टेन्सरफ्लो बनाम कफफे

टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच अंतर

टेन्सरफ्लो क्या है?

टेन्सरफ्लो संख्यात्मक अभिकलन के लिए एक  ओपन सोर्स पायथन फ्रेंडली सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी है जो डेटा-फ्लो ग्राफ़ का उपयोग करके मशीन सीखने को तेज़ और आसान बनाता है। टेन्सरफ्लो डेटा प्राप्त करने, सुविधाओं की भविष्यवाणी करने, उपयोगकर्ता डेटा के आधार पर विभिन्न मॉडलों को प्रशिक्षित करने और भविष्य के परिणामों को परिष्कृत करने की प्रक्रिया को आसान बनाता है। टेन्सरफ्लो को मशीन सीखने के लिए गूगल के मशीन इंटेलिजेंस रिसर्च डिवीजन में मस्तिष्क टीम द्वारा विकसित किया गया है और गहन शिक्षण अनुसंधान के । टेन्सरफ्लो क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है क्योंकि हम इसका उपयोग CPU और GPU, मोबाइल और एम्बेडेड प्लेटफ़ॉर्म, टेनर फ़्लो यूनिट आदि पर चलने के लिए कर सकते हैं। टेन्सरफ्लो को पायथन और C ++ प्रोग्रामिंग भाषा में विकसित किया गया हैजो अलग-अलग एल्गोरिदम के साथ संख्यात्मक अभिकलन और बड़े पैमाने पर मशीन सीखने और गहरी सीखने (तंत्रिका नेटवर्क) मॉडल के लिए अच्छी तरह से उपयुक्त है और एक आम परत के माध्यम से उपलब्ध कराया गया है। टेन्सरफ्लो गहरे तंत्रिका नेटवर्क के विभिन्न मॉडलों को प्रशिक्षित करने और चलाने में सक्षम हो सकता है जैसे कि हाथ से लिखे अंकों की पहचान, छवि मान्यता, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, आंशिक व्युत्पन्न समीकरण-आधारित मॉडल, भविष्यवाणी से संबंधित मॉडल और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क।

कफफे क्या है?

कफफे ट्रेन के लिए एक गहन शिक्षण ढांचा है और तंत्रिका नेटवर्क मॉडल चलाता है और इसे बर्कले विजन एंड लर्निंग सेंटर द्वारा विकसित किया गया है। कफफे को अभिव्यक्ति, गति और प्रतिरूपकता को ध्यान में रखते हुए विकसित किया गया है। कफफे मॉडल और अनुकूलन में कोड के बजाय सादे पाठ स्कीमा के रूप में परिभाषित किए गए हैं जो सामान्य कोड, संदर्भ मॉडल और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने के लिए वैज्ञानिक और अनुप्रयुक्त प्रगति के साथ हैं। कफफे को C ++ प्रोग्रामिंग लैंग्वेज में पायथन और Matlab के साथ विकसित किया गया है। कफफे की वास्तुकला नए अनुप्रयोगों और नवाचारों को प्रोत्साहित करती है। यह सीपीयू और जीपीयू पर इन मॉडलों के निष्पादन की अनुमति देता है और हम एकल ध्वज का उपयोग करके इन के बीच स्विच कर सकते हैं। कफफे की गति अनुसंधान प्रयोगों और उद्योग के विकास के लिए उपयुक्त है क्योंकि यह एक ही दिन में 60M से अधिक छवियों को संसाधित कर सकता है। कफफे अकादमिक अनुसंधान परियोजनाएं प्रदान करता है, छवि प्रसंस्करण, दृष्टि, भाषण और मल्टीमीडिया के क्षेत्र में बड़े पैमाने पर औद्योगिक अनुप्रयोग। कफफे का उपयोग करके हम अलग-अलग प्रशिक्षण ले सकते हैं तंत्रिका नेटवर्क के प्रकार।

टेन्सरफ्लो बनाम कफफे (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना

नीचे टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच शीर्ष 6 अंतर है

टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच महत्वपूर्ण अंतर

दोनों टेन्सरफ्लो बनाम कफफे बाजार में लोकप्रिय विकल्प हैं; आइए हम टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच कुछ प्रमुख अंतर पर चर्चा करें

