Обзор библиотек python реферат

Обновлено: 05.07.2024

Scikit-learn [1] — библиотека машинного обучения на языке программирования Python с открытым исходным кодом. Содержит реализации практически всех возможных преобразований, и нередко ее одной хватает для полной реализации модели. В данной библиотеки реализованы методы разбиения датасета на тестовый и обучающий, вычисление основных метрик над наборами данных, проведение Кросс-валидация [на 28.01.19 не создан] . В библиотеке также есть основные алгоритмы машинного обучения: линейной регрессии [на 28.01.19 не создан] и её модификаций Лассо, гребневой регрессии, опорных векторов [на 28.01.19 не создан] , решающих деревьев и лесов и др. Есть и реализации основных методов кластеризации. Кроме того, библиотека содержит постоянно используемые исследователями методы работы с признаками: например, понижение размерности методом главных компонент [на 28.01.19 не создан] . Частью пакета является библиотека imblearn [2] , позволяющая работать с разбалансированными выборками и генерировать новые значения.

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

Построение и обучение модели:

Построение графика прямой, получившейся в результате работы линейной регрессии:

Вывод первых трех тренировочных данных для визуализации:

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

Построение и обучение модели:

Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:

Построение и обучение модели:

Вывод первых трех строк первого тренивочного файла и его класса:

Построение и обучение двух моделей. Первая на основе Байесовской классификации [на 28.01.19 не создан] , а вторая использует метод опорных векторов:

Возьмем предыдущий пример с обработкой естественного языка и попробуем увеличить точность алгоритма за счет кросс-валидации и подбора параметров:

Разбиение датасета на тестовый и тренировочный:

Построение и обучение модели:

Tensorflow [3] — библиотека, разработанная корпорацией Google для работы с тензорами, используется для построения нейронных сетей. Поддержка вычислений на видеокартах имеет поддержку языка программирования C++. На основе данной библиотеки строятся более высокоуровневые библиотеки для работы с нейронными сетями на уровне целых слоев. Так, некоторое время назад популярная библиотека Keras стала использовать Tensorflow как основной бэкенд для вычислений вместо аналогичной библиотеки Theano. Для работы на видеокартах NVIDIA используется библиотека cuDNN. Если вы работаете с картинками (со сверточными нейросетями), скорее всего, придется использовать данную библиотеку.

Реализация сверточной нейронной сети для классификации цифр из датасета MNIST:

Keras [4] — библиотека для построения нейронных сетей, поддерживающая основные виды слоев и структурные элементы. Поддерживает как рекуррентные, так и сверточные нейросети, имеет в своем составе реализацию известных архитектур нейросетей (например, VGG16). Некоторое время назад слои из данной библиотеки стали доступны внутри библиотеки Tensorflow. Существуют готовые функции для работы с изображениями и текстом. Интегрирована в Apache Spark с помощью дистрибутива dist-keras. Данная библиотека позволяет на более высоком уровне работать с нейронными сетями. В качестве библиотеки для бэкенда может использоваться как Tensorflow, так и Theano.

Python (питон) — это высокоуровневый язык программирования общего назначения, который стал одним из ведущих и популярнейших в сообществе программистов. По своим возможностям он классифицируется от разработки упрощенных приложений до проведения сложных математических вычислений с одинаковым уровнем сложности.

Являясь одним из ведущих языков программирования, он имеет много фреймворков (платформ для построения приложений) и библиотек, которыми можно воспользоваться. Библиотека языка программирования — это просто набор модулей и функций, которые облегчают некоторые специфические операции с использованием этого языка программирования.

Итак, вот 6 основных библиотек для программирования на Python, о которых должен знать каждый разработчик на Python:

• Keras

Тип – нейросетевая библиотека.

Начальная версия – март 2015.

Keras – открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Нацелена на оперативную работу с сетями глубокого обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой.

В дополнение к предоставлению более простого механизма для выражения нейронных сетей, Keras также предлагает некоторые из лучших функций для компиляции моделей, обработки наборов данных и визуализации графиков. На бэкэнде (сервере) Keras использует либо Theano, либо TensorFlow.

