بررسی سه چارچوب کلیدی دنیای شبکه‌های عصبی
یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعه‌‌های مهم یادگیری ماشین است که در چند دهه اخیر محبوبیت زیادی پیدا کرده است. همانند هر فناوری نوظهوری، کارفرمایان و صاحبان صنایع این پرسش را مطرح می‌کنند که آیا امکان به‌کارگیری فناوری فوق برای مسائل دنیای واقعی وجود دارد؟ پاسخ مثبت است. یادگیری عمیق این ظرفیت را دارد تا برای حل مسائل خاصی مورد استفاده قرار گیرد. به بیان دقیق‌تر، به‌دلیل سبک و توان پردازشی ویژه‌ای که نیاز دارد، شرکت‌ها برای مسائل خاصی از آن استفاده می‌کنند. علاوه بر این، توسعه‌دهندگان مسلط به این فناوری سعی می‌کنند برای حل مسائل مختلف، از چارچوب‌ها و کتاب‌خانه‌های مختلف استفاده کنند. بر همین اساس، در این مقاله تصمیم گرفتیم تفاوتهای سه چارچوب بزرگ پایتورچ (PyTorch)، تنسورفلو (TensorFlow) و کراس (Keras) را بررسی کنیم تا شناخت دقیقی در مورد قابلیت‌های هر یک از این چارچوب‌ها به‌دست آورید.
یادگیری عمیق چیست؟
عبارت‌های «یادگیری عمیق»، «یادگیری ماشین» و «هوش مصنوعی» باعث سردرگمی افرادی می‌شوند که تازه قصد ورود به دنیای فناوری‌های هوشمند را دارند. یادگیری عمیق، زیرمجموعه یادگیری ماشین است، در حالی‌که یادگیری ماشین، خود زیرمجموعه هوش مصنوعی است. یادگیری عمیق با الگوبرداری از سلول‌های عصبی مغز انسان اقدام به پردازش داده‌ها می‌کند و از سلول‌های عصبی برای تصمیم‌گیری، تشخیص اشیاء، تشخیص گفتار و ترجمه زبان‌ها استفاده می‌کند. علاوه بر این، بدون نظارت یا مداخله انسان، از داده‌های بدون ساختار و بدون برچسب نکات ارزشمندی را می‌آموزد.
یادگیری عمیق بر مبنای یک الگوی سلسله‌مراتبی از شبکه‌های عصبی مصنوعی که مانند مغز انسان ساخته شده‌اند، به گره‌ها و سلول‌های عصبی اجازه پردازش داده‌ها را می‌دهد. در حالی که برنامه‌های یادگیری ماشین سنتی، با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها به‌صورت خطی کار می‌کنند، یادگیری عمیق به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را با استفاده از یک رویکرد غیرخطی پردازش کنند. با این مقدمه به سراغ بررسی تفاوتهای کلیدی چارچوب‌های مطرح این حوزه می‌رویم.
کراس چیست؟
کراس (Keras)، یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) شبکه عصبی سطح بالا است که به زبان پایتون نوشته شده است. این کتاب‌خانه شبکه عصبی منبع‌باز با هدف ساخت و آموزش سریع شبکه‌های عصبی عمیق طراحی شده و می‌تواند در بالای چارچوب‌هایی مثل CNTK ،TensorFlow و Theano اجرا شود. کراس، بر ماژولار، کاربرپسند و توسعه‌پذیر بودن متمرکز است. همچنین، محاسبات سطح پایین را انجام نمی‌دهد و این فرآیند را به کتاب‌خانه دیگری که Backend نام دارد انتقال می‌دهد. کراس، در اواسط سال 2017 به‌شکل رسمی منتشر شد و کمی بعد با تنسورفلو ادغام شد. به همین دلیل، توسعه‌دهندگان می‌توانند از طریق ماژول tf.keras به آن دسترسی داشته باشند. با این حال، توسعه‌دهندگان هنوز هم می‌توانند کتاب‌خانه کراس را به‌شکل جداگانه و مستقل مورد استفاده قرار دهند.
