTorch verfügt über eine starke Community-Präsenz sowohl bei Entwicklern als auch bei Forschern, was es einfach macht, das Framework mit verschiedenen APIs zu erweitern und PyTorch-Deep-Learning-Netzwerke zu verbessern.

3. Keras

Keras ist eine künstliche neuronale Netzwerkbibliothek und das High-Level-Frontend für TensorFlow. Bis vor kurzem unterstützte Keras verschiedene Back-Ends, während die neueste Version (2.4) nur TensorFlow unterstützt.

Die Keras-Bibliothek konzentriert sich explizit auf die Erstellung von Bausteinen für neuronale Netze. Ziel der Bibliothek ist es, die Erstellung neuronaler Netzwerke zu vereinfachen und Deep Learning auf Mobilgeräten, Webseiten und JVMs zu ermöglichen.

Keras-Funktionen

• Anfängerfreundlich. Keras ist sehr benutzerfreundlich für Entwickler, die noch keine Erfahrung mit Deep Learning haben. Das robuste Framework ist einfach, aber nicht unkompliziert. Fortgeschrittene Benutzer profitieren vom Frontend-Framework zur Vereinfachung der TensorFlow-Berechnungsprozesse.
• Vorbeschriftete Datensätze. Häufig verwendete Demonstrations- und Lerndatensätze sind in der Keras-Bibliothek verfügbar. Die Daten sind sauber, beschriftet und bereit zum Experimentieren. Beispiele hierfür sind handgeschriebene Ziffern, IMDB-Bewertungen, Immobilienpreise in Boston usw.
• Vordefinierte Schichten, Parameter und Vorverarbeitungsfunktionen. Keras verfügt über leicht verfügbare neuronale Netzwerkschichten und verschiedene Verlust- und Optimierungsfunktionen. Darüber hinaus verfügt das Framework über verschiedene Vorverarbeitungsfunktionen zur Datenaufbereitung.

Keras-Vorteile

• Einfach zu schreiben und bereitzustellen. Der Code ist einfach und lässt sich leicht implementieren. Die Dokumentation ist umfassend und übersichtlich. Keras ermöglicht den Aufbau eines neuronalen Netzwerks mit nur wenigen Codezeilen.
• Integrierte Datenparallelität. Das Framework verfügt über integrierte Unterstützung für mehrere GPUs, um das Training des neuronalen Netzwerks zu verteilen.
• Vorab trainierte Modelle. Alles von Grund auf zu lernen und umzusetzen braucht Zeit. Nutzen Sie die vorab trainierten Keras-Modelle und arbeiten Sie mit einem sofort verfügbaren Setup.
• Große Community-Unterstützung. Das Keras-Framework taucht häufig in Codierungsherausforderungen und verschiedenen Communitys für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen auf.

4. SciKit-Learn (SKLearn)

SciKit-Learn (auch bekannt als SKLearn) ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf NumPy, SciPy und Matplotlib basiert. Obwohl es sich bei dem Framework um eine universelle Bibliothek für maschinelles Lernen handelt, sind einige Deep-Learning-Funktionen vorhanden.

Aufgrund der fehlenden GPU-Unterstützung wird SciKit-Learn normalerweise nicht für umfangreiche Anwendungen verwendet.

SciKit-Learn-Funktionen

• Eingebaute Datensätze. SciKit-Learn enthält Datensätze, die für Algorithmen für maschinelles Lernen vorbereitet sind. Zu den ersten Datensätzen gehören der Iris-Datensatz, der Diabetes-Datensatz, Immobilienpreise usw.
• Datenaufteilung. Bei der Arbeit mit Datensätzen für einen beliebigen Algorithmus besteht eine häufige Aufgabe darin, den Datensatz in eine Trainings- und Testgruppe aufzuteilen (typischerweise 70-30 oder 80-20). Die Funktion train_test_split von SKLearn hilft bei dieser Aufgabe.
• Multi-Layer-Perceptron-Algorithmus (MLP). SciKit-Learn bietet den mehrschichtigen Perzeptron-Algorithmus als Funktion. Der MLP-Algorithmus ist eine Teilmenge tiefer neuronaler Netze mit nur Feed-Forward-Ausbreitung und normalerweise weniger verborgenen Schichten als ein Deep-Learning-Netzwerk. MLPs sind ein wesentliches Bauelement für Deep Learning.