В связи с тем, что Keras создает вычислительный граф с помощью серверной инфраструктуры, а затем использует его для выполнения операций, он работает медленнее, чем другие библиотеки машинного обучения. Тем не менее, все модели в Keras являются портативными.

Легко отлаживать и исследовать, так как она полностью написана на Python.
Содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как функции активации, уровни, цели и оптимизаторы.
Невероятная выразительность и гибкость делают его идеальным для инновационных исследований.
Предлагает несколько предварительно обработанных наборов данных и предварительно обученных моделей, таких как Inception, MNIST, ResNet, SqueezeNet и VGG.
Обеспечивает поддержку почти всех моделей нейронных сетей, включая свёрточную, встраиваемую, полностью подключенную, объединяющую в пул и рекуррентную. Более того, эти модели можно комбинировать для разработки еще более сложных моделей.
Работает как на CPU (центральном процессоре), так и на GPU (ядре процессора)

Уже используется Netflix, Square, Uber и Yelp.
Для исследования глубокого обучения. Принят исследователями в ЦЕРН и НАСА.
Популярный среди стартапов, разрабатывающих продукты, основанные на глубоком обучении.

• NumPy

Тип – техническая вычислительная библиотека.

Начальная версия – 1995 (как Numeric).

NumPy был создан Трэвисом Олифантом в 2005 году путем включения функций конкурирующей библиотеки Numarray в библиотеку Numeric и применения обширных модификаций. В бесплатной библиотеке с открытым исходным кодом есть несколько соавторов со всего мира.

Одна из самых популярных библиотек машинного обучения в Python, TensorFlow и несколько других библиотек используют библиотеку NumPy Python внутри себя для выполнения нескольких операций над тензорами.

Активная поддержка сообщества
Полностью бесплатный и открытый исходный код
Сложные матричные операции, такие как матричное умножение
Интерактивный и супер простой в использовании
Облегчает сложные математические реализации
Легко кодировать с удобочитаемыми концепциями

Для выполнения сложных математических вычислений
Для представления изображений, звуковых волн и других форм двоичных необработанных потоков в виде массива действительных чисел в N-мерном
Для проектов машинного обучения

• Pillow

Тип – Библиотека обработки изображений

Начальная версия – 1995 (Как Python Imaging Library или PIL)

2011 (Как Pillow)

Pillow — это библиотека Python, которая почти так же стара, как и язык программирования, для которого она была разработана. На самом деле, Pillow — это форк для PIL (Python Imaging Library). Свободно используемая библиотека Python необходима для открытия, манипулирования и сохранения разнообразных файлов изображений.

Pillow была принята в качестве замены оригинального PIL в нескольких дистрибутивах Linux, в частности, Debian и Ubuntu. Тем не менее, он также доступен для MacOS и Windows.

Добавляет текст к изображениям
Улучшение и фильтрация изображения, включая размытие, регулировку яркости, контур и резкость
Маскировка и прозрачность
Пиксельные манипуляции
Обеспечивает поддержку множества форматов файлов изображений, включая BMP, GIF, JPEG, PNG, PPM и TIFF. Обеспечивает поддержку для создания новых декодеров файлов с целью расширения библиотеки доступных форматов файлов.

• PYGLET

Тип — Библиотека разработки игр

Начальная версия – апрель 2015

Библиотека многоплатформенного кадрирования и мультимедии для Python, PYGLET — это популярное имя для разработки игр с использованием Python. В дополнение к играм, библиотека разработана для создания визуально насыщенных приложений.

В дополнение к поддержке кадрирования, PYGLET обеспечивает поддержку загрузки изображений и видео, воспроизведения звуков и музыки, графики OpenGL и обработки событий пользовательского интерфейса.

Использование нескольких окон и рабочих столов с несколькими мониторами
Загрузка изображений, звука и видео практически во всех форматах
Нет внешних зависимостей и требований к установке
Предоставляется в соответствии с лицензией BSD с открытым исходным кодом, поэтому может свободно использоваться как в личных, так и в коммерческих целях
Обеспечивает поддержку как Python 2, так и Python 3

Для разработки визуально насыщенных приложений
Для разработки игр

• Requests

Начальная версия – февраль 2011

• TensorFlow

Тип – Библиотека машинного обучения

Начальная версия – ноябрь 2015

TensorFlow — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для решения ряда задач, связанных с потоком данных и дифференцируемым программированием. Тем не менее, символическая математическая библиотека TensorFlow является одной из наиболее широко используемых библиотек машинного обучения Python.

