10 meilleures alternatives TensorFlow 2021

En tant qu'entrepreneur ou PDG en devenir, vous rêvez probablement de lancer votre startup ou de développer votre entreprise. Pour ce faire, vous avez besoin de la bonne technologie associée à de bons frameworks d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique.

Le cadre que vous choisissez peut faire ou défaire le déploiement de votre projet. Cela peut également avoir un impact sur le rythme de développement de votre entreprise.

Au fil des ans, TensorFlow de Google a acquis la réputation d'être l'une des meilleures plates-formes pour les réseaux de neurones profonds et l'apprentissage automatique.

TensorFlow est une bibliothèque open source utilisée pour un large éventail de tâches, notamment le calcul numérique, la création d'applications, la diffusion de prédictions et l'acquisition de données.

Il facilite également la formation de modèles, la reconnaissance d'images, la traduction automatique, les simulations basées sur PDE, les intégrations de mots, le traitement du langage naturel et la prédiction de production à grande échelle.

Bien qu'il soit l'un des gros bonnets dans le domaine de l'apprentissage automatique, TensorFlow n'est peut-être pas fait pour vous. Le langage de programmation que vous utilisez et le type de réseaux de neurones que vous avez l'intention de développer peuvent ne pas être parfaitement compatibles avec TensorFlow.

De plus, l'objectif et le caractère du projet ou le nombre d'outils dont vous aurez besoin peuvent faire sortir TensorFlow de votre zone de confort. Par conséquent, il est important d'envisager d'autres alternatives qui ne creuseront pas un énorme trou dans le compte de votre entreprise.

Trouver l'alternative parfaite à TensorFlow pourrait être un exercice difficile. Mais heureusement pour vous, j'ai fait tout le gros du travail.

Vous trouverez ci-dessous les meilleures alternatives TensorFlow que vous pouvez utiliser. J'ai mis en évidence les fonctionnalités uniques, les avantages et les cas d'utilisation de chacun pour vous aider à sélectionner la meilleure solution d'apprentissage en profondeur pour vos besoins particuliers.

Meilleures alternatives TensorFlow

1. Robot de données

DataRobot est une plate-forme d'apprentissage automatique au niveau de l'entreprise qui utilise des algorithmes pour analyser et comprendre divers modèles d'apprentissage automatique afin d'aider à une prise de décision éclairée.

Il permet aux entreprises d'effectuer facilement des analyses de données et de créer des applications avancées basées sur l'IA.

Le logiciel abrite une bibliothèque complète de techniques et d'algorithmes de ML open source. DataRobot exploite un modèle de série chronologique automatisé pour faire des prédictions sur une série de données en fonction des tendances passées et des données obtenues à partir des tests.

De cette façon, vous pourrez faire des prévisions plus précises pour le marketing, la notation des prospects, la demande de produits, les revenus, l'inventaire, l'analyse financière, etc.

DataRobot est disponible en tant que service entièrement géré, sur votre plate-forme cloud préférée ou en tant qu'outil sur site.

Grâce à sa fonctionnalité Paxata, votre organisation peut façonner, explorer et combiner différents ensembles de données pour l'IA d'entreprise et les transformer en données préparées pour les applications d'IA et de ML.

Pour ceux qui préfèrent écrire leur propre code et créer des modèles personnalisés, DataRobot intègre Zepl, un bloc-notes cloud natif en libre-service. Avec Zepl, diverses équipes pourront également collaborer de manière transparente, augmentant ainsi l'efficacité et la productivité en cours de route.

Contrairement à TensorFlow qui a une courbe d'apprentissage plus élevée pour les débutants, DataRobot dispose d'une interface intuitive. Cela le rend facile à utiliser sans assistance technique.

DataRobot offre une assistance IA aux utilisateurs au cours d'exercices de préparation de données tels que le nettoyage, le profilage et le clustering. Cela réduit à son tour le temps nécessaire pour mettre en forme et préparer les données.

