텐서플로우 수치 계산을 위한 오픈 소스 Python 기반 소프트웨어 라이브러리로, 데이터 흐름 그래프를 사용하여 기계 학습에 더 빠르고 쉽게 접근할 수 있습니다. TensorFlow는 획득 프로세스를 단순화합니다. 데이터 흐름도 .
카페 신경망 모델을 훈련하고 실행하기 위한 딥러닝 프레임워크이며 비전 및 학습 센터에서 이를 개발합니다. TensorFlow는 데이터 수집, 특징 예측, 사용자 데이터를 기반으로 많은 모델 학습, 향후 결과 개선 등의 프로세스를 간소화합니다. 카페 으로 설계되었습니다 표현력, 속도, 그리고 모듈성 명심하세요.
TensorFlow와 Caffe의 비교
| 기초적인 | 텐서플로우 | 카페 |
|---|---|---|
| 정의 | TensorFlow는 연구 및 서버 제품 분야에서 서로 다른 대상 사용자 집합을 갖고 있기 때문에 사용됩니다. | Caffe는 두 구조 모두 서로 다른 대상 사용자 집합을 갖는 엣지 배포 생산과 관련이 있습니다. Caffe는 휴대폰과 제한된 플랫폼을 원합니다. |
| WLife Cycle 관리 및 API | TensorFlow는 TensorFlow API를 빠르게 실험할 수 있도록 모델 구축을 위한 고급 API를 제공합니다. 머신러닝 작업에서 Python 언어(데이터 과학자가 선택한 언어)에 적합한 인터페이스를 갖추고 있습니다. | Caffe에는 더 높은 수준의 API가 없기 때문에 낮은 수준의 API를 사용하여 비표준 방식으로 구성하는 Caffe를 실험하기가 어렵습니다. 중간에서 낮은 수준의 API에 대한 Caffe 접근 방식은 높은 수준의 지원과 제한된 심층 설정을 제공합니다. Caffe 인터페이스는 C++에 가깝습니다. 이는 사용자가 구성 파일 생성과 같은 더 많은 작업을 수동으로 수행해야 함을 의미합니다. |
| 더 쉬운 배포 | TensorFlow는 사용자가 python-pip 관리자를 쉽게 설치해야 하기 때문에 배포가 간단하지만 Caffe에서는 모든 소스 파일을 컴파일해야 합니다. | Caffe에는 배포할 수 있는 간단한 방법이 없습니다. 이를 구현하려면 각 소스코드를 컴파일해야 하는데, 이것이 단점이다. |
| GPU | TensorFlow에서는 문서화나 추가 API 변경 없이 필요한 모든 조정을 수행할 수 있는 tf.device()를 사용하여 GPU를 사용합니다. TensorFlow에서는 두 개의 GPU에서 두 개의 모델 복사본을 실행하고 두 개의 GPU에서 단일 모델을 실행할 수 있습니다. | Caffe에서는 Python 언어를 지원하지 않습니다. 따라서 모든 훈련은 C++ 명령줄 인터페이스를 기반으로 수행되어야 합니다. TensorFlow는 단일 계층의 다중 GPU 구성을 지원하는 반면 TensorFlow는 여러 유형의 다중 GPU 배열을 지원합니다. |
| 다중 기계 지원 | TensorFlow에서는 tf를 설정하여 다중 노드 작업에 대한 구성이 간단합니다. 일부 게시물을 정리하고 실행하는 장치입니다. | Caffe에서는 다중 노드 지원을 위해 MPI 라이브러리를 사용해야 하며 처음에는 대규모 다중 노드 슈퍼컴퓨터 애플리케이션을 중단하는 데 사용되었습니다. |
| 성능, 학습 곡선 | TensorFlow 프레임워크는 Facebook 내부 비교에서 Caffee보다 성능이 낮습니다. 학습 곡선이 뚜렷하고 시퀀스와 이미지에서 잘 작동합니다. Keras와 함께 가장 많이 사용되는 딥러닝 라이브러리입니다. | Caffe 프레임워크는 Facebook 내부 벤치마킹에서 TensorFlow보다 1~5배 높은 성능을 보였습니다. 이미지의 딥러닝 프레임워크에는 잘 작동하지만 순환 신경망 및 시퀀스 모델에서는 잘 작동하지 않습니다. |
결론
마지막으로 TensorFlow 및 Caffe 프레임워크에 대해 잘 이해하시기 바랍니다. Tensorflow 프레임워크는 가장 빠르게 성장하고 있으며 가장 많이 사용되는 딥러닝 프레임워크로 선정되었으며, 최근 Google은 프레임워크에 많은 투자를 하고 있습니다. TensorFlow는 모바일 하드웨어 지원을 제공하고 저수준 API 코어는 하나의 엔드투엔드 프로그래밍 제어와 고수준 API를 제공하므로 TensorFlow에 비해 이러한 영역에서 Caffe가 더 빠르고 유능해집니다. 따라서 TensorFlow는 모든 딥 러닝 프레임워크에서 더 지배적입니다.