TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto baseada em Python para computação numérica, que torna o aprendizado de máquina mais acessível e rápido usando gráficos de fluxo de dados. O TensorFlow facilita o processo de aquisição gráficos de fluxo de dados .
Café é uma estrutura de aprendizado profundo para treinar e executar modelos de redes neurais, e o centro de visão e aprendizado a desenvolve. O TensorFlow facilita o processo de aquisição de dados, previsão de recursos, treinamento de muitos modelos com base nos dados do usuário e refinamento de resultados futuros. Café é projetado com expressão, velocidade, e modularidade tenha em mente.
Comparação entre TensorFlow e Caffe
| Básico | TensorFlow | Café |
|---|---|---|
| Definição | O TensorFlow é usado na área de pesquisa e produtos de servidor, pois ambos têm um conjunto diferente de usuários-alvo. | Caffe é relevante para a produção de implantação de borda, onde ambas as estruturas têm um conjunto diferente de usuários-alvo. Caffe deseja telefones celulares e plataformas restritas. |
| WGerenciamento do ciclo de vida e APIs | O TensorFlow oferece APIs de alto nível para construção de modelos para que possamos experimentar rapidamente a API do TensorFlow. Possui uma interface adequada para linguagem python (que é uma escolha de linguagem para cientistas de dados) em trabalhos de aprendizado de máquina. | O Caffe não possui API de nível superior, por isso será difícil experimentar o Caffe, a configuração de forma não padronizada com APIs de baixo nível. A abordagem Caffe de APIs de nível médio a inferior fornece suporte de alto nível e configuração profunda limitada. A interface do Caffe é mais C++, o que significa que os usuários precisam realizar mais tarefas manualmente, como a criação de arquivos de configuração. |
| Implantação mais fácil | O TensorFlow é simples de implantar, pois os usuários precisam instalar facilmente o gerenciador python-pip, enquanto, no Caffe, temos que compilar todos os arquivos de origem. | No Caffe, não temos métodos simples de implantação. Precisamos compilar cada código-fonte para implementá-lo, o que é uma desvantagem. |
| GPUs | No TensorFlow, usamos GPU usando o tf.device() no qual todos os ajustes necessários podem ser feitos sem qualquer documentação e necessidade adicional de alterações na API. No TensorFlow, conseguimos executar duas cópias do modelo em duas GPUs e um único modelo em duas GPUs. | No Caffe, não há suporte para a linguagem python. Portanto, todo o treinamento precisa ser realizado com base em uma interface de linha de comando C++. Ele oferece suporte a uma única camada de configuração multi-GPU, enquanto o TensorFlow oferece suporte a vários tipos de arranjos multi-GPU. |
| Suporte a múltiplas máquinas | No TensorFlow, a configuração é simples para tarefas de vários nós, definindo o tf. Dispositivo para organizar algumas postagens, para executar. | No Caffe, precisamos usar a biblioteca MPI para suporte a vários nós, e ela foi inicialmente usada para quebrar aplicativos massivos de supercomputadores com vários nós. |
| Desempenho, a curva de aprendizado | O framework TensorFlow tem desempenho inferior ao Caffee na comparação interna do Facebook. Possui uma curva de aprendizado acentuada e funciona bem em sequências e imagens. É a biblioteca de aprendizagem profunda mais usada junto com Keras. | O framework Caffe tem desempenho de 1 a 5 vezes mais que o TensorFlow no benchmarking interno do Facebook. Funciona bem para estruturas de aprendizado profundo em imagens, mas não funciona bem em redes neurais recorrentes e modelos de sequência. |
Conclusão
Por fim, esperamos que haja um bom entendimento desses frameworks TensorFlow e Caffe. A estrutura Tensorflow é a estrutura de aprendizado profundo mais usada e de rápido crescimento e, recentemente, o Google investiu pesadamente na estrutura. O TensorFlow fornece suporte de hardware móvel, e o núcleo da API de baixo nível oferece controle de programação ponta a ponta e APIs de alto nível, o que o torna rápido e capaz, onde o Caffe está atrasado nessas áreas em comparação ao TensorFlow. Portanto, o TensorFlow é mais dominante em todas as estruturas de aprendizado profundo.