Разработанный Google Brain для внутреннего использования, библиотека используется для коммерческих и исследовательских целей.

Тензорными являются N-мерные матрицы, которые представляют данные. Библиотека TensorFlow позволяет писать новые алгоритмы, включающие большое количество тензорных операций.

Поскольку нейронные сети могут быть выражены в виде вычислительных графов, они могут быть легко реализованы с использованием библиотеки TensorFlow в виде последовательности операций над тензорами.

Python — это высокоуровневый язык программирования, простой в изучении, объектоориентированный, модульный и подчеркнуто легкочитаемый. Python широко применяется в образовательной сфере, для научных вычислений, больших данных и машинного обучения, в веб- и интернет-разработке, графике, GUI, играх и других направлениях.

Поскольку экосистема Python огромна, существуют бесчисленные библиотеки, упрощающие программирование на этом языке. Благодаря таким библиотекам становится возможным более легкое выполнение определенных задач без необходимости написания излишнего кода.

Если вы занимаетесь программированием на Python, вам полезно ознакомиться с наиболее популярными библиотеками. В нашей статье описываются десять из них.

Начнем с библиотек общего назначения, таких как Requests, Simplejson, SQLAlchemy, NumPy, а затем обратимся к более “продвинутым” библиотекам для машинного обучения, научных данных, построения GUI и научных вычислений.

1. Requests

Имея больше 26 тысяч звезд на GitHub и тысячи скачиваний ежедневно, Requests занимает первую строчку рейтинга самых популярных и полезных библиотек для разработки на Python. Эта библиотека используется в проектах Spotify, Microsoft, NPR, Heroku, Amazon, BuzzFeed, Reddit, Twitter, Mozzila (список можно продолжать еще долго).

В общем, Requests – не лишняя библиотека для любого веб-проекта.

2. Simplejson

Это еще одна очень популярная библиотека и одна из самых скачиваемых. Simplejson это быстрый, точный и расширяемый json кодировщик и декодировщик, который поддерживает Python 3.3+ с обратной совместимостью с Python 2.5.

Simplejson написан на Python и не имеет внешних зависимостей. Он также включает расширения, написанные на С для представлений с особо высоким быстродействием. Помимо дефолтной UTF-8, декодер Simplejson может оперировать строками JSON, поступающими в любой кодировке.

С дефолтным Kwarg для дампов кодировщик Simplejson можут быть использован для обеспечения сериализации даже неподдерживаемых объектов.

Библиотека Simplejson может осуществлять заключительную обработку JSON- объектов с помощью кваргов object_hook или object_pairs_hook. Реализация таких протоколов как JSON-RPC существенно облегчается с использованием Simplejson.

3. SQL Alchemy

Базы данных — неотъемлемая часть разработки приложений, а в мире Python SQLAlchemy — необходимая библиотека для работы с базами данных. Предлагая полный комплект устойчивых моделей предметных областей для высокоэффективного доступа к базам данных, она действует как набор инструментов SQL и объектно-реляционное отображение.

Вызывает интерес модель отображения данных, в которой различные классы отображаются в базу данных различными способами, что позволяет объектной модели и схеме базы данных быть изначально развязанными.

Разработчики получают полный контроль и обзор конструкции SQL, ничто не прячется за стенами упаковщиков.

Подход этой библиотеки гораздо более современный и эффективный, если сравнивать с доступными инструментами SQL / ORM, а потому в списке самых полезных библиотек Python она занимает высокое место.

После выхода последнего релиза SQLAlchemy выбивается в лидеры; ее используют такие организации как Freshbooks, Survey Monkey, Mozilla, reddit, Yelp и многие другие.

4. TensorFlow

TensorFlow идет за основными библиотеками и погружает вас мир машинного интеллекта. Это опенсорсная библиотека Python, успешно применяемая для произведения расчетов с использованием графов потоков данных.

Вычисление изначально представляется в форме графов, где каждый узел графа предназначен для выполнения математических операций. Фактическое вычисление, тем не менее, производится по запросу, что позволяет повысить продуктивность сложных расчетов.

