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TensorFlow和Caffe之间有什么不同或区别?

本文概述

TensorFlow与Caffe

TensorFlow是一个用于数值计算的基于python的开源软件库, 它使使用数据流图的机器学习更容易访问和更快。 TensorFlow简化了获取数据流程图的过程。

Caffe是用于训练和运行神经网络模型的深度学习框架, 视觉和学习中心可以对其进行开发。 TensorFlow减轻了获取数据, 预测功能, 根据用户数据训练许多模型以及完善未来结果的过程。 Caffe设计时充分考虑了表达, 速度和模块化。

TensorFlow与Caffe的比较

Basic TensorFlow Caffe
Definition TensorFlow用于研究和服务器产品领域, 因为它们都有一组不同的目标用户。 Caffe与边缘部署的生产相​​关, 在这两种结构中, 都有一组不同的目标用户。 Caffe渴望使用手机和受限的平台。
WLife Cycle管理和API TensorFlow提供了用于模型构建的高级API, 因此我们可以快速使用TensorFlow API进行实验。它在机器学习工作中具有适用于python语言(数据科学家可以选择的语言)的合适接口。 Caffe没有高级API, 因此将很难尝试使用非标准的Caffe配置和低级API。中低级API的Caffe方法提供了高级支持和有限的深度设置。 Caffe接口更多是C ++, 这意味着用户需要手动执行更多任务, 例如创建配置文件。
Easier Deployment TensorFlow易于部署, 因为用户需要轻松安装python-pip管理器, 而在Caffe中, 我们必须编译所有源文件。 在Caffe中, 我们没有直接部署的方法。我们需要编译每个源代码以实现它, 这是一个缺点。
GPU’s 在TensorFlow中, 我们通过使用tf.device()使用GPU, 可以在其中进行所有必要的调整而无需任何文档并且无需进一步更改API。在TensorFlow中, 我们能够在两个GPU上运行模型的两个副本, 并在两个GPU上运行一个模型。 在Caffe中, 不支持python语言。因此, 所有培训都需要基于C ++命令行界面进行。它支持单层多GPU配置, 而TensorFlow支持多种类型的多GPU安排。
多机支持 在TensorFlow中, 通过设置tf对多节点任务进行配置很简单。设备安排一些职位, 以运行。 在Caffe中, 我们需要将MPI库用于多节点支持, 并且最初是用来破坏大型多节点超级计算机应用程序的。
表现, 学习曲线 在Facebook内部比较中, TensorFlow框架的性能低于Caffee。它具有清晰的学习曲线, 并且可以很好地处理序列和图像。它与Keras一起是最常用的深度学习库。 在Facebook的内部基准测试中, Caffe框架的性能是TensorFlow的1至5倍。它适用于图像上的深度学习框架, 但不适用于递归神经网络和序列模型。

总结

最后, 我们希望对这些框架TensorFlow和Caffe有所了解。 Tensorflow框架是快速增长并被选为最常用的深度学习框架, 最近, 谷歌已对该框架进行了大量投资。 TensorFlow提供移动硬件支持, 低级API内核提供了一个端到端的编程控制和高级API, 与TensorFlow相比, 这使得Caffe在这些领域的后退变得更加快速和强大。因此, TensorFlow在所有深度学习框架中均占主导地位。


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