PyTorch چیست؟
پایتورچ (PyTorch)، یک چارچوب یادگیری عمیق نسبتا جدید مبتنی بر تورچ (Torch) است. پایتورچ در سال 2017 توسط گروه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیسبوک توسعه داده شد و کدهای آن در گیت‌هاب به‌شکل منبع‌باز در اختیار عموم قرار گرفت. این چارچوب برای ساخت برنامه‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. پایتورچ به‌دلیل سادگی، سهولت در استفاده، انعطاف‌پذیری، استفاده کارآمد از حافظه و نمودارهای محاسباتی پویا شهرت دارد. همچنین، قادر به تولید کدهای بومی است که باعث شده مدیریت کدها ساده‌تر و سرعت اجرای برنامه‌ها و مدل‌ها بیشتر شود.
TensorFlow چیست؟
تنسورفلو (TensorFlow)، یک چارچوب یادگیری عمیق منبع‌باز است که توسط گوگل توسعه یافته و در سال 2015 منتشر شد. این چارچوب به‌دلیل مستندات آموزشی قدرتمند، گزینه‌های متنوعی در زمینه تولید و استقرار مدل‌های مقیاس‌پذیر، ارائه سطوح مختلفی از انتزاع و پشتیبانی از پلتفرم‌های مختلف مانند اندروید، مورد توجه توسعه‌دهندگان قرار دارد. نکته‌ای که باید در مورد تنسورفلو به آن اشاره داشته باشیم این است که یک کتاب‌خانه نمادین ریاضی است که برای شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود. همچنین، به‌‌خوبی از برنامه‌نویسی جریانی داده‌ها پشتیبانی می‌کند و امکان استفاده از آن برای کاربردهای مختلف وجود دارد. تنسورفلو، سطح مختلفی از انتزاعی بودن را برای ساخت و آموزش مدل‌های هوشمند ارائه می‌دهد.
تنسورفلو با ارائه مجموعه راهکارها و قابلیت‌هایی انعطاف‌پذیر و جامع، تحولی بزرگ در زمینه رشد سریع یادگیری عمیق ارائه کرد. به بیان دقیق‌تر، طیف گسترده‌ای از کتاب‌خانه‌ها و ابزارهایی را ارائه کرد تا فرآیند ساخت و استقرار برنامه‌های یادگیری ماشین تسهیل شود. همچنین، به‌شکل بهینه‌ای از کراس استفاده می‌کند. با این وجود، هنوز هم، امکان مقایسه و ارزیابی این دو چارچوب وجود دارد، زیرا توسعه‌دهندگانی که قصد استفاده از کراس را دارند، مجبور نیستند از تنسورفلو استفاده کنند.
تیانو، کتاب‌خانه‌ای که نباید آن‌را فراموش کنید!
اگرچه تمرکز این مقاله روی ارزیابی تنسورفلو، کراس و پایتورچ است، اما باید کمی درباره تیانو صحبت کنیم. تیانو (Theano) یکی از محبوب‌ترین کتاب‌خانه‌های یادگیری عمیق است. پروژه‌ای منبع‌باز که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد دستورات ریاضی را تعریف، ارزیابی و بهینه کنند. به همین دلیل، در زمینه کار با آرایه‌های چندبعدی و ماتریس‌ها عملکرد بسیار بالایی دارد. تیانو توسط دانشگاه مونترال در سال 2007 توسعه داده شد و یک کتاب‌خانه بنیادی کلیدی است که برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از پایتون استفاده می‌شود. از این رو، آن‌را پدربزرگ چارچوب‌های یادگیری عمیق می‌دانند و مورد توجه محققان دانشگاهی قرار دارد.