Tous les écrans contiennent également des descriptions de tous les modèles et points de données afin que même les personnes n'ayant aucune expérience en analyse de données puissent comprendre.

En outre, DataRobot propose une formation sur mesure en intelligence artificielle et en apprentissage automatique pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de la plate-forme.

2. PyTorche

S'il est important pour vous de disposer d'un cadre d'apprentissage en profondeur offrant une formation brève, de la flexibilité et des capacités de débogage, vous constaterez que PyTorch est une meilleure alternative à TensorFlow.

PyTorch a été développé par Facebook et est écrit dans le langage de programmation Lua. Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage automatique, d'un langage de script et d'un cadre informatique réunis en un seul.

Il permet aux développeurs d'effectuer des calculs Tensor avec une vitesse GPU impressionnante. PyTorch a été spécialement conçu pour accélérer les processus de la recherche à la production et au déploiement.

PyTorch utilise des capteurs de type réseau pour convertir les paramètres, les sorties de modèle et les entrées en code. Avec les fonctions TorchScript et TorchServe, il fournit des flux de travail de bout en bout pour à peu près toutes les principales plates-formes.

Il peut être utilisé pour créer et entraîner rapidement vos modèles d'apprentissage en profondeur. Cela en fait le cadre de choix préféré de nombreux chercheurs.

PyTorch a un processus de modélisation clair et simple. Il comprend des tonnes de pièces et de modèles modulaires recyclés, prêts à l'emploi et relativement simples à combiner.

Ce qui distingue PyTorch des autres solutions d'apprentissage en profondeur, c'est sa technique d'auto-différenciation en mode inverse. Cela vous permet d'apporter des modifications au comportement de votre réseau de neurones avec peu ou pas de surcharge.

Mais avec les techniques traditionnelles, vous devrez recommencer à zéro chaque fois que vous aurez besoin de modifier un réseau de neurones existant. La technique de PyTorch accélère les cycles de développement et offre plus de flexibilité aux utilisateurs.

PyTorch propose également des fonctions d'optimisation et de perte prêtes à l'emploi, des transformations intégrées et des mécanismes de chargement de données simplifiés. Le programme est disponible pour Linux, Android, iOS.

La plate-forme prend en charge la formation distribuée et les outils de débogage populaires tels que le débogueur PyCharm, Pdb et Ipdb. Il utilise également des serveurs de modèles, une intégration directe et des microservices directs pour prendre en charge la diffusion de modèles.

PyTorch surpasse TensorFlow en matière de parallélisme de données, car il utilise un support natif pour réaliser une exécution asynchrone via Python. Pendant ce temps, TensorFlow vous oblige à optimiser et programmer chaque opération manuellement sur des appareils spécifiques pour une formation distribuée.

Par rapport à TensorFlow, PyTorch a une courbe d'apprentissage facile. Les débutants et les personnes expérimentées en apprentissage automatique peuvent maîtriser la plate-forme en peu de temps.

3. Keras

Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones. Comme TensorFlow, il est open source et basé sur le langage de programmation Python.

Il prend en charge les réseaux de convolutions et peut être utilisé pour un prototypage de recherche rapide et facile. Keras est une API puissante conçue pour accélérer l'expérimentation et elle ne nécessite pas autant de codage que TensorFlow.

Il existe de nombreux cas d'utilisation où Keras peut être utile, notamment la reconnaissance vocale, la traduction, l'identification vocale et la reconnaissance d'images.

Ce cadre d'apprentissage en profondeur offre une extensibilité avancée et des pratiques incroyables pour la réduction de la charge cognitive. Avec Keras, vous pouvez créer de nouveaux modules tels que des optimiseurs, des fonctions de coût, des couches de neurones publicitaires, etc.

Ces modules sont définis par le code Python et sont assez faciles à ajouter. Le framework Keras dispose d'une interface continue pour créer des piles linéaires de couches simples à l'aide de sorties et d'entrées.