Библиотека учитывает нужды комплексных вычислений: она обслуживает вычисления, распределенные на CPU/GPU и несколько систем, заботясь о дублировании.

TensorFlow это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом. Она была разработана инженерами Google, работающими над проектом Google Brain.

5. Scrapy

Scrapy это фреймворк, использующийся для извлечения структурированных данных с вебсайтов. Это быстрая, простая, расширяемая, легкая в использовании библиотека. Ее использование включает добычу данных, обработку информации, поисковый робот, извлечение данных с помощью API и многое другое.

Scrapy пзволяет вам прописывать правила для извлечения данных. Библиотека написана на Python, ее конструкция предполагает возможность расширения за счет нового функционала, и вы можете перенести ее для запуска на Linux, Windows, Mac и BSD.

6. Matplotlib

Библиотека двумерных числовых построений . Она отлично подходит для анализа данных и создания высококачественных фигур различного формата, включая интерактивные графики и схемы.

Matplotlib можно использовать а скриптах, написанных на Python, в оболочке IPython и на множестве разнообразных серверов веб-приложений. Это значительно упрощает сложные задачи на построение. Написав небольшой кусочек кода, вы сможете генерировать графики, гистограммы, диаграммы разброса данных.

Модули pyplot и Ipython combo предлагают MATLAB в качестве интерфейса для построения простых графиков. Вы можете полностью контролировать вид линий, свойства системы координат и тому подобное. Это, несомненно, одна из лучших библиотек для числовых построений, доступных для Python.

Такие инструменты как basemap, cartopy, mplot3d, axes_grid увеличивают возможности Mataplotlib.

Эта библиотека – детище Джона Хантера. Она применяется в тысячах исследовательских, научных и издательских проектов.

7. Scikit-Learn

Высокоуровневая библиотека, содержащая алгоритмы, подобные random forest, готовые к использованию в проектах, связанных с машинным обучением.

Языком Scikit-learn по большей части является Python, но также задействуется Cython для улучшения производительности в некоторых внутренних алгоритмах. Оболочка Cython вокруг LIBSVM используется для поддержки векторной реализации, а LIBLINEAR – для вычислительной регрессии и линейной опоры векторных машин. Scikit-learn также использует CBLAS, который является C-интерфейсом для пользования библиотекой Basic Linear Algebra Subprograms (CBLAS).

Эта библиотека построена на SciPy и распространяется на условиях лицензии 3-Clause BSD с открытым исходным кодом для исследований, а также для коммерческого использования.

8. Pygame

Любите разработку игр? Pygame предназначена для создания мультимедиа-приложений с играми включительно. Она построена на мощной Simple Directmedia Library (SDL). Эта библиотека среди прочего используется для обучения детей разработке игр. Имеет открытый исходный код.

Сила Pygame в том, что она не требует OpenGL, позволяет использование множественных CPU для работы в многоядерной системе для супервысокой производительности, а также использование оптимизированных кодов на C и Assembly для внутренних функций.

Pygame весьма портативна и может запускаться практически на любых платформах и операционных системах. Эту библиотеку скачали миллионы людей и очень вероятно, что это одна из лучших игровых библиотек.

9. Arrow

Arrow предназначена для преодоления недостатков встроенного в Python функционала даты и времени, который не совсем понятен и легок. Может быть использована в качестве прекрасной замены для модулей datetime и time в Python.

10. wxPython

wxPython входит в тройку пользующихся наибольшей популярностью GUI-библиотек для Python (остальные две – PyQT и Tkinter). wxPython интуитивна для разработчиков python и проста в использовании, это прекрасная смесь из C++ wxWidget-ов и программирования на Python.

wxPython применяется в качестве расширяющего модуля Python и является кросс-платформенным набором инструментов, запускаемым на многих платформах без нужды в модификациях. Поддерживается на многих платформах, включая Unix, Macintosh OS X и Microsoft Windows (32 bit).

wxPython предлагает тысячи элементов, позволяющих с легкостью создавать трудоемкие и функциональные GUI приложения на Python.