Vorteile von SciKit-Learn

• Benutzerfreundlich. Aufgrund der unkomplizierten Natur des Codes wird das Framework häufig in akademischen und Lernumgebungen eingesetzt.
• Nützliches Toolkit. SciKit-Learn bietet ein bemerkenswertes Datenvorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Toolkit. Auch wenn die Tools nicht als eigenständiges Framework verwendet werden, sind sie in Kombination mit anderen leistungsstarken Deep-Learning-Frameworks nützlich.

5. Apache MXNet

Apache MXNet ist ein softwarebasiertes Open-Source-Deep-Learning-Framework. Das Framework der Apache Software Foundation unterstützt viele Deep-Learning-Modelle.

Verschiedene Forschungseinrichtungen und Cloud-Anbieter unterstützen MXNet und es ist das ausgewählte Deep-Learning-Framework für AWS.

MXNet-Funktionen

• Skalierbarkeit. MXNet unterstützt die Verteilung auf einer dynamischen Cloud-Infrastruktur mit mehreren CPUs und GPUs.
• Portabilität. Das Framework unterstützt die Bereitstellung vorab trainierter Netzwerke auf Low-End-Maschinen und -Geräten. Beispielsweise kann ein Deep-Learning-Netzwerk, das auf einer High-Level-Maschine trainiert wurde, problemlos auf IoT-, mobile, Edge- oder serverlose Geräte übertragen werden.
• Flexible Programmierung. Es stehen sowohl imperative als auch symbolische Programmierung zur Verfügung. Während der Entwicklung sind Fehlerverfolgung, Prüfpunkte, Änderungen von Hyperparametern und vorzeitiges Stoppen möglich.

MXNet-Vorteile

• Unterstützung mehrerer Sprachen. Für die Frontend-Entwicklung unterstützt MXNet acht Programmiersprachen (Python, R, Scala, Clojure, Julia, Perl, MATLAB und JavaScript). Die unterstützte Sprache für die Backend-Optimierung ist C++. Diese Vielseitigkeit der Sprache bietet umfassende Entwicklungsanwendungen.
• Geeignet sowohl für Unternehmen als auch für Hochschulen. Die Software ist recheneffizient sowohl für Industrie- als auch für Forschungsanwendungen.
• Hochleistungs-API. Das Framework bietet eine nahezu lineare Skalierbarkeit für die Verwaltung großer Projekte in kürzerer Zeit.

6. Eclipse Deeplearning4j (DL4J)

Deeplearning4j ist eine Suite von Deep-Learning-Tools, die auf JVM (Java Virtual Machine) ausgeführt werden. Das Framework basiert auf Java, mit zusätzlicher Unterstützung und APIs für andere Sprachen.

Deeplearning4j unterstützt eine Vielzahl von Deep-Learning-Algorithmen, einschließlich einer verteilten parallelen Version für jeden Algorithmus.

Deeplearning4j-Funktionen

• Keras-Unterstützung. Dieses Deep-Learning-Framework arbeitet mit TensorFlow und kann über Keras Modelle aus anderen Python-Frameworks importieren.
• Hadoop- und Spark-Integration. Die Apache Spark-Integration ermöglicht Deep-Learning-Pipelines direkt auf Spark-Clustern und wendet Deep Learning auf Big Data an.
• CUDA-Integration. Die GPU-Optimierung durch CUDA ist verfügbar und wird über Hadoop oder OpenMP verteilt.

Vorteile von Deeplearning4j

• JVM-Kompatibilität. Die JVM-Kompatibilität unterstützt jede JVM-basierte Sprache wie Clojure oder Scala.
• Keras-Unterstützung. DL4J unterstützt die Python-API über das Keras-Framework.
• Verteilte Denkweise. Die natürliche Integration mit Spark-Clustern und dem Hadoop-Ökosystem bietet eine breite Palette verteilter Programmierfunktionen.

7. MATLAB

MATLAB ist eine proprietäre Software mit Unterstützung für Deep Learning. Die Software richtet sich an Ingenieure, Mathematiker, Wissenschaftler und andere Fachleute ohne Erfahrung im Deep-Learning-Bereich.

Das Framework zielt darauf ab, durch verschiedene Tools und Erweiterungen ein Deep-Learning-Netzwerk mit minimalem Programmieraufwand zu schaffen.