Son API minimaliste peut aider à créer des modèles d'apprentissage en profondeur à partir de zéro et à créer des graphiques sophistiqués de couches. Les modèles et les couches d'apprentissage en profondeur construits avec Keras sont portables et légers.

Keras vous donne accès à des modules évolutifs et personnalisables. Il a une architecture simple et intuitive qui facilite la navigation même pour les débutants.

Si vous commencez tout juste votre parcours d'apprentissage en profondeur, Keras peut vous fournir une passerelle facile sur le terrain et vous aider à prototyper des concepts indolores.

Parmi les autres fonctionnalités intéressantes qui valent la peine d'être prises en compte par Keras, citons sa prise en charge des smartphones qui vous permet d'utiliser la plate-forme sur votre appareil iOS ou Android.

De plus, Keras peut être exécuté sur GPU, Spark, TPU et CPU, en particulier lorsqu'il est combiné avec CUDA. Il prend également en charge la combinaison de deux réseaux.

4. Café & Café 2

Caffe est un framework d'apprentissage en profondeur basé sur C++ avec un front-end élégant basé sur Python. C'est un excellent programme pour les développeurs et les data scientists qui souhaitent entraîner des modèles sans avoir à créer des lignes de code supplémentaires.

Le cadre offre un support pour les réseaux feedforward et les réseaux de neurones convolutifs. Caffe est utile pour affiner les réseaux existants et effectuer des traitements d'images.

Caffe2 a été développé par Yangqing Jia, un développeur de Facebook, pour servir de successeur plus efficace à Caffe. Il est conçu pour les déploiements à grande échelle et mobiles dans des environnements de production.

Caffe2 est un framework évolutif prêt pour la production. Facebook en a tiré parti pour livrer à plus d'un milliard de téléphones répartis sur six générations d'Android et huit générations d'architecture de processeur iPhone.

Le framework est rapide et léger avec une inférence optimisée pour le serveur. Caffe2 s'intègre parfaitement à d'autres frameworks comme PyTorch.

Il fournit également des modèles pré-entraînés pour la création d'applications de démonstration, ce qui conduit à des processus de développement plus efficaces. Caffe2 dispose d'une interface élégante et facile à naviguer qui vous aidera à effectuer des tâches d'apprentissage en profondeur facilement et rapidement.

5. Scikit-apprendre

Développé par David Cournapeau et publié en 2007, Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source basée sur Python et C++. Il est construit sur NumPy, Matplotlib et SciPy.

Scikit-learn héberge de nombreux algorithmes de régression, de clustering et de classification, notamment Random Forest, K-means clustering, Support Vector Machines, Gradient Boosting, etc.

Avec Scikit-learn, vous pouvez également implémenter facilement le retraitement et la sélection modale pour une visualisation des données et une segmentation client améliorées. La plate-forme peut également être utilisée pour l'extraction de caractéristiques, la réduction de dimensionnalité, la sélection de caractéristiques, la recherche de grille et la factorisation matricielle.

Scikit-learn propose une poignée d'ensembles de données intégrés tels que l'ensemble de données sur le diabète, l'ensemble de données sur l'iris et l'ensemble de données sur les prix des maisons. Leur fonction principale est de vous aider à comprendre et à exécuter facilement des modèles de ML sur eux.

Le framework Scikit-learn prend en charge l'apprentissage automatique non supervisé et supervisé. Il est conçu pour gérer spécifiquement les données numériques stockées dans les métriques creuses SciPy ou les tableaux NumPy.

Il comporte un certain nombre de modèles et d'algorithmes appelés estimateurs. En outre, il offre des capacités de transformation, d'ajustement de modèle, de prétraitement des données, de sélection et d'évaluation.

