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深度学习框架对AI开发有多重要?

万物互联为人们带来更加智慧的生活,而所承载这些前端应用的是背后一个个开发框架和平台,这类平台也成为了各大IT公司争相投注的对象,毕竟只有优质的开发平台才能聚拢足够多的开发者,让一个个AI体验变成现实。其中,深度学习就是比较有代表性的一个例子。

深度学习框架对AI开发有多重要?

深度学习的优势在于,利用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法去替代传统的人工获取特征。为此,微软、谷歌、亚马逊等IT巨头都在围绕深度学习投资项目、开发框架工具,CNTK、TensorFlow、MXNet背后均有着这些企业的力挺。除此之外,Caffe、Torch、Theano也是比较流行的开发框架。

对于开发人员来说,使用这些框架的特性和功能各有不同,应用场景也可能是算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等等。以TensorFlow来说,使用者不再需要通过反向传播求解梯度,这点和Theano类似,而且在设计神经网络结构时,也不用耗费过多精力去写C++或者CUDA代码。

早在两年多前,微软就推出过多款面向机器学习领域的工具,包括Azure机器学习实验服务、Azure机器学习工作台,以及Azure机器学习模型管理服务。Azure机器学习实验服务可以帮助开发者快速了解和部署机器学习实验,并且能够跟踪所有模型、配置、数据。同时,该服务支持PyTorch、Caffe2、TensorFlow、Cahiner、微软CNTK等开源框架,可覆盖本地机器或者数百台云端GPU。

Azure机器学习工作台针对Windows和Mac桌面用户,旨在成为遍布开发生命周期的控制面板。使用过程中,该服务与Jupyter Notebooks、Visual Studio Code、PyCharm等IDE进行了整合,便于开发者利用Python、PySpak和Scala等语言创建模型。至于Azure机器学习模型管理服务,则可以借助Docker容器让开发者和数据工程师管理模型实例。

此外,微软还联合发起了ONNX(Open Neural Network Exchange)项目,旨在为人工智能互操作及创新研究提供全面支持的开放生态系统。利用ONNX,数据科学家可以为其工作选择最适合的框架,而开发者只需花费更少的时间就能训练出适合生产环境的机器学习模型,并且将其部署到云端或者是边缘。

目前,在多种人工智能开发框架中都能创建ONNX模型,包括PyTorch、Chainer、微软认知工具包(CNTK)、MXNet、ML.Net、TensorFlow、Keras、SciKit-Learn,这个列表还在不断增加。

从开发语言的角度来说,像Theano可以说是最古老的同类库之一,也是最初深度学习的主导标准之一,其流行程度可以让用户在上面找到各种常见问题,包括如何去存储、运行训练模型,在单GPU方面执行效率也算是还不错的水平。而且基于Theano,也衍生出了大量的深度学习库,像Keras对神经网络的抽象就可以对执行后端随意切换。

不过考虑到Theano缺乏底层C++的接口,导致部署起来并不方便,在工业生产环境的应用几乎鲜有。因此,很多人都是将其视为研究工具,而不是最终的产品,在CPU上的低性能也有这方面的阻碍。所以这种框架更像是一个原始语言,如果直接用其设计神经网络,或者去读它的输出信息,对开发者是毕竟痛苦的事情。

此外,Caffe、Deeplearning4J等也有着各自的问题,这里就不一一赘述了。由此也引申出了开发者到底该如何选择深度学习的开发平台?这里列出了几个考察点:首先,多数公司的AI架构不是从0起步,对既有编程平台的整合难度不能忽视;其次,对机器学习软件包和数据处理的难度也要寻求兼容;再有,二次开发能力同样关键,有了分布式、多GPU的优化能力,如何在其他平台上发挥作用,这是要思考的事情。

从生态的角度来看,各家的框架多少还存在着分战队的情况。开发者需要在各自的平台上做各自的开发,而且这些框架在更新时并不是统一的,也就是说开发者在一个框架上开发的神经网络模型,并不能直接在另一个框架上用。要想让二者实现兼容,开发者需要花费很大的精力去自行解决。

如果想在AI领域当中获得成功,就必须将硬件和软件都结合起来,过去不同的接口和界面为开发者带来了很大的困惑,而只有使硬件和应用有机结合起来,在云端、本地、边缘等任意一个环境实现部署,跨平台的AI开发工具是大势所趋。


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