MATLAB-Funktionen

• Nicht für Programmierer geeignet. MATLAB erfordert nur minimalen Programmieraufwand, um Deep-Learning-Modelle zu erstellen, zu visualisieren und zu verwenden. Der Import vorab trainierter Modelle wird unterstützt und ist einfach zu konfigurieren.
• Automatisierte Bereitstellung. MATLAB lässt sich in alle Arten von Umgebungen integrieren und automatisiert die Bereitstellung auf Unternehmenssystemen, eingebetteten Geräten, Clustern oder in der Cloud.
• Interaktive Beschriftung. Das Framework ermöglicht eine interaktive Objektbeschriftung und bringt so schnell bessere Ergebnisse.

MATLAB-Vorteile

• Gut zum Lernen. MATLAB macht Deep Learning praktisch und zugänglich. Benutzer mit weniger Programmiererfahrung können Deep-Learning-Techniken in ihrem Bereich anwenden.
• Interaktiv. Verschiedene Apps zur Datenvorverarbeitung helfen dabei, die Datenkennzeichnungsprozesse zu automatisieren. Dies ermöglicht die direkte Anwendung der Signalverarbeitung auf rohe IoT- und Edge-Gerätedaten.
• Gemeinsam. MATLAB integriert TensorFlow und ermöglicht die direkte Verwendung vorab trainierter Modelle in der Umgebung. Obwohl es sich bei der Software nicht um Open Source handelt, gibt es zahlreiche Kooperationen mit Open-Source-Software.

8. Sonett

Sonnet ist ein Deep-Learning-Framework, das auf TensorFlow 2 aufbaut. Das modulbasierte Framework zielt darauf ab, einfache Aktionen und Konstrukte für maschinelle Lernprozesse zu erstellen.

Sonnet wurde von DeepMind-Forschern entwickelt und dient vielen verschiedenen Zwecken beim Aufbau neuronaler Netzwerke.

Sonettfunktionen

• Vordefinierte Module. Sonnet bietet häufig verwendete Deep-Learning-Module wie 2D-Faltung, Batch-Normalisierung usw. Wenn etwas fehlt, ist die Erstellung eines benutzerdefinierten Moduls einfach.
• Vordefinierte Netzwerkmodule. Neben Layer-Modulen und Konstrukten verfügt Sonnet auch über vordefinierte Netzwerkmodule wie MLP (Multi-Layer Perceptron).
• Einfachheit. Das Framework erledigt alles über ein einziges Konzept: snt.module. Dieses einfache, aber leistungsstarke Tool stellt sicher, dass jedes Modell unabhängig und in sich geschlossen ist.

Vorteile des Sonetts

• Verteilte Trainingsfreiheit. Das Sonnet-Modul wendet bei der Umstellung auf verteilte Strategien keine zusätzlichen Operationen auf Daten an und bietet somit vollständige Kontrolle über den verteilten Trainingsprozess.
• Modular. Das Definieren benutzerdefinierter Module und das interne Deklarieren von Submodulen während des Konstruktionsprozesses bietet viele Anpassungsoptionen während der Entwicklung.
• TensorFlow konzentriert. Sonnet arbeitet mit TensorFlow und lässt sich nahtlos in Rohcode und andere High-Level-Bibliotheken integrieren. TensorFlow-Details sind direkt über das Sonnet-Framework zugänglich.

9. Kaffee

Caffe ist ein in C++ geschriebenes Open-Source-Deep-Learning-Framework mit einem Python-Frontend. Das an der UC Berkley entwickelte Framework wurde als Projekt des Doktoranden Yangqing Jia ins Leben gerufen.

Das Framework ist auf die Klassifizierung und Segmentierung von Bildern spezialisiert, obwohl auch andere Deep-Learning-Architekturen möglich sind.

Caffe-Funktionen

• Ausdrucksstarke Architektur. Konfiguration und Modelle sind nicht fest codiert. Das Umschalten zwischen GPU- und CPU-Einstellungen erfolgt durch Flag-Umschaltung.
• Geschwindigkeit. Caffe verarbeitet über 60 Millionen Bilder pro Tag auf einer einzigen GPU. Als eines der schnellsten Faltungsnetzwerk-Frameworks eignet es sich hervorragend für Forschungs- und Industrieanwendungen.
• Aktiv entwickelt. Das Framework verfügt über eine äußerst aktive Community. Es gibt benutzerdefinierte Distributionen mit Optimierungen für bestimmte Prozessoren.