پایتورچ در مقابل تنسورفلو
هر دو چارچوب تنسورفلو و پایتورچ سطوح مختلفی از انتزاعی بودن را ارائه می‌دهند که باعث شده روند توسعه مدل‌ها به‌شکل قابل توجهی ساده شود. با این‌حال، تفاوتهای قابل توجهی دارند، زیرا پایتورچ رویکرد پایتونیک‌تری دارد و شی‌ءگرا است، در حالی که تنسورفلو گزینه‌های مختلفی ارائه می‌کند.
امروزه، پایتورچ در بیشتر پروژه‌های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد و محبوبیت آن بین محققان هوش مصنوعی در حال افزایش است. البته، میزان محبوبیت آن در مقایسه با سه چارچوب اصلی مطرح در این زمینه کمتر است، اما به‌نظر می‌رسد این روند قرار است در آینده تغییر کند، زیرا تیم پشتیبانی در نظر دارند قابلیت‌های کاربردی مهمی به آن اضافه کنند. محققانی که به دنبال انعطاف‌پذیری، قابلیت‌های اشکال‌زدایی و روند آموزش سریع مدل‌ها در زمان کوتاهی هستند، به سراغ پایتورچ می‌روند. علاوه بر این، پایتورچ چندسکویی است؛ به این معنا که قابلیت اجرا روی لینوکس، مکاواس و ویندوز را دارد.
چارچوب تنسور فلو به‌لطف مستندات و نمونه آموزش‌های فراوانی که دارد، ابزار مورد علاقه بیشتر متخصصان و محققان صنعت هوش مصنوعی است. تنسورفلو در زمینه مصورسازی عملکرد بهتری دارد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به‌شکل دقیق‌تری، روند اشکال‌زدایی مدل‌ها را انجام دهند و بر جزئیات روند آموزش مدل‌ها نظارت کنند. در نقطه مقابل، پایتورچ، گزینه‌های محدودی برای مصورسازی ارائه می‌دهد.
تنسورفلو به‌لطف چارچوب TensorFlow Serving که برای مدل‌های آموزش‌دیده و با هدف استقرار مورد استفاده قرار می‌گیرد، پایتورچ را شکست می‌دهد. پایتورچ چنین چارچوبی را ارائه نمی‌دهد، بنابراین توسعه‌دهندگان باید از جنگو (Django) یا فلسک (Flask) به‌عنوان سرور پشتیبان استفاده کنند.
در زمینه موازی‌سازی داده‌ها، پایتورچ با تکیه بر پشتیبانی بومی برای اجرای غیرهمزمان از طریق پایتون عملکرد بهینه و قابل قبولی دارد. در نقطه مقابل، در تنسورفلو باید به‌صورت دستی هر عملیاتی را که قرار است روی یک دستگاه خاص اجرا شود، کدنویسی و بهینه‌سازی کنید تا امکان آموزش توزیع‌شده فراهم شود. به‌طور خلاصه، برخی قابلیت‌هایی که پایتورچ به‌شکل ساده در اختیارتان قرار می‌دهد را باید به شیوه کدنویسی در تنسورفلو استفاده کنید.
اگر تازه قصد ورود به دنیای یادگیری عمیق را دارید، پیشنهاد ما این است که ابتدا روی یادگیری پایتورچ متمرکز شوید، زیرا جامعه تحقیقاتی به‌شکل گسترده‌ای از آن پشتیبانی می‌کند. با این حال، اگر با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا هستید و تمرکزتان روی یافتن هر چه سریع‌تر شغلی در این صنعت است، بهتر است ابتدا به‌فکر یادگیری تنسورفلو باشید.
پایتورچ در مقابل کراس
اگر تازه شروع به کار با چارچوب‌های یادگیری عمیق کرده‌اید، هر دو انتخاب خوبی هستند. ریاضی‌دانان و محققان بیشتر از پایتورچ استفاده می‌کنند. توسعه‌دهندگانی که خواهان یک چارچوب آماده‌به‌استفاده و به دور از پیچیدگی‌های مرسوم هستند از کراس استفاده می‌کنند؛ چارچوبی که به آن‌ها امکان می‌دهد مدل‌های خود را به‌سرعت بسازند، آموزش دهند و ارزیابی کنند. علاوه بر این، کراس گزینه‌های بیشتری در مورد استقرار ساده‌تر مدل‌ها ارائه می‌دهد. با این حال، به یاد داشته باشید که پایتورچ سریع‌تر از کراس است و قابلیت اشکال‌زدایی بهتری ارائه می‌دهد.
