რომელი ნეირონული ქსელების ბიბლიოთეკები გამოიყენეთ?

ნეირონული ქსელების პროექტებში ხშირად გამოიყენება შემდეგი ბიბლიოთეკები:

• TensorFlow — Google-ის ძლიერი ჩარჩო ნეირონული ქსელების შექმნისა და სწავლებისთვის, მხარს უჭერს როგორც CPU, ასევე GPU-ს.
• PyTorch — მოქნილი და პოპულარული ინსტრუმენტი დინამიური გამოთვლითი გრაფით, სასარგებლოა კვლევებისა და პროტოტიპების შექმნისთვის.
• Keras — მაღალი დონის API TensorFlow-ისთვის, რომელიც გამარტივებს მოდელების შექმნას.
• scikit-learn — მონაცემების წინასწარი დამუშავებისა და კლასიკური მანქანური სწავლების მოდელებისთვის.

მაგალითად, PyTorch-ის გამოყენებით შეიძლება სწრაფად განსაზღვროს მარტივი ნეირონული ქსელი:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

ბიბლიოთეკის არჩევა დამოკიდებულია დავალებაზე და გუნდში უპირატესობებზე.