Différence entre TensorFlow et Caffe
TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source compatible python pour le calcul numérique qui rend l'apprentissage automatique plus rapide et plus facile à l'aide de graphiques de flux de données. TensorFlow facilite le processus d'acquisition de données, de prédiction des fonctionnalités, de formation de différents modèles basés sur les données utilisateur et d'affinage des résultats futurs. TensorFlow est développé par l'équipe du cerveau de la division de recherche en intelligence artificielle de Google pour l'apprentissage automatique et la recherche en profondeur. Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur pour former et exécuter les modèles de réseau neuronal et il est développé par le Berkeley Vision and Learning Center. Caffe est développé en gardant à l'esprit l'expression, la vitesse et la modularité. Dans Caffe, les modèles et optimisations sont définis comme des schémas en texte brut au lieu de code avec des progrès scientifiques et appliqués pour le code commun, les modèles de référence et la reproductibilité.
Qu'est-ce que TensorFlow?
TensorFlow est multiplateforme car nous pouvons l'utiliser pour fonctionner à la fois sur le CPU et le GPU, les plates-formes mobiles et embarquées, les unités de flux de tenseurs, etc. et les modèles d'apprentissage en profondeur (réseaux de neurones) avec différents algorithmes et mis à disposition via une couche commune. TensorFlow peut former et exécuter différents modèles de réseaux de neurones profonds tels que la reconnaissance de chiffres manuscrits, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, les modèles basés sur des équations aux dérivées partielles, les modèles liés à la prédiction et les réseaux de neurones récurrents.
Qu'est-ce que Caffe?
Caffe est développé en langage de programmation C ++ avec Python et Matlab. L'architecture de Caffe encourage de nouvelles applications et innovations. Il permet l'exécution de ces modèles sur CPU et GPU et nous pouvons basculer entre ceux-ci à l'aide d'un seul indicateur. La vitesse de Caffe le rend approprié pour les expériences de recherche et le développement de l'industrie car il peut traiter plus de 60 millions d'images en une seule journée. Caffe propose des projets de recherche académique, des applications industrielles à grande échelle dans le domaine du traitement d'image, de la vision, de la parole et du multimédia. En utilisant Caffe, nous pouvons former différents types de réseaux de neurones.
Comparaison directe entre TensorFlow et Caffe (infographie)
Voici la différence entre les 6 meilleurs TensorFlow et Caffe 
Différences clés entre TensorFlow et Caffe
Les deux TensorFlow vs Caffe sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre TensorFlow vs Caffe
- Le framework TensorFlow est plus approprié pour la recherche et les produits serveurs car les deux ont un ensemble différent d'utilisateurs cibles où TensorFlow vise le chercheur et les serveurs tandis que le framework Caffe est plus approprié pour le déploiement en périphérie de production. Alors que les deux frameworks TensorFlow vs Caffe ont un ensemble différent d'utilisateurs ciblés. Caffe vise les téléphones mobiles et les plates-formes informatiques limitées.
- Les deux TensorFlow vs Caffe ont des courbes d'apprentissage raides pour les débutants qui veulent apprendre l'apprentissage profond et les modèles de réseau neuronal.
- Caffe a plus de performances que TensorFlow de 1, 2 à 5 fois selon l'analyse comparative interne dans Facebook.
- TensorFlow fonctionne bien sur les images et les séquences et a été élue bibliothèque de deep learning la plus utilisée, tandis que Caffe fonctionne bien sur les images mais ne fonctionne pas bien sur les séquences et les réseaux de neurones récurrents.
- TensorFlow est plus facile à déployer en utilisant la gestion des packages python pip alors que le déploiement de Caffe n'est pas simple, nous devons compiler le code source.
- Caffe est destiné aux développeurs qui souhaitent faire l'expérience d'un apprentissage en profondeur et offre des ressources pour la formation et l'apprentissage, tandis que les API de haut niveau de TensorFlow prennent en charge les développeurs sans souci.
