Millised on peamised erinevused tensorflow ja gluonts Deepar vahel

Deepar ülevaade:
Deepaarmudelite aegridade andmed, kasutades tõenäoliselt autoregressiivset korduvat närvivõrgu (RNN) arhitektuuri, tavaliselt LSTM või GRU rakkudega. Arvestades seotud aegridade ja valikuliste kovariaatide kogumit, õpib Deeper tõenäosuslike prognooside genereerimiseks globaalset mudelit. Mudel väljastab tõenäosusjaotuse tulevaste väärtuste asemel, mitte punktiprognoosides, mis võimaldab määramatuse kvantifitseerimist.

Peamised erinevused:

1. raamistik ja ökosüsteem:
- Gluonts on spetsiaalne tõenäosuslik aegridade modelleerimise tööriistakomplekt, mis on üles ehitatud MXNET -ile (koos mõne integratsiooniga Pytorchile viimastes versioonides). See sisaldab täielikke otsast lõpuni lahendusi andmekogumi käitlemiseks, teisendusteks, mudeli loomiseks, hindamiseks ja visualiseerimiseks, mis on kohandatud spetsiaalselt aegridade prognoosimiseks ja anomaalia tuvastamiseks. Süpaar on üks mitmest eelnevalt ehitatud nüüdisaegsetest mudelitest, mis on saadaval glunts.
-Tensorflow on üldotstarbeline sügavõppe raamistik, millel on tohutu masinõppe ökosüsteem, pakkudes paindlikkust kohandatud ja tootmisvalmis mudelite loomiseks. Tensorflowi sügavad rakendused on tavaliselt iseseisvamad või uurimisklassi mudelid, mida saab integreerida laiematesse tensorflow-torujuhtmetesse. Tensorflow tõenäosuskogu (TFP) pakub sageli levitamis- ja tõenäosuslikke modelleerimisvahendeid Deepar täiendamiseks.

2. modulaarsus ja laiendus:
- Gluonts järgib modulaarset kujundusmustrit, kus Deepar ja muudel mudelitel on ühised komponendid, näiteks sisend teisendamise torustikud, prognoosiobjektid ja mõõdikute arvutamine. See hõlbustab mudelite võrdlemist ühtses keskkonnas ja laiendab komponente nagu jaotused või kohandatud teisendused.
- Tensorflow Deepar rakendamine võib nõuda andmete eeltöötluse käsitsi ehitamist, mudelitreeningu silmuseid ja tõenäosuslikku väljundi käitlemist. Kuigi Tensorflow pakub kohandamisel paindlikkust, nõuab see ka kasutajatelt rohkem korduvkasutatavate komponentide ehitamist ja koolituse/hindamise torustikke korraldamist.

3. Andmete käitlemine ja funktsioonid:
- Gluonts toetab suurte aegridade andmekogumite voogesitust, kasutades Python Iterators, et vältida mälu üldkulusid, ja sisaldab sisseehitatud funktsioonide trafosid, mis on optimeeritud aegridadele, näiteks ajaindeksi funktsioonid ja kategoorilised manustamised.
- Tensorflow rakendused tuginevad andmestiku käitlemisele Tensorflow andmetorustikest (TF.Data), mis võib suuremahuliste või voogesituse aegridade andmete toetamiseks nõuda selgemat kodeerimist.

4. koolitus ja mastaapsus:
- Gluonts pakub integratsiooni Amazon Sagemakeriga skaleeritava koolituse ja tootmise juurutamiseks minimaalse kasutajate pingutustega. Treeneriklass võtab välja treeningsilmused ja optimeerimine.
- Tensorflow, mis on kogu tööstusharu standard, toetab hajutatud koolitusi mitme GPU ja TPU-dega, millel on kindel tööriistad jälgimiseks, kontrollpunkti ja juurutamiseks tensorflow serveerimise, tensorflow lite või tensorflow laiendatud (TFX) kaudu.

5. tõenäosuslik väljundi esitus:
- Gluontsis kapseldatud prognoositavatesse objektidesse kapseldatud tõenäosusprognoosid, mis pakuvad kvantidele ja jaotusomadusi. See abstraktsioon hõlbustab hindamist ja visualiseerimist.
- Tensorflow rakendused kasutavad tavaliselt väljundiks tensorflow tõenäosusjaotusi, nõudes kadude arvutamiseks ja ennustuste jaotuse parameetrite käsitsi käitlemist.

6. API disain ja kasutatavus:
- Gluonts pakub järjepidevat hinnanguliidest, mis on inspireeritud Scikit-Lõõõmpist, kus mudelitel on rongi () meetod, mis tagastab ennustaja, mis on võimeline prognoosima. See disain soodustab reprodutseeritavust ja võrdlusuuringuid.
- Tensorflow Deepar rakendused varieeruvad, kuna ametlikku standardiseeritud API -d pole. Kasutajad peavad sageli rakendama kohandatud koolitus- ja järelduskoodi.

7. Mudeli variandid ja pikendused:
- Gluonts hõlmab seotud mudelite otseseid rakendusi nagu MQ-RNN, Deepstate, DeepFactor ja Transformeri arhitektuurid, võimaldades Deepari kõrval sujuvaid katseid ja ansamblistrateegiaid.
- Tensorflow kasutajad ehitavad selliseid variante nullist või kohandavad uurimiskoodibaase, võimaldades radikaalset kohandamist, kuid nõudes täiendavaid tehnilisi jõupingutusi.

8. kogukond ja dokumentatsioon:
- Gluonts pakub ulatuslikku dokumentatsiooni, mis on keskendunud tõenäosuslikule aegridade modelleerimisele, sealhulgas õpetused, andmekogumite integreerimine ja hindamismõõdikud, mis on kohandatud prognoosimiseks.
- Deep-tüüpi mudelite tensorflow-dokumentatsioon on rohkem killustatud, kuna Deepar ei ole põliselanik, vaid kogukond või Tensorflowi teadlased reprodutseerivad sageli ajaveebipostituste või akadeemiliste koodide väljaannete kaudu.

9. integreerimine teiste ML -torujuhtmetega:
- Tensorflow Deepaar saab integreerida teiste TensorFlow mudelite ja torujuhtmetega, mis on kasuks ühendatud ökosüsteemist selliste ülesannete jaoks nagu funktsioonide ekstraheerimine, hüperparameetri häälestamine (Kerase tuuner või tensorflow mudeli optimeerimise tööriista tööriistakomplekt) ja mudeli ekspordi kaudu.
- Gluonts keskendub peamiselt aegridade töövoogudele, kuid neid saab integreerida teiste MXNET -mudelitega või eksportida kasutuselevõtuks ühilduvas keskkonnas.

10. jõudlus ja tõhusus:
- Mõlemad raamistikud kasutavad GPU -sid tõhusalt sügavate mudelite koolitamiseks. Tensorflow küpsus võib mitmekesise riistvara optimeerimise ja mastaapsuse osas tungida.
- Gluonts, samal ajal kui MXNET -il, näitab konkurentsi jõudlust ja on loodud spetsiaalselt aegridade töökoormuste jaoks, mis suurendab selliste ülesannete kasutatavust.

Kokkuvõtlikult võib öelda, et glunts-is on sügav, modulaarne ja tootmise jaoks valmis rakendus, mis on manustatud rikkaliku aegridaga ökosüsteemi, mis toetab tõenäosuslikku prognoosimist. Tensorflow Deepar rakendused on laiemas süvaõppe ökosüsteemis paindlikumad ja võimsamad, kuid nõuavad rohkem kohandamist täielike aegridade töövoogude jaoks.