Сравнение фреймворков для глубокого обучения: TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, etc

[excoder]

Сетевым соединением? ️

[roryorangepants]

Конечно же, эксперты назвали множество ее плюсов:
…

• Она проигрывает по скорости работы в эталонных тестах, в сравнении с CNTK и MXNet, например;
• Она имеет более высокий входной порог для начинающих, чем PyTorch или Keras. Голая Tensorflow достаточно низкоуровневая и требует много шаблонного кода, и режим «определить и запустить» для Tensorflow значительно усложняет процесс дебага.

Во-первых, это не плюсы. Во-вторых, можно пруф для первого?

Он еще не готов для полноценного выхода в продакшн, однако дорожная карта к версии 1.0 выглядят действительно впечатляюще;

Дорожная карта *фейспалм* Он уже давно вышел в версии 1.0 и к выводу в продакшен вроде как готов.

Вынужден находиться на задворках TensorFlow, CNTK и Theano.

It is constrained to Tensorflow, CNTK, and Theano backends.

В очередной раз Отус «радует» гугл транслейтным переводом.

Да и в целом, в статье много сомнительных сравнений. Например, в плюсах PyTorch написан репозиторий предобученных моделей? Так он есть и для TF/Keras. В плюсах Keras написана поддержка GPU? Так она у всех есть.
Кейсы использования фреймворков также взяты из головы — все они используются для любых DL задач.

[MaxRokatansky]

Благодарю за комментарий. Что касается первого замечания: при разметке статьи просто потерялся тег /ul, в следствии чего пропала фраза «и минусов». В остальном — мы не являемся авторами статьи, мы публикуем перевод, с указанием автора оригинала.

Что касается замечания по переводу, вот тут как раз не гугл транслейт, а скорее «художественный» перевод с сохранением смысла. Гугл транслейт выглядит так: «Он ограничен бэкэндами Tensorflow, CNTK и Theano. „

[roryorangepants]

Что касается замечания по переводу, вот тут как раз не гугл транслейт, а скорее «художественный» перевод с сохранением смысла. Гугл транслейт выглядит так: «Он ограничен бэкэндами Tensorflow, CNTK и Theano.

Вы не поверите, но здесь перевод от гугла как раз сохраняет смысл, потому что имеется в виду, что Керас ограничен своими бекендами, которыми могут быть TF, Theano или CNTK.

[MaxRokatansky]

Возможно наша формулировка действительно не самая удачная, поправил. Спасибо!

[QtRoS]

В плане PyTorch немного устарело — релиз 1.0 уже состоялся, до этого действительно была версия 0.4

[MaxRokatansky]

Да, действительно немного устарело. Но все же это не отменяет информативности статьи, для многих может быть полезно. На будущее постараемся публиковать более актуальный материал.