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法律研究BigDL 和 Caffe 之間有什麼區別？
在學習它們之間的區別之前，讓我們先了解 BigDL 和 Caffe 的概念。
BigDL
它是一個用於 Apache Spark 的分散式深度學習框架，由 Jason Dai 於 2016 年在英特爾推出。使用 BigDL，使用者可以將深度學習應用程式編寫為標準的 Spark 程式，這些程式可以直接在現有的 Spark 或 Hadoop 叢集上執行。
特性
BigDL 的特性如下：
- 豐富的深度學習支援
- 高效擴充套件
- 極高的效能
- 提供大量深度學習模組
- 層
- 最佳化
優勢
BigDL 的優勢如下：
- 速度
- 易用性
- 動態特性
- 多語言
- 高階分析
- 對 Spark 開發人員的需求。
劣勢
BigDL 的劣勢如下：
- 沒有自動最佳化過程
- 檔案管理系統
- 演算法較少
- 小檔案問題
- 視窗條件
- 不適合多使用者環境
Caffe
Caffe 是一個面向從業者和開發人員的端到端深度學習框架。它被稱為一個以表達性、速度和模組化為理念的深度學習框架。它於 2017 年在加州大學伯克利分校開發。它使用 Python 介面用 C++ 編寫。它支援的作業系統是 Linux、macOS 和 Windows。
特性
Caffe 的特性如下：
- 資料預處理和管理
- 深度學習模型
- 深度神經網路訓練
- 監控訓練過程
- 深度神經網路部署
- 深度神經網路共享
- 可擴充套件程式碼
優勢
Caffe 的優勢如下：
- Caffe 非常適合傳統的基於影像的 CNN
- Caffe 非常適合傳統的基於影像的 CNN
- 允許網路視覺化
- CPU 和 GPU 的實現
- 允許在 Python 中定義層
劣勢
Caffe 的劣勢如下：
- 它有點複雜
- 為大型網路編寫 proto 檔案很糟糕
- 體驗新架構很糟糕
- Caffe 的生產部署並不容易
區別
BigDL 和 Caffe 之間的主要區別如下：
| BigDL | Caffe |
|---|---|
| 它由 Jason Dai 於 2016 年在英特爾推出。 | 它於 2017 年在加州大學伯克利分校開發。 |
| 它是 Apache Spark 的一個分散式深度學習框架。 | Caffe 是一個面向從業者和開發人員的端到端深度學習框架。 |
| 它使用 Scala 語言編寫。 | Caffe 使用 C++ 語言編寫。 |
| BigDL 支援的作業系統是 Apache Spark。 | Caffe 支援的作業系統是 Linux、macOS 和 Windows。 |
| BigDL 不支援計算統一裝置架構。 | Caffe 支援計算統一裝置架構。 |
| 軟體許可證為 Apache 2.0。 | 軟體許可證為 BSD。 |
更新於： 2022年3月23日
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