ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಕೇವಲ ಒಂದು ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು (gradients), ಲೇಯರ್ಗಳು (layers) ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ (data flow) ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ತಪ್ಪಾದ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (neural networks) ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಬದಲು, ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ (boilerplate) ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡಲು ವಾರಗಟ್ಟಲೆ ವ್ಯಯಿಸುತ್ತೀರಿ. ಸರಿಯಾದ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಕೋಡ್ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗದೆ ಸುಗಮವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುತ್ತವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭಿಕರು ತಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮೂರು ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ: Keras, PyTorch, ಮತ್ತು TensorFlow. ಅಲ್ಲಿ JAX ಕೂಡ ಇದೆ, ಆದರೆ ನಿಮಗೆ Jacobian ಎಂದರೇನು ಎಂದು ತಿಳಿಯುವವರೆಗೆ ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ.
"Beginner-Friendly" ಎಂದರೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಏನು?
ಕೇವಲ ದಪ್ಪಗಿನ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ (documentation) ಇರುವುದರಿಂದಲೇ ಒಂದು ಲೈಬ್ರರಿ ಸ್ನೇಹಪರವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದಲ್ಲ. ಕೋಡ್ ನೀವು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ನಲ್ಲಿ ನೋಡಿದ ಗಣಿತದಂತೆಯೇ ಇದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ಎರರ್ ಮೆಸೇಜ್ (error message) C++ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ನಿಂದ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಟ್ರೇಸ್ (stack trace) ಅನ್ನು ಸುರಿಯುವ ಬದಲು ನಿಮ್ಮ ತಪ್ಪನ್ನು ತೋರಿಸಿದಾಗ ಅದು ಸ್ನೇಹಪರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಲರ್ನಿಂಗ್ ರೇಟ್ (learning rates) ಮತ್ತು ಆಕ್ಟಿವೇಶನ್ ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳ (activation functions) ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬೇಕೇ ಹೊರತು, ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನ ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಐದು ಹಂತಗಳ ಆಳದಲ್ಲಿ ಹೂತುಹೋಗಿರುವ ಟೆನ್ಸರ್ ಶೇಪ್ ಮಿಸ್ಮ್ಯಾಚ್ಗಳ (tensor shape mismatches) ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ.
Keras: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಇಲ್ಲಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
Keras ಅನ್ನು ಒಂದು ಸರಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀವು ಒಂದು ಐಡಿಯಾದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾಡೆಲ್ (trained model) ವರೆಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಕಾಫಿ ಕುಡಿಯುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು ಎಂಬುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶ. ಇದು backpropagation ಮತ್ತು graph optimization ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಕ್ಲೀನ್ API ಹಿಂದೆ ಅಡಗಿಸಿಡುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಇಮೇಜ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್ (image classifier) ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹನ್ನೆರಡು ಸಾಲುಗಳ Python ಕೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಅಡಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ನೀವು Sequential ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಒಳಗೆ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ (optimizer) ಮತ್ತು ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ (loss function) ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು model.compile() ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೀರಿ, ನಂತರ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು model.fit() ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೀರಿ. ಇದರ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ (syntax) ಒಂದು ಚೆಕ್ಲಿಸ್ಟ್ನಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಶೇಪ್ (Input shape)? ಮುಗಿದಿದೆ. Dense layer? ಮುಗಿದಿದೆ. ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಲೂಪ್ (Training loop)? ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾದ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಲೇಯರ್ ಸೇರಿಸುವುದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ? ನೀವು ReLU ಬದಲಿಗೆ sigmoid ಬಳಸಬೇಕೇ? ಬ್ಯಾಚ್ ಸೈಜ್ (batch size) ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?
ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ (configuration files) ಮುಳುಗದೆ ಲೇಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ಗಳು ಏನು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, Keras ಆ ಅಡೆತಡೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿದ ಒಂದು ಗಂಟೆಯೊಳಗೆ ನೀವು ನೈಜ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಕನ್ವೊಲ್ಯೂಷನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ (convolutional network) ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು. Keras ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ TensorFlow ಮೇಲೆ ಇರುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಹೈ-ಲೆವೆಲ್ API ಅನ್ನು ಬಿಡದೆಯೇ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್-ಗ್ರೇಡ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು (production-grade data pipelines) ಬಳಸಬಹುದು.
ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಾದಿಯಿಂದ ಹೊರಬಂದಾಗ ಇದರ ಮಿತಿಗಳು ಎದುರಾಗುತ್ತವೆ. ನೀವು ಇಂಟರ್ಮೀಡಿಯೇಟ್ ಆಕ್ಟಿವೇಶನ್ಗಳ (intermediate activations) ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಲಾಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬೇಕಾದರೆ ಅಥವಾ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ (backward pass) ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾದರೆ, Keras ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ಇದರಲ್ಲಿ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾರ್ಗಗಳಿದ್ದರೂ (escape hatches), ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆಂದರೆ ನೀವು ನೇರವಾಗಿ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಕಸ್ಟಮ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಲಾಜಿಕ್ (custom research logic) ಗಾಗಿ, ಆ ಮಿತಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಇರುತ್ತದೆ.
PyTorch: ಅದರ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯವೈಖರಿಯನ್ನು ನೋಡಿ ಕಲಿಯಿರಿ
PyTorch ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ Python ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು torch.nn.Module ಅನ್ನು ಸಬ್ಕ್ಲಾಸ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ. ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ (forward pass) ಎಂಬುದು ಇನ್ಪುಟ್ ಹೇಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ Python ಮೆಥಡ್ ಆಗಿದೆ. ನೀವು loss.backward() ಅನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು PyTorch ತಕ್ಷಣವೇ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಏಕೆಂದರೆ PyTorch ತನ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆಗಿ (dynamically) ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಬಳಸುವ ಮೊದಲೇ ಇಡೀ ಮಾಡೆಲ್ ರಚನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ PyTorch ನೀವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮೂಲಕ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವವರೆಗೆ ಕಾಯುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಚ್ಗಳ ನಡುವೆ ನಿಮ್ಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಗಾತ್ರ ಬದಲಾದರೆ ಅಥವಾ ಶೇಪ್ ಮಿಸ್ಮ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಲು ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ನ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಿಂಟ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದಿದ್ದರೆ, ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಯಾವುದೇ ದೂರು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೆಬಗ್ಗರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಮಾಡೆಲ್ ಕ್ಲಾಸ್ ಒಳಗೆ print() ಸ್ಟೇಟ್ಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಟೆನ್ಸರ್ ಡೈಮೆನ್ಶನ್ ಒಂದು ಒಗಟಿನಂತೆ ಕಾಣುವಾಗ, ಈ ಸರಳತೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಡಿಬಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನಂತೆ ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ—ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ ಹೇಗೆ ಪ್ರೆಡಿಕ್ಷನ್ಗಳನ್ನು (predictions) ನೀಡುತ್ತದೆ, ಬ್ಯಾಕ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ ಹೇಗೆ ಎರ್ರರ್ ಅನ್ನು ವಿತರಿಸುತ್ತದೆ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಹೇಗೆ ವೇಯ್ಟ್ಗಳನ್ನು (weights) ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಿದರೆ, PyTorch ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅದರ ಆಂತರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನೋಡಲು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಲೇ ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ (research) ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊಸ AI ಉದ್ಯೋಗ ಜಾಹೀರಾತುಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ನೀವು arXiv ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪೇಪರ್ ಓದಿದಾಗ, ಅದರ ಅಧಿಕೃತ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ (implementation) PyTorch ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚಿರುತ್ತದೆ.
TensorFlow: ಮಾಡೆಲ್ ಎಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ
TensorFlow ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕಲಿಯಲು ಕಷ್ಟ ಎಂಬ ಹೆಸರಿತ್ತು. Keras ಅದರ ಅಧಿಕೃತ ಹೈ-ಲೆವೆಲ್ API ಆದಾಗ ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಬದಲಾಯಿತು. ಆಧುನಿಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು Keras ಅನ್ನು ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ಗಮನಿಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ TensorFlow ಮೇಲೆ ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, TensorFlow ಇಂದಿಗೂ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
The ecosystem is built for deployment. TensorFlow Lite compresses models to run on phones, microcontrollers, and industrial sensors with tight memory limits. TensorFlow.js runs inference directly inside a browser without shipping data to a server. TensorFlow Serving handles model versioning and batch predictions in large production environments.
Choose TensorFlow when your project has a hard physical