Diferença entre TensorFlow e Caffe
O TensorFlow é uma biblioteca de software compatível com python de código aberto para computação numérica, que torna o aprendizado de máquina mais rápido e fácil usando gráficos de fluxo de dados. O TensorFlow facilita o processo de aquisição de dados, previsão de recursos, treinamento de diferentes modelos com base nos dados do usuário e refino de resultados futuros. O TensorFlow é desenvolvido pela equipe do cérebro da divisão de pesquisa de inteligência de máquina do Google para aprendizado de máquina e pesquisa de aprendizado profundo. O Caffe é uma estrutura de aprendizado profundo para treinar e executar os modelos de redes neurais e é desenvolvido pelo Berkeley Vision and Learning Center. O Caffe é desenvolvido com a expressão, velocidade e modularidade em mente. No Caffe, os modelos e otimizações são definidos como esquemas de texto simples, em vez de códigos com progresso científico e aplicado para código comum, modelos de referência e reprodutibilidade.
O que é o TensorFlow?
O TensorFlow é multiplataforma, pois podemos usá-lo para rodar em CPU e GPU, plataformas móveis e incorporadas, unidades de fluxo tensorial, etc. O TensorFlow é desenvolvido em linguagem de programação python e C ++, que é adequada para computação numérica e aprendizado de máquina em larga escala. e modelos de aprendizagem profunda (redes neurais) com diferentes algoritmos e disponibilizados através de uma camada comum. O TensorFlow pode treinar e executar diferentes modelos de redes neurais profundas, como reconhecimento de dígitos escritos à mão, reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, modelos baseados em equações de derivadas parciais, modelos relacionados à previsão e redes neurais recorrentes.
O que é Caffe?
O Caffe é desenvolvido na linguagem de programação C ++ junto com Python e Matlab. A arquitetura da Caffe incentiva novas aplicações e inovações. Ele permite a execução desses modelos na CPU e GPU e podemos alternar entre eles usando um único sinalizador. A velocidade do Caffe o torna adequado para experimentos de pesquisa e desenvolvimento da indústria, pois pode processar mais de 60 milhões de imagens em um único dia. A Caffe fornece projetos de pesquisa acadêmica, aplicações industriais em larga escala nas áreas de processamento de imagem, visão, fala e multimídia. Usando o Caffe, podemos treinar diferentes tipos de redes neurais.
Comparação cara a cara entre TensorFlow vs Caffe (Infographics)
Abaixo está a diferença top 6 entre TensorFlow vs Caffe 
Principais diferenças entre o TensorFlow e o Caffe
Ambos TensorFlow vs Caffe são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre TensorFlow e Caffe
- A estrutura TensorFlow é mais adequada para produtos de pesquisa e servidor, pois ambos têm um conjunto diferente de usuários-alvo, onde o TensorFlow visa pesquisadores e servidores, enquanto a estrutura Caffe é mais adequada para a implantação na borda de produção. Enquanto as estruturas TensorFlow vs Caffe têm um conjunto diferente de usuários-alvo. A Caffe tem como objetivo telefones celulares e plataformas computacionais restritas.
- Tanto o TensorFlow quanto o Caffe têm curvas de aprendizado acentuadas para iniciantes que desejam aprender aprendizado profundo e modelos de redes neurais.
- O Caffe tem mais desempenho que o TensorFlow de 1, 2 a 5 vezes, conforme o benchmarking interno no Facebook.
- O TensorFlow funciona bem em imagens e sequências e é votado como a biblioteca de aprendizado profundo mais usada, enquanto o Caffe funciona bem em imagens, mas não funciona bem em sequências e redes neurais recorrentes.
- O TensorFlow é mais fácil de implantar usando o gerenciamento de pacotes pip python, enquanto a implantação do Caffe não é simples, precisamos compilar o código-fonte.
- O Caffe é voltado para desenvolvedores que desejam experimentar um aprendizado profundo prático e oferece recursos para treinamento e aprendizado, enquanto as APIs de alto nível do TensorFlow cuidam de onde os desenvolvedores não precisam se preocupar.
