ТенсорФлов је софтверска библиотека отвореног кода заснована на питхон-у за нумеричко рачунање, што чини машинско учење приступачнијим и бржим коришћењем графова тока података. ТенсорФлов олакшава процес стицања дијаграми тока података .
Цаффе је оквир дубоког учења за обуку и покретање модела неуронске мреже, а визија и центар за учење га развијају. ТенсорФлов олакшава процес стицања података, предвиђања функција, обучавања многих модела на основу корисничких података и усавршавања будућих резултата. Цаффе је дизајниран са израз, брзина, и модуларност имати на уму.
Поређење између ТенсорФлов-а и Цаффе-а
| Басиц | ТенсорФлов | Цаффе |
|---|---|---|
| Дефиниција | ТенсорФлов се користи у области истраживања и серверских производа јер оба имају различит скуп циљаних корисника. | Цаффе је релевантан за производњу ивица, где обе структуре имају различит скуп циљаних корисника. Цаффе жели мобилне телефоне и ограничене платформе. |
| ВЛифе Цицле манагемент и АПИ-ји | ТенсорФлов нуди АПИ-је високог нивоа за изградњу модела тако да можемо брзо да експериментишемо са ТенсорФлов АПИ-јем. Има одговарајући интерфејс за језик Питхон (који је избор језика за научнике података) у пословима машинског учења. | Цаффе нема АПИ вишег нивоа због чега ће бити тешко експериментисати са Цаффеом, конфигурацијом на нестандардан начин са АПИ-јима ниског нивоа. Цаффе приступ АПИ-ја средњег до нижег нивоа пружа подршку на високом нивоу и ограничено дубоко подешавање. Цаффе интерфејс је више од Ц++, што значи да корисници морају да изврше више задатака ручно, као што је креирање конфигурационе датотеке. |
| Еасиер Деплоимент | ТенсорФлов је једноставан за примену јер корисници морају лако да инсталирају питхон-пип менаџер, док у Цаффе-у морамо да компајлирамо све изворне датотеке. | У Цаффе-у немамо једноставне методе за имплементацију. Морамо да компајлирамо сваки изворни код да бисмо га имплементирали, што је недостатак. |
| ГПУ-ови | У ТенсорФлов-у користимо ГПУ коришћењем тф.девице () у коме се могу извршити сва потребна подешавања без икакве документације и даље потребе за изменама АПИ-ја. У ТенсорФлов-у, можемо да покренемо две копије модела на два ГПУ-а и један модел на два ГПУ-а. | У Цаффе-у не постоји подршка за језик питхон. Дакле, сва обука треба да се изводи на основу Ц++ интерфејса командне линије. Подржава један слој конфигурације са више ГПУ-а, док ТенсорФлов подржава више типова аранжмана са више ГПУ-а. |
| Подршка за више машина | У ТенсорФлов-у, конфигурација је једноставна за задатке са више чворова постављањем тф. Уређај за сређивање неких постова, за покретање. | У Цаффе-у морамо да користимо МПИ библиотеку за подршку са више чворова, а првобитно је коришћена за разбијање масивних мулти-чворних суперрачунарских апликација. |
| Перформансе, крива учења | ТенсорФлов оквир има мање перформансе од Цаффее-а у интерном поређењу Фацебоок-а. Има оштру криву учења и добро ради на секвенцама и сликама. То је најчешће коришћена библиотека дубоког учења заједно са Керасом. | Цаффе фрамеворк има перформансе од 1 до 5 пута више од ТенсорФлов-а у интерном бенцхмаркинг-у Фацебоок-а. Добро функционише за оквире дубоког учења на сликама, али не и на рекурентним неуронским мрежама и моделима секвенци. |
Закључак
Коначно, надамо се добром разумевању ових оквира ТенсорФлов и Цаффе. Тенсорфлов оквир је брзорастући и изгласан као најчешће коришћени оквири дубоког учења, а недавно је Гоогле уложио велика средства у оквир. ТенсорФлов пружа подршку за мобилни хардвер, а АПИ језгро ниског нивоа даје једну свеобухватну контролу програмирања и АПИ-је високог нивоа, што га чини брзим и способним да се Цаффе врати уназад у овим областима у поређењу са ТенсорФлов-ом. Дакле, ТенсорФлов је доминантнији у свим оквирима дубоког учења.