TensorFlow är ett pythonbaserat mjukvarubibliotek med öppen källkod för numerisk beräkning, vilket gör maskininlärning mer tillgänglig och snabbare med hjälp av dataflödesgraferna. TensorFlow underlättar förvärvsprocessen dataflödesdiagram .
Kaffe är ett ramverk för djupinlärning för att träna och köra de neurala nätverksmodellerna, och vision och lärcentrum utvecklar det. TensorFlow avlastar processen med att samla in data, förutsäga funktioner, träna många modeller baserade på användardata och förfina framtida resultat. Kaffe är designad med uttryck, hastighet, och modularitet kom ihåg.
Jämförelse mellan TensorFlow och Caffe
| Grundläggande | TensorFlow | Kaffe |
|---|---|---|
| Definition | TensorFlow används inom forskning och serverprodukter eftersom båda har en annan uppsättning riktade användare. | Caffe är relevant för produktion av edge-distribution, där båda strukturerna har en annan uppsättning riktade användare. Caffe önskemål om mobiltelefoner och begränsade plattformar. |
| WLife Cycle management och API:er | TensorFlow erbjuder API:er på hög nivå för modellbyggande så att vi snabbt kan experimentera med TensorFlow API. Den har ett lämpligt gränssnitt för python-språk (som är ett språkval för datavetare) i maskininlärningsjobb. | Caffe har inte API på högre nivå, vilket gör det svårt att experimentera med Caffe, konfigurationen på ett icke-standardiserat sätt med lågnivå-API:er. Caffe-metoden för API:er på mellannivå till lägre nivå ger stöd på hög nivå och begränsad djupinställning. Caffe-gränssnittet är mer av C++, vilket innebär att användare måste utföra fler uppgifter manuellt, som att skapa konfigurationsfiler. |
| Enklare implementering | TensorFlow är enkel att distribuera eftersom användare behöver installera python-pip-hanteraren enkelt, medan vi i Caffe måste kompilera alla källfiler. | I Caffe har vi inga enkla metoder att implementera. Vi måste kompilera varje källkod för att implementera den, vilket är en nackdel. |
| GPU:er | I TensorFlow använder vi GPU genom att använda tf.device () där alla nödvändiga justeringar kan göras utan någon dokumentation och ytterligare behov av API-ändringar. I TensorFlow kan vi köra två exemplar av modellen på två GPU:er och en enda modell på två GPU:er. | I Caffe finns det inget stöd för pythonspråket. Så all träning måste utföras baserat på ett C++ kommandoradsgränssnitt. Den stöder ett enda lager av multi-GPU-konfiguration, medan TensorFlow stöder flera typer av multi-GPU-arrangemang. |
| Stöd för flera maskiner | I TensorFlow är konfigurationen enkel för flernodsuppgifter genom att ställa in tf. Enhet för att arrangera några inlägg, att köra. | I Caffe måste vi använda MPI-biblioteket för stöd för flera noder, och det användes ursprungligen för att bryta massiva superdatorapplikationer med flera noder. |
| Prestanda, inlärningskurvan | TensorFlow-ramverket har sämre prestanda än Caffee i den interna jämförelsen av Facebook. Den har en skarp inlärningskurva, och den fungerar bra på sekvenser och bilder. Det är det mest använda biblioteket för djupinlärning tillsammans med Keras. | Caffe-ramverket har en prestanda på 1 till 5 gånger mer än TensorFlow i Facebooks interna benchmarking. Det fungerar bra för ramverk för djupinlärning på bilder men inte bra på återkommande neurala nätverk och sekvensmodeller. |
Slutsats
Slutligen hoppas vi att en god förståelse för dessa ramverk TensorFlow och Caffe. Tensorflow-ramverket är det snabbväxande och röstade fram som mest använda ramverk för djupinlärning, och nyligen har Google investerat mycket i ramverket. TensorFlow tillhandahåller mobil hårdvarustöd, och lågnivå API-kärna ger en end-to-end programmeringskontroll och högnivå-API:er, vilket gör det snabbt och kapabelt där Caffe baklänges i dessa områden jämfört med TensorFlow. Så TensorFlow är mer dominerande i alla ramar för djupinlärning.