هر دو پلتفرم در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق محبوب هستند و منابع زیادی برای یادگیری آن‌ها وجود دارد. توسعه‌دهندگان به‌شکل ساده‌ای به نمونه کدهای کراس دسترسی دارند و علاوه بر این، آموزش‌های زیادی برای آن ارائه شده است. در حالی که پایتورچ توسط جامعه‌ای فعال از توسعه‌دهندگان نگه‌داری می‌شود. کراس، هنگام کار با مجموعه داده‌های کوچک، نمونه‌سازی سریع و چندگانه، پشتیبانی بهتری از توسعه‌دهندگان به عمل می‌آورد. همچنین، به‌لطف سادگی نسبی که دارد، محبوب‌ترین چارچوبی است که قابلیت اجرا روی سیستم‌عامل‌های مختلف مثل لینوکس، مکاواس و ویندوز را دارد.
تنسورفلو در مقابل کراس
تنسورفلو یک پلتفرم منبع‌باز یکپارچه است که طیف گسترده‌ای از کتاب‌خانه‌های قابل استفاده در پروژه‌های یادگیری ماشین را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد، در حالی که کراس یک کتاب‌خانه شبکه عصبی سطح بالا است که در بالای تنسورفلو اجرا می‌شود. هر دو واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی سطح بالایی ارائه می‌دهند که برای ساخت و آموزش ساده مدل‌ها استفاده می‌شوند. البته کراس کاربرپسندتر است، زیرا با استفاده از زبان پایتون نوشته شده است.
در حالت کلی، محققان هنگام کار با مجموعه داده‌های بزرگ و تشخیص اشیاء به سراغ تنسورفلو می‌روند، زیرا به عملکرد بالا نیاز دارند. تنسورفلو یک چارچوب چندسکویی است که قابلیت استفاده در لینوکس، ویندوز، اندروید و مکاواس را دارد. این چارچوب توسط تیم تحقیقاتی Google Brain توسعه داده شده و توسط تیم‌های تحقیقاتی گوگل نیز استفاده می‌شود.
به‌عنوان خواننده این مقاله به این نکته دقت کنید که می‌توانید مدلی را با رابط کراس تعریف کنید و قابلیت‌های کارآمد و ساده این چارچوب را به بهترین شکل استفاده کنید و در ادامه، زمانی که نیاز به استفاده از ویژگی‌های کاربردی دارید که کراس ارائه نمی‌کند یا به دنبال عملکرد خاصی هستید که تنسورفلور ارائه می‌دهد، بخش‌های دیگر پروژه را با استفاده از تنسورفلو بنویسید. بنابراین، می‌توانید مدل تنسورفلو خود را به‌شکل مستقیم از طریق قابلیت‌های ارائه‌شده توسط کراس آموزش دهید.
تیانو در مقابل تنسورفلو
درست است که تمرکز این مقاله روی تنسورفلو، کراس و پایتورچ است، اما نباید از تیانو غافل شویم. تیانو، با ساز‌وکاری که ارائه می‌دهد سریع‌ترین راهکار برای انجام محاسبات جدولی را ارائه می‌دهد و به همین دلیل، در زمینه آموزش الگوریتم‌های شبکه عصبی عمیق استاد است. این چارچوب چندسکویی قادر است به بهترین شکل ممکن از واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) برای آموزش مدل‌ها استفاده کند.