Caffe-Vorteile

• Verschiedene Schnittstellenunterstützung. Caffe unterstützt Schnittstellen wie C, C++, Python und MATLAB. Darüber hinaus funktioniert das Framework direkt über die Befehlszeile.
• Vorab trainierte Netzwerke durch Caffe Model Zoo. Die C++-Bibliothek Caffe Model Zoo enthält vorab trainierte Netzwerke, die sofort einsatzbereit sind.
• OpenMP-Unterstützung. Caffe bietet Unterstützung für die OpenMP-API und ermöglicht so Multithreading und Parallelität.

10. Flussmittel

Flux ist ein Julia-Framework für maschinelles Lernen, das sich auf leistungsstarke Produktionspipelines konzentriert. Das Framework verfügt über eine Layer-Stacking-basierte Schnittstelle zur Vereinfachung von Modellen.

Das Framework unterstützt den Betrieb mit anderen Julia-Paketen und trägt dazu bei, die Sicherheit von Modellen für maschinelles Lernen zu erhöhen.

Flussfunktionen

• Differenzierbare Programmierung. Flux verfügt über eine automatische Differenzierung und die Gradientenberechnung ist in diesem Framework eine mühelose Aufgabe.
• TPU-Unterstützung. Flux-Deep-Learning-Modelle werden für Cloud Computing zu TPUs kompiliert. Der Code wird auch direkt von Google Colab-Notizbüchern ausgeführt.
• Erweiterte GPU-Unterstützung. Die GPU-Kernel können direkt in Julia über das CUDA.jl-Paket angepasst werden. Durch Optimierung des Codes können GPU-Code, Farbverläufe und Ebenen angepasst werden.

Vorteile des Flussmittels

• Vorab trainierte Modelle über Model Zoo. Wie Caffe stellt Flux über den Model Zoo auch vorab trainierte Modelle für Computer Vision, textbasierte Modelle und Spiele bereit. Die Modelle ermöglichen den breiten Einsatz von Flux.
• Benutzerdefinierte Abstraktionsebenen. Ob Sie lieber ein Modell von Grund auf bauen oder auf fertige Modelle zurückgreifen möchten, Flux überlässt die Wahl dem Entwickler.
• Erweiterbarkeit. Flux bietet vielfältige Erweiterbarkeit durch verschiedene Pakete, die den Deep-Learning-Workflow in verschiedenen Situationen verbessern.

Welches Deep-Learning-Framework ist das beliebteste?

Derzeit sind die vier beliebtesten Frameworks:

1. PyTorch
2. TensorFlow
3. Scikit-Learn
4. Keras

Die Analyse des Google-Suchvolumens für jedes Framework zeigt, dass PyTorch (Stand Mai 2022) das am häufigsten gesuchte Deep-Learning-Netzwerk weltweit ist. Das Framework ist in der ML-Community wegen des pythonischen und im Vergleich zu anderen Frameworks (insbesondere TensorFlow) einfacheren Ansatzes für Deep Learning beliebt.

Jedes Framework hat eine Aufgabe, bei der es glänzt, und einige Frameworks arbeiten sogar gut zusammen, anstatt um die Spitzenposition zu konkurrieren. Eine Standardmethode besteht darin, TensorFlow mit Keras als Front-End und Scikit-Learn für die Datenvorverarbeitung zu verwenden.

Welches Deep-Learning-Framework ist am einfachsten zu erlernen?

Deep Learning ist ein anspruchsvolles Thema, und die schiere Menge an Informationen ist zu Beginn des Deep-Learning-Pfades überwältigend.

Die beiden häufig verwendeten Frameworks für Bildungszwecke sind:

1. Keras
2. Scikit-Learn

Diese beiden Frameworks dominieren im Bildungsbereich, weil sie das Erlernen grundlegender Deep-Learning-Prinzipien und -Terminologie erleichtern. Das dadurch gewonnene Wissen gilt für jedes Deep-Learning-Framework.

Sobald Sie die Fähigkeiten dieser beiden Frameworks beherrschen, ist der Wechsel zu einer ausgereifteren Umgebung wie TensorFlow oder PyTorch aufgrund der großen Menge an Dokumentation, Informationen und verfügbaren Beispielen am besten.

Abschluss

Unternehmen nutzen die Leistungsfähigkeit von Daten durch verschiedene Deep-Learning-Frameworks, und jedes Framework bietet eine einzigartige Funktion in der Deep-Learning-Welt.

Die meisten Frameworks sind Open Source und können kostenlos ausprobiert werden. Aufgrund der wachsenden Beliebtheit von KI und maschinellem Lernen sind auch viele Kurse und Informationen online verfügbar. Deep Learning zu meistern ist jetzt einfacher denn je.