Вас интересуют библиотеки Python? Для чего подходит библиотека Numpy, Python Django, TensorFlow Python и другие. Всё про библиотеки Python!

Обновлено: December 20, 2021

1. Только авторитетные источники такие как академические ассоциации или журналы могут быть использованы для целей исследования при создании контента.

2. Реальный контекст каждой освещаемой темы должен быть раскрыт читателю.

3. Если существует конфликт интересов в указываемом исследовании, то читатель должен быть об этом проинформирован.

Свяжитесь с нами, если вы думаете, что контент является устаревшим, неполным или сомнительным.

Когда мы говорим про библиотеку, то представляем себе дымчатый запах старых книг и уютную атмосферу внутри огромного помещения. Если бы библиотеки Python были в реальном мире, то мы бы увидели упорядоченные полки с модулями, которые вы могли бы брать и использовать в вашем коде. Именно поэтому, библиотеки Python принято считать источниками различного полезного функционала. Ведь разработчики чаще всего стараются избегать излишней траты времени на написание собственного кода, когда есть уже написанный и проверенный фрагмент кода из библиотеки.

В данном руководстве мы расскажем про самые популярные Python библиотеки, которые используют программисты для импорта и добавления модулей в свой код. Если вы один из тех, кто любит выполнять работу эффективно, то вы обязательно должны узнать, что именно эти библиотеки могут предложить!

Используя их, вы сможете писать код более эффективно и экономить время для других важных вещей. Однако давайте не будем спешить. Для начала нам стоит узнать, что на самом деле из себя представляет библиотека Python.

Содержание

Важные Концепты Для Обучения

Перед тем как начать разбор различных библиотек Python, давайте рассмотрим некоторые базовые концепты. Например, глубокое обучение (deep learning) — это процесс машинного обучения. Вы же знаете как люди учаться на своих ошибках? Это же применимо для компьютеров. Глубокое обучение нацелено на то, чтобы научить машину учиться на примерах.

Другим интересующим нас термином станет нейронная сеть, которая напоминает человеческий мозг. Каким образом? Что же, нейронные сети являются комбинацией алгоритмов, которые нацелены на подражание способности человека определять различные модели или примеры. Следовательно, эта концепция берёт биологию человека и применяет ее в мире программирования для распознавания изображений и речи (обычно только одного из вариантов).

Самые Полюбившиеся Статьи

Ищете более подробную информацию по какой-либо связанной теме? Мы собрали похожие статьи специально, чтобы вы провели время с пользой. Взгляните!

Сколько Зарабатывает Java Программист? Ответ тут!

Узнайте, кто такой Java программист и какова зарплата программиста. Всё о том, как работает Java программист, зарплата, типы и опыт работы!

Как начать аффилированный маркетинг?

Хотите узнать про аффилированный маркетинг? В этой статье вы узнаете, с чего начать аффилированный маркетинг и свой сетевой бизнес

Сколько зарабатывает разработчик мобильных приложений

Чем занимается разработчик мобильных приложений и сколько получает Android разработчик, iOS разработчик и разработчик мобильных приложений.

Что Такое Библиотеки Python?

Для начала вы должны понять, что библиотеки Python не очень сильно отличаются от обычных библиотек, где вы можете найти и взять интересующую вас книгу. Они схожи тем, что являются коллекциями источников информации.

Тем не менее, вместо книг, вы получаете модули, которые вы можете применить для вашего процесса программирования. Все профессиональные разработчики пользуются преимуществами модулей. Если существует простой способ сделать что-то, то почему бы не воспользоваться этим?

Как только вы начнёте искать Python библиотеки, то вы будете удивлены обилием огромного количества доступных оригинальных и сторонних модулей. Именно по этой причине, вам может быть сложно выбрать те, которые вам нужны в какой-то определённый момент. Если вы программист, который работает во многих сферах, то выбрать какую-то определённую библиотеку для вас будет той ещё головной болью.

Вы уже должны знать, что Python является очень гибким языком. Это настоящая находка в мире программирования, так как он может быть использованы в сфере науки о данных, веб-разработке и даже машинном обучении. Если вы новичок в программировании, то вы можете попробовать пройти некоторые онлайн-курсы, чтобы понять насколько этот язык полезен.