Tableau de comparaison TensorFlow vs Caffe
Ci-dessous, la 6 comparaison la plus haute entre TensorFlow et Caffe
| La base de comparaison entre TensorFlow vs Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Déploiement facilité | TensorFlow est facile à déployer car les utilisateurs doivent installer facilement le gestionnaire de pip python alors que dans Caffe, nous devons compiler tous les fichiers source. | Dans Caffe, nous n'avons aucune méthode simple à déployer. Nous devons compiler chaque code source afin de le déployer, ce qui est un inconvénient. |
| Gestion du cycle de vie et API | TensorFlow propose des API de haut niveau pour la construction de modèles afin que nous puissions expérimenter facilement avec les API TensorFlow. Il a une interface appropriée pour python (qui est le choix du langage pour les scientifiques des données) pour les travaux d'apprentissage automatique. | Caffe n'a pas d'API de niveau supérieur, ce qui rend difficile l'expérimentation de Caffe, la configuration d'une manière non standard avec les API de bas niveau. L'approche Caffe des API de niveau moyen à bas fournit peu de support de haut niveau et une configurabilité approfondie limitée. L'interface Caffe est plus du C ++, ce qui signifie que les utilisateurs doivent effectuer plus de tâches manuellement, telles que la création de fichiers de configuration, etc. |
| GPU | Dans TensorFlow, nous pouvons utiliser des GPU en utilisant le tf.device () dans lequel tous les ajustements nécessaires peuvent être effectués sans aucune documentation et sans besoin de modifications d'API. Dans TensorFlow, nous pouvons exécuter deux copies d'un modèle sur deux GPU et un modèle unique sur deux GPU. | Dans Caffe, il n'y a pas de support d'outils en python. Ainsi, toute la formation doit être effectuée sur la base d'une interface de ligne de commande C ++. Il prend en charge un style unique de configuration multi-GPU tandis que TensorFlow prend en charge plusieurs types de configurations multi-GPU. |
| Prise en charge de plusieurs machines | Dans TensorFlow, la configuration des travaux est simple pour les tâches multi-nœuds en définissant le tf. Périphérique au nombre de travaux à exécuter. | Dans Caffe, nous devons utiliser la bibliothèque MPI pour la prise en charge multi-nœuds et elle a été initialement utilisée pour séparer les applications massives de super-ordinateurs multi-nœuds. |
| Définition | Un framework tensorflow est plus approprié pour les produits de recherche et de serveur car les deux ont un ensemble différent d'utilisateurs cibles où TensorFlow vise les chercheurs et les serveurs. | Le framework Caffe est plus adapté au déploiement de pointe. Alors que les deux cadres ont un ensemble différent d'utilisateurs ciblés. Caffe vise les téléphones mobiles et les plates-formes informatiques limitées. |
| La performance, la courbe d'apprentissage | Un framework tensorflow a moins de performances que Caffe dans l'analyse comparative interne de Facebook. Il a une courbe d'apprentissage abrupte et fonctionne bien sur les images et les séquences. Elle est élue bibliothèque de deep learning la plus utilisée avec Keras. | Le framework Caffe a une performance de 1, 2 à 5 fois supérieure à TensorFlow dans le benchmarking interne de Facebook. Il a une courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants. Cela fonctionne bien pour un apprentissage en profondeur sur les images, mais ne fonctionne pas bien sur les réseaux de neurones récurrents et les modèles de séquence. |
Conclusion - TensorFlow vs Caffe
Enfin, c'est un aperçu de la comparaison entre deux cadres d'apprentissage en profondeur TensorFlow vs Caffe. J'espère que vous aurez une bonne compréhension de ces cadres après avoir lu cet article TensorFlow vs Caffe. Le framework TensorFlow est en croissance rapide et a été voté comme framework d'apprentissage en profondeur le plus utilisé et récemment, Google a investi massivement dans le framework. TensorFlow fournit un support matériel mobile, un cœur d'API de bas niveau donne un contrôle de programmation de bout en bout et des API de haut niveau qui le rendent rapide et efficace tandis que Caffe est en arrière dans ces domaines par rapport à TensorFlow. TensorFlow a donc le potentiel de devenir dominant dans le cadre de l'apprentissage en profondeur.
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