Si vous voulez une bibliothèque d'apprentissage automatique qui vous permet d'évaluer avec précision les performances de prédiction, Scikit-learn est à la hauteur de la tâche. Un autre outil puissant fourni par la plate-forme est l'arbre de décision, qui vous permet de prendre des décisions et de prédire le résultat.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des variables dépendantes qui n'ont pas de relation séquentielle avec la variable indépendante.

La suite d'outils de Scikit-learn prend également en charge une variété d'autres tâches telles que la construction de pipelines de workflow qui mélangent des estimateurs et des objets de transformateur de données. Comme TensorFlow, Scikit-learn est open source et disponible pour un usage commercial.

6. Cahier Jupyter

Jupyter Notebook est une autre alternative TensorFlow qui mérite d'être envisagée si vous êtes à la recherche d'un framework d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une application Web open source qui permet la collaboration entre les chercheurs, les data scientists, les mathématiciens, les ingénieurs de données et d'autres utilisateurs.

Jupyter Notebook prend en charge les langages de programmation Python, R et Julia et fournit des noyaux modulaires pour plus de quarante autres langages. Cette prise en charge multilingue lui donne un avantage sur TensorFlow qui ne prend en charge qu'une seule langue : Python.

La plate-forme open source fonctionne comme un outil de bloc-notes de calcul pour la création, l'édition et le partage de code, d'images, de texte explicatif et d'autres données. Vous pouvez utiliser Jupyter pour implémenter des visualisations de données, du code logiciel et des commentaires.

Il peut également être utilisé pour ajouter des calculs et des rendus multimédias riches de la sortie de calcul à un document. Ce document, appelé un carnet, peuvent ensuite être facilement distribués et révisés par les membres de votre équipe.

De cette façon, les cahiers peuvent servir d'enregistrement informatique complet de chaque interaction et collaboration entre les membres de votre équipe.

Jupyter Notebook est idéal pour les développeurs qui souhaitent écrire de petits bouts de code et créer de gros modules. C'est également un excellent outil de choix pour gérer les petites tâches d'intégration, ce qui en fait un bon choix pour les petites et moyennes entreprises.

La plateforme est équipée pour créer facilement et rapidement des chartes graphiques précises. Jupyter Notebook est également beaucoup plus facile à apprendre que TensorFlow, même pour les débutants en programmation.

Jupyter utilise des conteneurs comme Docker pour rationaliser les processus de déploiement et d'installation de logiciels. Il offre également un bon support technique et communautaire pour faire face à tous les défis que vous pourriez rencontrer lors de l'utilisation de l'outil.

Les autres utilisations de Jupyter Notebook incluent la simulation numérique, le nettoyage et la transformation des données, la modélisation statistique et l'analyse exploratoire des données. Les blocs-notes que vous créez avec Jupyter peuvent facilement être partagés via GitHub, e-mail, Jupyter Notebook Viewer et Dropbox.

7. MXNet

Ce framework d'apprentissage en profondeur a été créé par Apache en collaboration avec Intel et la communauté open source. MXNet prend en charge une variété de langages tels que Julia, R, Python, Javascript, C++, Perl, etc.

Il est apprécié des développeurs et des entreprises du monde entier en raison de son évolutivité. MXNet est le plus souvent utilisé pour la prévision, l'écriture manuscrite et la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

Lorsqu'il s'agit d'exécuter des algorithmes d'apprentissage en profondeur, MXNet est efficace, rapide et flexible. Vous pouvez exécuter le framework MXNet sur n'importe quel appareil.

Il offre une IA puissante et une prise en charge complète du GPU avec l'inclusion de plusieurs modes GPU. MXNet vous offre un vaste écosystème d'outils et une bibliothèque abondante pour vous aider à créer et à former des modèles pour la validation croisée, les séries chronologiques et le traitement du langage naturel.

MXNet fait de la formation et du déploiement de réseaux de neurones profonds une affaire simple. Le framework est léger et peut facilement être adapté à plusieurs GPU et différentes machines avec un calcul optimisé et une commutation de contexte rapide.

Le programme a récemment introduit HOROVOD, le framework d'apprentissage automatique open source développé par Uber dans le système MXNet. La fonctionnalité de l'API Gluon permet aux utilisateurs de passer du mode symbolique au mode impératif de manière transparente.

Il vous permet également de servir des modèles et offre une bonne prise en charge de plusieurs langages de programmation. TensorFlow, en revanche, ne prend en charge que le langage de programmation Python.

Avec MXNet, vous serez capable d'effectuer à la fois une programmation symbolique et impérative. Cela vous permettra, à vous ou à votre équipe de développeurs, de sélectionner leur technique de programmation préférée lors de la création de modèles d'apprentissage en profondeur.

Le framework MXNet prend en charge les modèles avancés d'apprentissage en profondeur tels que les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) et les réseaux de neurones convolutifs (CNN).

Que vous planifiez un grand projet industriel ou à petite échelle, MXNet est à la hauteur.

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8. Torche

Cette alternative TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique open source qui prend en charge une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique. Torch est basé sur LuaJIT, un langage de script connu pour être rapide et simple à utiliser.

Il est sous licence BSD et prend en charge l'implémentation des langages de programmation C et CUDA. Torch est l'une des bibliothèques d'apprentissage en profondeur les plus anciennes et les plus populaires.

Il vous permet d'analyser, de définir et d'optimiser efficacement des expressions mathématiques qui incluent des tableaux multidimensionnels et des calculs matriciels matriciels. La bibliothèque est étroitement intégrée à NumPy et prend en charge l'utilisation de GPU.

Les autres fonctionnalités étonnantes offertes par Torch incluent la différenciation symbolique, l'auto-vérification, les opérations de stabilité et de vitesse, ainsi que des tests unitaires approfondis.

Torch propose également des fonctions pour les routines d'optimisation numérique, les modèles basés sur l'énergie, les routines d'algèbre linéaire, les réseaux de neurones, etc. Bien que Torch et TensorFlow fournissent tous deux des modèles entraînés et une exécution parallèle, Torch a une vitesse d'exécution plus rapide.

Puisqu'il s'agit d'un outil multiplateforme, Torch peut fonctionner sans problème sur les unités de traitement graphique (GPU) et les unités centrales de traitement (CPU). Le framework est également disponible sur Linux, Windows, MacOS, Android et iOS.

Torch effectue des calculs très rapidement et peut être utilisé pour entraîner des algorithmes d'apprentissage en profondeur. Il peut également être utilisé pour le traitement du signal, la vision par ordinateur, l'audio, la mise en réseau, l'image et la vidéo.

Une autre caractéristique qui le place en avance sur bon nombre de ses pairs est sa fourniture d'une vaste gamme d'algorithmes approfondis. Il fournit également un tableau polyvalent à N dimensions.

Comparé à TensorFlow, le framework Torch est extrêmement facile à utiliser, vous pouvez donc vous plonger dans vos projets au lieu de passer trop de temps à apprendre les ficelles de la plate-forme.

De nombreux didacticiels et exemples de codes sont disponibles sur Torch pour vous guider tout au long du processus d'installation et de configuration.

9. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit ou CNTK est un cadre d'apprentissage en profondeur robuste conçu pour gérer de grands ensembles de données. Il prend en charge plusieurs langages, notamment Python, Java, C++ et C#.

Vous pouvez entraîner vos modèles dans une langue et les utiliser dans une autre. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin de personnes spécialisées dans différentes langues pour collaborer ensemble sur des projets.

CNTK vous permet de vous entraîner efficacement à l'écriture manuscrite, à l'image et à la reconnaissance vocale pour les réseaux de neurones récurrents et convolutifs. Il est livré avec de nombreux composants optimisés.

Le framework open source apporte une évolutivité et des performances améliorées à la table. Dans le domaine de l'utilisation des ressources, il est plus léger que TensorFlow.

Grâce à L'abstraction de l'API de CNTK, vous pouvez facilement entraîner des réseaux de neurones profonds/arbitraires sans consommer beaucoup de ressources. En outre, CNTK fournit des abstractions pour les algorithmes d'apprentissage et de calcul.

Il est livré avec des lecteurs de données intégrés évolutifs conçus pour traiter différents types de données. Cela inclut la parole, l'image et le texte afin que vous n'ayez pas à vous soucier d'écrire votre propre code pour la lecture des données.

CNTK peut être facilement intégré à Azure Cloud, Apache Spark et une multitude d'autres outils et plateformes. Il est également mieux adapté aux environnements de construction ou de déploiement Windows et Linux 64 bits.

D'autres aspects positifs du cadre CNTK incluent une documentation claire et complète et une visualisation graphique dirigée. De plus, les utilisateurs bénéficient d'une assistance technique étendue de la part de l'équipe Microsoft, ainsi que d'une base d'utilisateurs et d'une assistance communautaire.

dix. DL4J

Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur et alternative TensorFlow open source. Les calculs fondamentaux pour DL4J sont basés sur les langages CUDA, C et C++.

DL4J est alimenté par ND4J, la bibliothèque de calcul numérique unique de la plate-forme. Il utilise Hadoop et Apache Spark pour mettre en œuvre l'IA dans les environnements commerciaux et accélérer la formation des modèles.

Ces modèles et algorithmes peuvent ensuite être utilisés sur des unités centrales et graphiques distribuées. Comme TensorFlow, DL4J prend en charge le parallélisme des données.

Cependant, les réseaux de neurones dans DL4J sont entraînés en parallèle par réduction répétitive via des clusters. DL4J propose des exécutions de Deep croyance net, word2vec, GloVe, d'un auto-encodeur profond, d'un réseau de tenseurs, d'un réseau de neurones récursifs, d'un auto-encodeur à débruitage empilé et d'une machine Boltzmann.

Vous pouvez utiliser DL4J pour construire des réseaux neuronaux profonds et former des couches à partir de réseaux peu profonds. Cela vous donne la liberté de fusionner des auto-encodeurs séquence à séquence, des réseaux récurrents/convolutionnels et des auto-encodeurs variationnels.

DL4J est écrit pour Java, avec la prise en charge de n'importe quel langage Java Virtual Machine (JVM), y compris Kotlin, Scala et Clojure. Il sous-tend également divers types de réseaux de neurones tels que LTSM, CNN, RNTN et RNN.

Il existe de nombreux cas d'utilisation potentiels pour DL4J, en particulier dans les domaines de la détection des fraudes, de la reconnaissance d'images, de l'exploration de texte et du traitement du langage naturel. Si vous travaillez dans l'un de ces domaines, vous devriez certainement examiner ce cadre de plus près.

DL4J est capable de traiter de grandes quantités de données à un rythme plus rapide que TensorFlow. Il est également incroyablement flexible et efficace, avec une documentation solide.

Derniers mots

Maintenant que vous connaissez certaines des meilleures alternatives TensorFlow sur le marché, vous êtes en mesure de prendre une décision éclairée sur le cadre d'apprentissage en profondeur qui vous convient.

Comme vous l'avez vu ci-dessus, chaque framework apporte quelque chose de différent à la table. Il s'agit donc de déterminer quelles fonctionnalités sont les plus importantes pour vous en fonction des besoins et de la situation de votre projet.

Toutes les plates-formes considérées dans cette liste sont d'excellentes options, mais PyTorch a un avantage sur toutes les autres. En effet, il est capable de gérer de grands ensembles de données sans compromettre la vitesse ou les performances.

Il est également très facile à apprendre, même pour les débutants, et possède d'excellentes capacités de débogage. De plus, PyTorch est compatible avec différentes plateformes et infrastructures.