В общем и целом различные библиотеки Python включают в себя различные модули для определённых областей применения. Должны ли мы начать наше знакомство с TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn и другими популярными библиотеками?

Кстати, если вы испытываете проблемы с поиском работы в качестве программиста на Python, то мы можем порекомендовать вам прочитать немного информации про вопросы собеседования, которые часто задают работодатели. Если вы не сможете ответить на них, то вы вряд-ли будете подходить для этой работы. Кроме того, один из этих вопросов собеседования касается библиотеки Python. Поэтому можете прочитать данное руководство, а уже потом вернуться к этой части.

API и Python: Лучшие Библиотеки

API — является аббревиатурой для программного интерфейса приложения. Он позволяет открыть окно для взаимодействия между приложениями через машинное общение. Python имеет фреймворки, которые ускоряют процесс создания API. Поэтому наша миссия - кратко обсудить наиболее распространенные библиотеки Python из данного списка:

Flask

Flask — это быстрорастущий веб-фреймворк, созданный для более эффективного процесса дизайна API. Хотя это лишь одно из возможных применений Flask.
Чаще всего данный фреймворк используется для разработки веб-приложений.
Flash портативный, предлагает поддержку модульного тестирования и безопасные файлы cookie для сеансов на стороне клиента.
Разработчики хвалят этот фреймворк за хорошую документацию, что позволит вам быстро найти для него возможные применения.

Django

Python Django — это другой сторонний веб-фреймворк.
Главным предназначением этого фреймворка является упрощения процесса разработки сложных сайтов с базами данных.
Библиотека Python Django предоставляет множество инструментов для управления. Поэтому разработчики могут создавать части кода без необходимости обращаться к другим инструментам.
Django REST — это фреймворк для создания веб API с минимальным количеством кода.

Falcon

Falcon — это портативный, совместимый с SWGI веб-фреймворк, который создан для разработки RESTful API.
Новичкам понравится детальные руководства, способные оказать помощь при создании их первого проекта.
Falcon запускается на любом устройстве и полагается исключительно на две сторонних зависимости.

Eve — это бесплатный фреймворк REST API от Flask и Cerberus.
Он позволяет ускорить процесс разработки уникальных и богатых функционалом RESTful веб-сервисов.
Фреймворк поддерживает MongoDB и невероятно совместим благодаря своим расширениям.

AI и Python: Полезные Библиотеки

IT индустрия ускоряет разработку интеллектуальных машин, способных демонстрировать поведение, подобное человеческому, в особенности, когда дело доходит до обучения. Эта симуляция человеческого интеллекта основана на разнообразных библиотеках Python, специально разработанных для развития этой отрасли информатики. Если вы хотите, чтобы машина думала, училась и была способна решать проблемы, вы должны запомнить библиотеки, которые могут помочь вам совершить очередной прорыв:

TensorFlow

TensorFlow Python — это библиотека с открытым исходным кодом.
Численные вычисления в этом модуле интегрируют возможность использовать графики потока данных.
Они предлагают другой взгляд на концептуализацию математических действий.
С этим фреймворком вы можете создавать нейронные сети и обучать их.
Нейронные сети являются важной частью искусственного интеллекта, поскольку они созданы для обучения на собственном примере. Более подробно о TensorFlow Python мы поговорим в других разделах этого руководства.

PyTorch

PyTorch — это библиотека с открытым исходным кодом.
Это основанный на Lua фреймворк, разработанный для построения моделей и масштабирования производства.
Этот модуль предоставляет целый ряд различных алгоритмов машинного обучения.
PyTorch позволяет пользователям выполнять сложные тензорные вычисления.
Также, это самый главный конкурент TensorFlow.

Theano

Theano — библиотека Python, созданная для выполнения математических операций в многомерных массивах.
Фреймворк использует GPU вместо CPU, что приводит к более высокой производительности всего процесса.
С Theano разработчики создают модели глубокого обучения или обёртки библиотеки.
Другим преимуществом является возможность фреймворка управлять типами вычисления, необходимыми для крупных алгоритмов нейронных сетей.

Keras

Keras — это библиотека Python для создания моделей глубокого обучения.
Другие библиотеки Python также могут быть с ней совместимы (TensorFlow Python или Theano).
Главным предназначением этого фреймворка является быстрое создание прототипа нейронной сети.
Разработчики могут экспериментировать с нейронными сетями и тренировать их.

