Diferencia entre TensorFlow y Caffe

En este artículo vamos a ver la diferencia entre TensorFlow y Caffe. TensorFlow es básicamente una biblioteca de software para el cálculo numérico que usa gráficos de flujo de datos, donde Caffe es un marco de aprendizaje profundo escrito en C++ que tiene una arquitectura de expresión que le permite cambiar fácilmente entre la CPU y la GPU.

TensorFlow:

TensorFlow es una biblioteca de software libre y de código abierto ampliamente utilizada para el cálculo numérico, está desarrollada en C++ y Python que acelera los cálculos utilizando gráficos de flujo de datos. TensorFlow fue desarrollado por Google Brain Team con el fin de llevar a cabo investigaciones sobre aprendizaje automático y redes neuronales profundas. Se lanzó como código abierto en 2015. Podemos usar TensorFlow para ejecutarse en CPU y GPU, plataformas móviles e integradas, etc. lo que lo hizo multiplataforma.  TensorFlow es básicamente una biblioteca de software para el cálculo numérico que utiliza gráficos de flujo de datos donde:

• los Nodes en el gráfico representan operaciones matemáticas.
• Los bordes en el gráfico representan los arreglos de datos multidimensionales (llamados tensores ) comunicados entre ellos. (Tenga en cuenta que el tensor es la unidad central de datos en TensorFlow).

Ventajas de TensorFlow:

• Funciona para algoritmos como el aprendizaje por refuerzo y otros.
• Proporciona abstracción de computación gráfica.
• El paralelismo de datos y modelos está disponible.
• Puede ejecutarse en una variedad de CPU y GPU.

Inconvenientes de TensorFlow:

• Dado que no acepta operaciones con arrays, copiar estas enormes arrays es un método que requiere mucho tiempo.
• En comparación con otros marcos, funciona lento.
• No hay modelos preentrenados disponibles.
• Se sale del programa para cargar cada nuevo lote de entrenamiento en Python.
• No tan adaptable.
• En programas de desarrollo masivo, la tipificación dinámica es vulnerable a errores.

Café: 

CaffeConvolutional Architecture for Fast Feature Embedding) se desarrolló originalmente en el Berkeley Vision and Learning Center de la Universidad de California y se lanzó el 18 de abril de 2017. Es un marco de aprendizaje profundo escrito en C++ que tiene una arquitectura de expresión que le permite cambiar fácilmente entre CPU y GPU. Caffe también tiene una interfaz de MATLAB y Python y Yahoo también ha combinado Apache Spark con Caffe para crear CaffeOnSpark.

Caffe es el marco perfecto para la clasificación y segmentación de imágenes, ya que admite varias bibliotecas basadas en GPU y CPU, como NVIDIA, cuDNN, Intel MKL, etc. ¡Y cuanto más se diga sobre su velocidad, mejor! Actualmente, Caffe puede procesar más de 60 millones de imágenes en un día con una sola GPU NVIDIA K40, lo que la convierte en una de las opciones más rápidas en la actualidad. Por todas estas razones, Caffe es extremadamente popular en nuevas empresas, proyectos de investigación académica e incluso aplicaciones industriales multinacionales en los dominios de visión por computadora, voz y multimedia.

Ventaja del café:

• Rápido
• Fácil de usar.
• Fuente abierta.
• Desarrollado activamente
• No bien documentado
• Soporta entrenamiento de GPU.
• Caffe está dirigido a la producción de despliegue de borde.

Inconvenientes del caffer:

• El entrenamiento de múltiples GPU es parcialmente compatible.
• En programas de desarrollo masivo, la tipificación dinámica es vulnerable a errores.

Tabla de diferencias entre TensorFlow y Caffe

No Señor.	TensorFlow	café
1.	TensorFlow está dirigido a investigadores y servidores, está destinado a producciones de servidor.	Caffe está dirigido a la producción de despliegue de borde.
2.	TensorFlow se puede implementar fácilmente a través de Pip Manager.	Mientras que Caffe debe compilarse a partir del código fuente para fines de implementación. A diferencia de TensorFlow, no tiene métodos sencillos.
3.	TensorFlow ofrece API de alto nivel para acelerar el desarrollo inicial	Caffe no ofrece ninguna API de alto nivel. La interfaz de Caffe es algo así como C++, lo que significa que los usuarios deben realizar más tareas manualmente, como la creación de archivos de configuración.
4.	TensorFlow fue lanzado a principios de 2015 por el equipo de Google Brain.	Caffe fue lanzado en 2017 por Berkeley Vision and Learning Center.
5.	TensorFlow está escrito en Python, C++, CUDA y la interfaz está disponible en Python, C/C++, Java, Go, JavaScript, R, Julia, Swift.	Caffe está escrito en C++ y la interfaz está disponible solo en Python, MATLAB, C++.
6.	TensorFlow no es compatible con la arquitectura OpenMP .	Caffe es compatible con la arquitectura OpenMP.