Tabela de comparação TensorFlow vs Caffe
Abaixo está a comparação top 6 entre TensorFlow vs Caffe
| A base de comparação entre o TensorFlow e o Caffe |
TensorFlow |
Caffe |
| Implantação mais fácil | O TensorFlow é fácil de implantar, pois os usuários precisam instalar facilmente o gerenciador de pip python, enquanto no Caffe precisamos compilar todos os arquivos de origem. | No Caffe, não temos nenhum método direto para implantar. Precisamos compilar todo e qualquer código fonte para implementá-lo, o que é uma desvantagem. |
| Gerenciamento do ciclo de vida e APIs | O TensorFlow oferece APIs de alto nível para construção de modelos, para que possamos experimentar facilmente as APIs do TensorFlow. Ele possui uma interface adequada para python (que é a escolha da linguagem para cientistas de dados) para trabalhos de aprendizado de máquina. | O Caffe não possui APIs de nível superior, pelo que será difícil experimentar com o Caffe, a configuração de maneira não-padrão com APIs de nível inferior. A abordagem Caffe das APIs de nível médio a baixo fornece pouco suporte de alto nível e capacidade de configuração profunda limitada. A interface Caffe é mais em C ++, o que significa que os usuários precisam executar mais tarefas manualmente, como a criação de arquivos de configuração etc. |
| GPU's | No TensorFlow, podemos usar as GPUs usando o tf.device (), no qual todos os ajustes necessários podem ser feitos sem qualquer documentação e mais necessidade de alterações na API. No TensorFlow, podemos executar duas cópias de um modelo em duas GPUs e um único modelo em duas GPUs. | No Caffe, não há suporte para ferramentas em python. Portanto, todo o treinamento precisa ser realizado com base em uma interface de linha de comando C ++. Ele suporta um estilo único de configuração de várias GPUs, enquanto o TensorFlow suporta vários tipos de configurações de várias GPUs. |
| Suporte para várias máquinas | No TensorFlow, a configuração de tarefas é simples para tarefas com vários nós, definindo tf. O dispositivo para o número de trabalhos precisa ser executado. | No Caffe, precisamos usar a biblioteca MPI para suporte a vários nós e foi inicialmente usado para separar aplicativos de supercomputadores de vários nós. |
| Definição | Uma estrutura tensorflow é mais adequada para produtos de pesquisa e servidor, pois ambos têm um conjunto diferente de usuários-alvo, onde o TensorFlow visa pesquisadores e servidores. | A estrutura Caffe é mais adequada para a implantação na borda de produção. Considerando que ambas as estruturas têm um conjunto diferente de usuários direcionados. A Caffe tem como objetivo telefones celulares e plataformas computacionais restritas. |
| Desempenho, a curva de aprendizado | Uma estrutura de tensorflow tem menos desempenho que o Caffe no benchmarking interno do Facebook. Possui uma curva de aprendizado acentuada e funciona bem em imagens e sequências. É votada como a biblioteca de aprendizado profundo mais usada junto com Keras. | A estrutura Caffe tem um desempenho de 1, 2 a 5 vezes mais que o TensorFlow nos testes internos de comparação do Facebook. Possui uma curva de aprendizado acentuada para iniciantes. Ele funciona bem para o aprendizado profundo de imagens, mas não funciona bem em redes neurais recorrentes e modelos de sequência. |
Conclusão- TensorFlow vs Caffe
Finalmente, é uma visão geral da comparação entre duas estruturas de aprendizado profundo TensorFlow vs Caffe. Espero que você tenha um bom entendimento dessas estruturas depois de ler este artigo TensorFlow vs Caffe. A estrutura TensorFlow é de rápido crescimento e votada como estruturas de aprendizado profundo mais usadas e, recentemente, o Google investiu pesadamente na estrutura. O TensorFlow fornece suporte de hardware móvel, o núcleo de API de baixo nível fornece um controle de programação de ponta a ponta e APIs de alto nível, o que o torna rápido e eficiente, enquanto o Caffe retrocede nessas áreas em comparação com o TensorFlow. Portanto, o TensorFlow tem potencial para se tornar dominante na estrutura de aprendizado profundo.
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