• टेन्सरफ्लो फ्रेमवर्क अनुसंधान और सर्वर उत्पादों के लिए अधिक उपयुक्त है क्योंकि दोनों के पास लक्ष्य उपयोगकर्ताओं का एक अलग सेट है जहां टेन्सरफ्लो शोधकर्ता और सर्वर के लिए लक्ष्य रखता है जबकि कफफे ढाँचा उत्पादन बढ़त परिनियोजन के लिए अधिक उपयुक्त है।जबकि टेन्सरफ्लो बनाम कफफे फ्रेमवर्क दोनों में लक्षित उपयोगकर्ताओं का एक अलग सेट है। कफफे का लक्ष्य मोबाइल फोन और कम्प्यूटेशनल विवश प्लेटफार्मों के लिए है।
• दोनों टेन्सरफ्लो बनाम कफफे में शुरुआती सीखने वालों के लिए सीखने की गहरी अवस्था है, जो गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क मॉडल सीखना चाहते हैं।
• फेसबुक में आंतरिक बेंचमार्किंग के अनुसार कफफे का टेन्सरफ्लो से2 से 5 गुना अधिक प्रदर्शन है।
• टेन्सरफ्लो छवियों और अनुक्रमों पर अच्छी तरह से काम करता है और सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली गहरी शिक्षण लाइब्रेरी के रूप में मतदान किया जाता है, जबकि कैफ़ छवियों पर अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन अनुक्रम और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क पर अच्छी तरह से काम नहीं करता है।
• टेन्सरफ्लो पायथन पाइप पैकेज प्रबंधन का उपयोग करके तैनात करना आसान है, जबकि कफफे की तैनाती सीधी नहीं है, हमें स्रोत कोड संकलित करने की आवश्यकता है।
• कफफे को उन डेवलपर्स के लिए लक्षित किया जाता है, जो हाथों पर गहरी सीखने का अनुभव करना चाहते हैं और प्रशिक्षण और सीखने के लिए संसाधन प्रदान करते हैं, जबकि टेन्सरफ्लो उच्च स्तरीय एपीआई का ख्याल रखता है जहां डेवलपर्स को चिंता करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

टेन्सरफ्लो बनाम कफफे तुलना तालिका

नीचे टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच 6 सबसे ऊपरी तुलना है

टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच तुलना का आधार	टेन्सरफ्लो	कफफे
आसान तैनाती	टेन्सरफ्लो को तैनात करना आसान है क्योंकि उपयोगकर्ताओं को पायथन पाइप प्रबंधक को आसानी से स्थापित करने की आवश्यकता होती है जबकि कफफे में हमें सभी स्रोत फ़ाइलों को संकलित करने की आवश्यकता होती है।	कफफे में, हमारे पास कोई भी सरल तरीका नहीं है। हमें इसे लागू करने के लिए प्रत्येक स्रोत कोड को संकलित करने की आवश्यकता है जो कि एक खामी है।
जीवन चक्र प्रबंधन और एपीआई	टेन्सरफ्लो मॉडल निर्माण के लिए उच्च-स्तरीय API प्रदान करता है ताकि हम टेन्सरफ्लो API के साथ आसानी से प्रयोग कर सकें। इसमें मशीन सीखने की नौकरियों के लिए पायथन (जो डेटा वैज्ञानिकों के लिए भाषा का विकल्प है) के लिए एक उपयुक्त इंटरफ़ेस है।	कफफे में उच्च स्तरीय API नहीं है, जिसके कारण कफफे के साथ प्रयोग करना कठिन होगा, निम्न-स्तरीय API के साथ गैर-मानक तरीके से कॉन्फ़िगरेशन। मध्य-से-निम्न स्तर एपीआई का कफफे दृष्टिकोण थोड़ा उच्च-स्तरीय समर्थन और सीमित गहरी विन्यास प्रदान करता है। कफफे इंटरफ़ेस C ++ से अधिक है जिसका अर्थ है कि उपयोगकर्ताओं को मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल निर्माण आदि जैसे अधिक कार्य करने की आवश्यकता है।
GPU के	टेन्सरफ्लो में, हम tf.device () का उपयोग करके GPU का उपयोग कर सकते हैं जिसमें सभी आवश्यक समायोजन बिना किसी दस्तावेज़ीकरण के किए जा सकते हैं और आगे API परिवर्तनों की आवश्यकता होती है।टेन्सरफ्लो में, हम दो GPU पर एक मॉडल की दो प्रतियां और दो GPU पर एक मॉडल को चलाने में सक्षम हो सकते हैं।	कैफीन में, पायथन में उपकरणों का कोई समर्थन नहीं है।इसलिए C ++ कमांड लाइन इंटरफेस के आधार पर सभी प्रशिक्षणों का प्रदर्शन किया जाना चाहिए। यह मल्टी-GPU कॉन्फ़िगरेशन की एकल शैली का समर्थन करता है जबकि टेन्सरफ्लो कई प्रकार के मल्टी-GPU कॉन्फ़िगरेशन का समर्थन करता है।
मल्टीपल मशीन सपोर्ट	टेन्सरफ्लो में, नौकरियों का विन्यास tf सेट करके बहु-नोड कार्यों के लिए सीधा है। नौकरियों की संख्या के लिए डिवाइस को चलाने की आवश्यकता है।	कफफे में, हमें बहु-नोड समर्थन के लिए एमपीआई लाइब्रेरी का उपयोग करने की आवश्यकता है और इसे शुरू में बड़े पैमाने पर मल्टी-नोड सुपरकंप्यूटर एप्लिकेशन के अलावा तोड़ने के लिए उपयोग किया गया था।
परिभाषा	एक टेंसरफ़्लो फ्रेमवर्क अनुसंधान और सर्वर उत्पादों के लिए अधिक उपयुक्त है क्योंकि दोनों में लक्ष्य उपयोगकर्ताओं का एक अलग सेट है जहां शोधकर्ता और सर्वर के लिए टेंसोरफ़्लो का लक्ष्य है।	कफफे ढाँचा उत्पादन बढ़त परिनियोजन के लिए अधिक उपयुक्त है। जबकि दोनों रूपरेखाओं में लक्षित उपयोगकर्ताओं का एक अलग सेट है। कफफे का लक्ष्य मोबाइल फोन और कम्प्यूटेशनल विवश प्लेटफार्मों के लिए है।
प्रदर्शन, सीखने की अवस्था	फेसबुक के आंतरिक बेंचमार्किंग में कैन्सर की तुलना में टेंसरफ्लो फ्रेमवर्क का प्रदर्शन कम है। इसमें एक मजबूत सीखने की अवस्था है और यह छवियों और दृश्यों पर अच्छा काम करता है। यह केरस के साथ-साथ सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली गहरी पुस्तकालय के रूप में मतदान किया जाता है।	फेसबुक के आंतरिक बेंचमार्किंग में कफफे फ्रेमवर्क में टेन्सरफ्लो से 1.2 से 5 गुना अधिक का प्रदर्शन है। इसमें शुरुआती लोगों के लिए एक मजबूत सीखने की अवस्था है। यह छवियों पर गहन सीखने के लिए अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क और अनुक्रम मॉडल पर अच्छी तरह से काम नहीं करता है।

निष्कर्ष- टेन्सरफ्लो बनाम कफफे

अंत में, यह दो गहन शिक्षण चौखटे टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच तुलना का अवलोकन है। मुझे उम्मीद है कि इस टेन्सरफ्लो बनाम कफफे लेख को पढ़ने के बाद आपको इन रूपरेखाओं की अच्छी समझ होगी। टेन्सरफ्लो फ्रेमवर्क एक तेजी से विकसित हो रहा है और सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले गहन शिक्षण ढांचे के रूप में मतदान किया गया है और हाल ही में गूगल ने फ्रेमवर्क में भारी निवेश किया है। टेन्सरफ्लो मोबाइल हार्डवेयर समर्थन प्रदान करता है, निम्न-स्तरीय API कोर एक अंत-टू-एंड प्रोग्रामिंग नियंत्रण और उच्च-स्तरीय API देता है जो इसे तेज़ और कुशल बनाता है जबकि टेन्सरफ्लो की तुलना में इन क्षेत्रों में कफफे पिछड़ा हुआ है। इसलिए टेन्सरफ्लो में गहरे शिक्षण ढांचे में प्रमुख बनने की क्षमता है।

अनुशंसित लेख

यह टेन्सरफ्लो बनाम कफफे के बीच शीर्ष अंतर के लिए एक मार्गदर्शक रहा है। यहां हम इन्फोग्राफिक्स, और तुलना तालिका के साथ टेन्सरफ्लो बनाम कफफे प्रमुख अंतरों पर भी चर्चा करते हैं। अधिक जानने के लिए आपको निम्नलिखित लेखों पर भी नज़र डालनी चाहिए।

1. उबंटू बनाम विंडोज 10 – शीर्ष तुलना
2. डब्ल्यूपीएफ बनाम विन्फ़ॉर्म उपयोगी अंतर
3. SOSON बनाम JSON के बीच भेद