تنسورفلو نیز قابلیت استفاده بهینه از پردازنده مرکزی و گرافیکی را دارد، زیرا بر مبنای محاسبه گراف‌ها عمل می‌کند و به توسعه‌دهنده اجازه می‌دهد تا ساختار شبکه عصبی را با استفاده از TensorBoard به‌شکل بهتری مصورسازی کند. علاوه بر این، راهکارهای ساده‌ای برای اشکال‌زدایی در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.
پایتورچ، تنسورفلو یا کراس، کدام‌یک عملکرد بهتری ارائه می‌دهند؟
پاسخ به نیازها و پروژه‌ای که قصد کار روی آن‌را دارید، بستگی دارد. بنابراین، در اولین گام باید ویژگی‌هایی را که پروژه هوش مصنوعی به آن نیاز دارد بررسی کنید. جدول 1 ویژگی‌ها و تفاوتهای تنسورفلو، پایتورچ و کراس را نشان می‌دهد.
جدول 1
همان‌گونه که مشاهده می‌کنید، هیچ‌یک از چارچوب‌ها در نوع خود کمال مطلق نیستند، بنابراین سعی کنید نحوه استفاده از چارچوب‌های فوق را بههمراه گزینه‌های دیگری که در دسترس قرار دارند، بیاموزید. هنگام یادگیری کراس، پایتورچ و تنسورفلو سعی کنید همپوشانی‌ها و تفاوتهای هر یک را بیاموزید تا بتوانید در هنگام کار روی پروژه‌ها از چارچوب درستی استفاده کنید. توجه به این نکته باعث می‌شود تا مدل‌های ساخته‌شده نتایج دقیقی ارائه دهند و سرعت بالایی در پردازش داده‌ها داشته باشند. رعایت این نکته ساده، باعث می‌شود تا مدل‌هایی که توسعه می‌دهید مورد توجه قرار گیرند.
کلام آخر
اگر می‌خواهید در مشاغلی مثل دانشمند داده یا مهندس هوش مصنوعی موفق شوید، باید بر چارچوب‌های یادگیری عمیق مختلف موجود در بازار تسلط پیدا کنید. امروزه، برخی از آموزشگاه‌ها دوره‌های ویژه‌ای برای آموزش مباحث تخصصی در مورد یادگیری عمیق با کراس و تنسورفلو ارائه می‌دهند که می‌تواند به شما در افزایش سطح مهارت‌های فردی کمک فراوانی کند. اگر امکان حضور در آموزشگاه‌ها وجود ندارد، اینترنت بهترین منبع برای یادگیری مباحث تخصصی به شیوه رایگان است. اصل مهمی که باید به آن دقت کنید، یادگیری همراه با تمرین عملی است. یک دوره یادگیری عمیق خوب باید به شما نحوه کار با زبان‌های برنامه‌نویسی تخصصی بههمراه چارچوب‌های موجود برای آن زبان درباره پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز شبکه‌های عصبی مصنوعی را آموزش دهد. تنها در این صورت است که متوجه خواهید شد چگونه مدل‌های یادگیری عمیق بسازید، نتایج را تفسیر کنید و حتا روی پروژه یادگیری عمیق خود متمرکز شوید.
پیش‌بینی‌های انجام‌شده توسط موسساتی مثل گارتنر به این نکته اشاره دارند که بازار کار متخصصان یادگیری عمیق تا سال 2023 به ارزش 18.16 میلیارد دلار خواهد رسید. به بیان دقیق‌تر، به یک بازار کار با امنیت شغلی بالا و دستمزد خوب اشاره دارد. علاوه بر این، موسسه کاریابی Ziprecruiter، پژوهشی در این زمینه انجام داده که نشان می‌دهد مهندسان هوش مصنوعی به‌طور متوسط، سالانه 164769 هزار دلار درآمد دارند. بنابراین، اگر به دنبال شغلی سطح بالا در صنعت فناوری اطلاعات هستید که ظرفیت زیادی برای پیشرفت داشته باشد، یادگیری عمیق یک انتخاب درست و هوشمندانه است.