Scikit-learn

Scikit-learn или Sklearn — это библиотека Python для создания моделей машинного обучения.
Она предлагает множество обучающих алгоритмов для регрессии, кластеризации и классификации.
С Sklearn совместима библиотека NumPy и SciPy. Это означает, что вы можете параллельно работать с различными библиотеками. О ней мы также узнаем чуть позже.

Раунд Первый: PyTorch vs TensorFlow

Жаркое соперничество за превосходство между этими двумя библиотеками продолжается уже в течение некоторого времени. Однако никто не может отрицать тот факт, что это лучшие библиотеки Python в своей сфере. И PyTorch, и TensorFlow созданы для предоставления модулей машинного обучения, глубокого обучения и управления нейронными сетями.

Поскольку обе эти структуры работают в одинаковых областях, понятно, что между ними существует здоровая конкуренция. Давайте рассмотрим их основные различия, преимущества и попытаемся урегулировать этот спор.

Знаменитые Создатели: Facebook и Google

Эти две библиотеки создали два гиганта в сфере IT. PyTorch является творением Facebook и основан на Torch. Тогда что насчёт TensorFlow? Эта библиотека была создана Google. Она основана на Theano. Другими словами, обе эти библиотеки имеют известных и успешных создателей.

Поддержка Windows

Некоторое время пользователей операционных систем Microsoft Windows не приглашали на закрытую вечеринку PyTorch. Эта библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом добавила поддержку PyTorch для Windows только лишь в апреле 2018 года. TensorFlow предпринял этот шаг, чтобы привлечь пользователей Windows гораздо ранее, еще в 2016 году.

Поддержка Для Других Операционных Систем

Список поддерживаемых систем между этими двумя библиотеками по-прежнему отличается. Несмотря на то, что поддержку PyTorch для Windows приняли очень хорошо, TensorFlow до сих пор может предложить больше. Тогда как PyTorch поддерживает Linux, macOS и Window, TensorFlow может быть использован на Linux, macOS, Windows, Android и даже JavaScript. Google выпустил TensorFlow.js 1.0 специально для машинного обучения на JavaScript.

Различия в Вычислительных Графах

При попытке урегулировать битву PyTorch vs TensorFlow невозможно не упомянуть о различиях в способах обработки вычислительных графов. Такие графы имеют решающее значение для оптимизации сетей нейронного кода. Почему? Что же, они визуализируют поток операций и информации.

С PyTorch программисты создают динамические графы, разработанные путём интерпретации строк кода, которые представляют определенные части графа. TensorFlow выбирает другой подход для создания графов. Графы должны проходить через процесс компиляции. После этого они должны быть запущены с использованием механизма выполнения TensorFlow (TensorFlow Execution Engine).

Звучит, как будто здесь всё более сложно, не так ли? Это так и есть. Если вы хотите создать графы с помощью TensorFlow, то вы понадобятся знания проверки переменной. В дополнение к этому, PyTorch позволяет использовать обычный дебаггер Python. TensorFlow таковой не использует. Именно поэтому, если вы хотите создать графы без необходимости изучать новые концепты, то PyTorch вам подойдёт больше.

Визуализация Модели Машинного Обучения

Первое впечатление всегда важно. Когда вы делаете презентацию вашего проекта, то очень важно предоставить точную и простую визуальную составляющую данных. TensorFlow предлагает разработчикам TensorBoard, который позволяет визуализировать модели машинного обучения. Программисты используют этот инструмент для обнаружения ошибок и представления о точности графов. PyTorch не обладает таким функционалом, но вы можете воспользоваться сторонним функционалом для достижения таких же результатов.

Сообщество Пользователей

Эти библиотеки Python также отличаются по их текущей популярности. Не удивляйтесь. TensorFlow был в этой сфере дольше времени, поэтому больше программистов используют этот фреймворк для машинного и глубокого обучения. Поэтому, если вы столкнётесь с трудностями, которые не позволяют вам закончить ваш проект, то сообщество TensorFlow будет иметь больше шансов вам помочь.

Читайте также: