Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
TensorFlow et Keras sont deux des frameworks les plus populaires pour le Deep Learning. TensorFlow, développé par Google, est un framework open source qui offre une vaste flexibilité pour la construction et l'entraînement de modèles de Deep Learning. Une des principales forces de TensorFlow est sa capacité à fonctionner sur différentes plateformes, y compris les unités centrales (CPU) et les unités de traitement graphique (GPU), ce qui permet une accélération matérielle considérable.
Keras, quant à lui, est une interface de haut niveau pour le Deep Learning, écrit en Python et capable de fonctionner audessus de TensorFlow, Theano, ou CNTK. Keras simplifie énormément le processus de création et de formation de modèles de Deep Learning grâce à ses API intuitives. Cela le rend particulièrement adapté aux débutants tout en étant suffisamment puissant pour des utilisateurs plus avancés.
Utiliser TensorFlow en tandem avec Keras permet de bénéficier de la flexibilité et de la puissance de TensorFlow tout en profitant de la simplicité et de la facilité d'utilisation de Keras.
Exemple d'utilisation simple en TensorFlow et Keras :
```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential() model.add(Dense(128, activation='relu', inputshape=(784,))) model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categoricalcrossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary() ```
TensorFlow, Keras, Python, API intuitives, accélération matérielle
PyTorch, développé par Facebook's AI Research lab (FAIR), est un autre framework de Deep Learning très prisé. PyTorch se distingue par son approche de calcul différentiel dynamique (aussi connue sous le nom de "definebyrun"), qui rend le processus de développement de modèles plus intuitif et plus simple à déboguer.
L’un des avantages clés de PyTorch est sa capacité à fournir un flux de travail plus fluide entre la recherche et la production. Les chercheurs l'apprécient pour sa flexibilité et son dynamisme, tandis que les ingénieurs l'apprécient pour ses capacités de déploiement robustes.
Outre TensorFlow et PyTorch, il existe plusieurs autres frameworks comme MXNet, qui est souvent utilisé pour son intégration avec le Cloud, et Caffe et Theano, qui sont connus pour leurs performances dans la communauté de la recherche.
Exemple d'utilisation simple en PyTorch :
```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim
class SimpleModel(nn.Module): def init(self): super(SimpleModel, self).init() self.fc1 = nn.Linear(784, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.softmax(self.fc2(x), dim=1)
return x
model = SimpleModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
print(model) ```
PyTorch, Facebook, Framework flexible, calcul différentiel dynamique, débogage