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  • 25.05.2021

Quels sont les frameworks utilisés en Deep Learning ?

Quels sont les frameworks utilisés en Deep Learning ?

Les frameworks de deep learning sont utilisés pour la création de modèles de deep learning  et de machine learning. Ces frameworks offrent des bases éprouvées pour la conception et l'entraînement de réseaux neuronaux profonds en simplifiant les algorithmes de machine learning.

 

Ces frameworks comprennent des interfaces, des bibliothèques et des outils qui permettent aux programmeurs de développer des modèles de deep learning et de machine learning plus efficacement qu'en les codant à partir de zéro. Ils fournissent des moyens concis de définir des modèles à l'aide de fonctions préconstruites et optimisées.

 

En plus d'accélérer le processus de création de deep learning ou de machine learning, les frameworks offrent des méthodes précises et fondées sur la recherche, ce qui rend le produit final beaucoup plus précis que si l'on construisait soi-même l'intégralité du modèle.

 

 

Voici quelques frameworks utilisés en deep learning :

PyTorch

PyTorch est un framework de Deep Learning open-source développé par Facebook. Il est basé sur la bibliothèque Torch et a été conçu avec un objectif principal : accélérer l'ensemble du processus, du prototypage de la recherche au déploiement de la production. Ce qui est intéressant avec PyTorch, c'est qu'il possède un frontend C++ au-dessus d'une interface Python.

Alors que le frontend sert de base au développement de modèles, le backend torch.distributed" favorise l'entraînement distribué évolutif et l'optimisation des performances, tant en recherche qu'en production.

PyTorch permet d'utiliser des débogueurs standards comme PDB ou PyCharm.

Il fonctionne avec un graphe mis à jour dynamiquement, ce qui signifie qu’il est possible d’apporter les modifications nécessaires à l'architecture du modèle pendant le processus de formation lui-même.

L'avantage de PyTorch :

  • Il est excellent pour la formation, la construction, le déploiement de petits projets et prototypes.
  • Il est largement utilisé pour les applications de Deep Learning comme le traitement du langage naturel et le computer vision. 

TensorFlow

TensorFlow, la plateforme open-source de Google, est peut-être l'outil le plus populaire pour l'e machine learning et le deep leaning. TensorFlow est basé sur JavaScript et est équipé d'un large éventail d'outils et de ressources communautaires qui facilitent la formation et le déploiement de modèles ML/DL. En savoir plus sur les meilleurs outils logiciels de deep learning.

Alors que l'outil de base permet de créer et de déployer des modèles sur des navigateurs, on peut utiliser TensorFlow Lite pour déployer des modèles sur des appareils mobiles ou embarqués. De même, si on souhaite former, construire et déployer des modèles ML/DL dans de grands environnements de production, TensorFlow Extended répondra à ses besoins.

Bien qu'il existe de nombreuses interfaces expérimentales disponibles en JavaScript, C++, C #, Java, Go et Julia, Python est le langage de programmation préféré pour travailler avec TensorFlow. 

Outre l'exécution et le déploiement de modèles sur de puissants clusters de calcul, TensorFlow peut également exécuter des modèles sur des plateformes mobiles (iOS et Android).

TensorFlow nécessite un codage important et fonctionne avec un graphe de calcul statique. 

L'avantage de TensorFlow : 

  • TensorFlow est le mieux adapté au développement de modèles DL et à l'expérimentation d'architectures de Deep Learning.
  • Il est utilisé pour les fonctions d'intégration de données, notamment la saisie de graphiques, de tables SQL et d'images ensemble.

Swift pour TensorFlow

Swift for TensorFlow est une plateforme de nouvelle génération qui combine la puissance de TensorFlow avec celle du langage de programmation Swift. Étant donné qu'il est spécifiquement conçu pour le machine learning, Swift for TensorFlow intègre toutes les dernières recherches en matière de machine learning, de programmation différentiable, de compilateurs, de conception de systèmes, et bien plus encore. Bien que le projet n'en soit qu'à ses débuts, il est ouvert à tous ceux qui souhaitent l'expérimenter.  

En ce qui concerne la programmation différentiable, elle bénéficie d'un support auto-diff de première classe dans Swift pour TensorFlow. Ainsi, vous pouvez rendre les dérivés de n'importe quelle fonction ou même les structures de données personnalisées différentiables en quelques minutes.

Il comprend une chaîne d'outils sophistiquée qui permet d'améliorer la productivité des utilisateurs.

L'avantage de Swift pour TensorFlow :

La puissante intégration Python de Swift rend la migration extrêmement facile. En s'intégrant directement à Python, un langage de programmation polyvalent, Swift pour TensorFlow permet aux utilisateurs d'exprimer des algorithmes puissants de manière pratique et transparente.

Comme il s'agit d'un langage à typage statique, Swift affiche d'emblée toute erreur dans le code, de sorte qu’on peut adopter une approche proactive et la corriger avant d'exécuter le code.

Keras

Keras est un framework de deep learning open source. Cet outil peut fonctionner au-dessus de TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit et PlaidML. L'USP de Keras est sa vitesse - il est livré avec un support intégré pour le parallélisme des données, et donc, il peut traiter des volumes massifs de données tout en accélérant le temps de formation pour les modèles. Comme il est écrit en Python, il est incroyablement facile à utiliser et extensible.

Si Keras se comporte brillamment pour les calculs de haut niveau, les calculs de bas niveau ne sont pas son point fort. Pour les calculs de bas niveau, Keras utilise une autre bibliothèque appelée backend.

L'avantage de Keras :

  • Il est excellent pour les débutants qui viennent de commencer leur voyage dans ce domaine. Il permet d'apprendre et de prototyper facilement des concepts simples.
  • Il favorise l'expérimentation rapide des réseaux neuronaux profonds. 
  • Il aide à écrire un code lisible et précis.

Sonnet

Développé par DeepMind, Sonnet est une bibliothèque de haut niveau conçue pour construire des structures de réseaux de neurones complexes dans TensorFlow. Ce framework deep learning est construit au-dessus de TensorFlow. Sonnet vise à développer et à créer les objets Python primaires correspondant à une partie spécifique d'un réseau neuronal.

Ces objets sont ensuite connectés indépendamment au graphe de calcul TensorFlow. Ce processus de création indépendante d'objets Python et de leur liaison à un graphe permet de simplifier la conception d'architectures de haut niveau.

Sonnet offre un modèle de programmation simple mais puissant construit autour d'un seul concept - "snt.Module". Ces modules sont essentiellement autonomes et découplés les uns des autres.

Bien que Sonnet soit livré avec de nombreux modules prédéfinis comme snt.Linear, snt.Conv2D, snt.BatchNorm, ainsi que quelques réseaux prédéfinis de modules, les utilisateurs peuvent construire leurs propres modules.

L'avantage de Sonnet :

  • Sonnet permet d'écrire des modules qui peuvent déclarer d'autres sous-modules en interne ou qui peuvent passer à d'autres modules pendant le processus de construction.
  • Puisque Sonnet est explicitement conçu pour travailler avec TensorFlow, on peut facilement accéder à ses détails sous-jacents, y compris les Tenseurs et les variable_scopes. 
  • Les modèles créés avec Sonnet peuvent être intégrés avec le code brut de TF et aussi ceux écrits dans d'autres bibliothèques de haut niveau.

MXNet

MXNet est un frmework open-source de Deep Learning conçu pour former et déployer des réseaux neuronaux profonds. Comme il est hautement évolutif, il favorise l'apprentissage rapide des modèles. Outre son modèle de programmation flexible, il prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl et Wolfram.

MXNet est portable et peut s'adapter à plusieurs GPU ainsi qu'à diverses machines.

Il s'agit d'un framework de deep learning léger, flexible et évolutif, qui prend en charge les modèles d'apprentissage profond les plus récents, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux à mémoire à long terme (LSTM).

L'avantage de MXNet :

  • Il prend en charge plusieurs GPU, avec une commutation de contexte rapide et un calcul optimisé.
  • Il prend en charge la programmation impérative et symbolique, permettant ainsi aux développeurs de choisir l'approche de programmation qu'ils souhaitent pour construire des modèles de deep learning.

ONNX

Le projet Open Neural Network Exchange ou ONNX est l'œuvre de Microsoft et de Facebook. Il s'agit d'un écosystème ouvert conçu pour le développement et la présentation de modèles ML et DL. Il comprend la définition d'un modèle de graphe de calcul extensible ainsi que des définitions d'opérateurs intégrés et de types de données standard. ONNX simplifie le processus de transfert de modèles entre différents moyens de travailler avec l'IA - vous pouvez former des modèles dans un cadre et les transférer à un autre pour l'inférence.

ONNX a été conçu comme un système intelligent permettant de basculer entre différents frameworks ML tels que PyTorch et Caffe2.

Les modèles ONNX sont actuellement supportés dans Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, et PyTorch. Vous trouverez également des connecteurs pour plusieurs autres bibliothèques et frameworks standard.

L'avantage de OONX : 

Avec ONNX, il devient plus facile d'accéder aux optimisations matérielles. ONNX permet aux utilisateurs de développer dans leur framework préféré avec le moteur d'inférence choisi, sans se soucier des implications d'inférence en aval.

Gluon

Gluon est une interface de Deep Learning open-source qui aide les développeurs à construire des modèles de machine learning facilement et rapidement. Il offre une API simple et concise pour définir des modèles ML/DL en utilisant un assortiment de composants de réseaux neuronaux préconstruits et optimisés.

Gluon permet aux utilisateurs de définir des réseaux neuronaux en utilisant un code simple, clair et concis. Il est livré avec une gamme complète de blocs de construction de réseaux neuronaux prêts à l'emploi, y compris des couches prédéfinies, des optimiseurs et des initialisateurs. Ces éléments permettent d'éliminer une grande partie des détails d'implémentation complexes sous-jacents.

Il est basé sur MXNet et fournit une API soignée qui simplifie la création de modèles DL.

Il juxtapose l'algorithme de formation et le modèle de réseau neuronal, conférant ainsi une certaine flexibilité au processus de développement, sans compromettre les performances. Cette méthode de formation est connue sous le nom de méthode de formation Gluon.

Gluon permet aux utilisateurs d'opter pour une définition dynamique du réseau neuronal, ce qui signifie qu’on peut le construire sur le champ en utilisant la structure de son choix et le flux de contrôle natif de Python.

L'avantage de Gluon :

  • Puisque Gluon permet aux utilisateurs de définir et de manipuler des modèles ML/DL comme n'importe quelle autre structure de données, il constitue un outil polyvalent pour les débutants qui s'initient à l'apprentissage automatique.
  • Grâce au quotient de flexibilité élevé de Gluon, il est facile de prototyper et d'expérimenter des modèles de réseaux neuronaux. 

DL4J

Deeplearning4J (DL4J) est une bibliothèque distribuée de Deep Learning écrite pour Java et JVM (Java Virtual Machine). Elle est donc compatible avec tous les langages JVM comme Scala, Clojure et Kotlin. Dans DL4J, les calculs sous-jacents sont écrits en C, C++ et Cuda.

La plateforme utilise à la fois Apache Spark et Hadoop, ce qui permet d'accélérer l'apprentissage des modèles et d'intégrer l'IA dans les environnements professionnels pour une utilisation sur des CPU et GPU distribués.

Il est alimenté par sa bibliothèque de calcul numérique open-source unique, ND4J.

Dans ND4J, les réseaux neuronaux sont formés en parallèle par réduction itérative à travers les clusters.

Elle intègre des implémentations de la machine de Boltzmann restreinte, du réseau de croyance profond, de l'autoencodeur profond, du réseau tensoriel neuronal récursif, de l'autoencodeur de débruitage empilé, de word2vec, de doc2vec et de GloVe.

L'avantage de DL4J :

Avec DL4J, il est possible de composer des réseaux neuronaux profonds à partir de réseaux peu profonds, chacun d'entre eux formant une "couche". Cette flexibilité permet aux utilisateurs de combiner des autoencodeurs variationnels, des autoencodeurs de séquence à séquence, des réseaux convolutifs ou des réseaux récurrents, selon leurs besoins, dans un framework distribué, de qualité production, qui fonctionne avec Spark et Hadoop.