Khám phá các khuôn khổ AI về tầm nhìn: TensorFlow , PyTorch , Và OpenCV

Trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính đang nhanh chóng định hình lại cuộc sống hàng ngày của chúng ta theo những cách đáng chú ý. Từ các đề xuất được cá nhân hóa đến xe tự lái, các ứng dụng Vision AI đang trở thành một phần quan trọng của mọi ngành công nghiệp. Trọng tâm của những đổi mới này là các framework AI, các công cụ thiết yếu giúp tạo, tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI trở nên khả thi.

TensorFlow , PyTorch và OpenCV là các khuôn khổ AI phổ biến để phát triển các ứng dụng thị giác máy tính , mỗi khuôn khổ được thiết kế riêng để giải quyết các thách thức và trường hợp sử dụng cụ thể. 

Ví dụ, TensorFlow được biết đến với khả năng mở rộng và các tính năng sẵn sàng cho sản xuất, khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các dự án AI quy mô lớn. Tương tự như vậy, PyTorch , với thiết kế trực quan và linh hoạt, được ưa chuộng bởi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang làm việc trên các công nghệ tiên tiến. Mặt khác, OpenCV rất phù hợp cho các tác vụ nhẹ, thời gian thực như xử lý trước hình ảnh, phát hiện đặc điểm và theo dõi đối tượng , khiến nó trở thành lựa chọn tốt cho việc tạo mẫu và các ứng dụng quy mô nhỏ hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá ba framework Vision AI này, các tính năng chính, sự khác biệt và các trường hợp sử dụng phổ biến của chúng. Hãy bắt đầu!

AI framework là gì?

Các framework AI là xương sống của sự phát triển AI và thị giác máy tính tiên tiến. Các môi trường có cấu trúc này được trang bị các công cụ và thư viện toàn diện. Chúng hợp lý hóa việc tạo, huấn luyện và triển khai các mô hình AI. Bằng cách cung cấp các chức năng dựng sẵn và các thuật toán được tối ưu hóa, các framework AI giảm đáng kể thời gian và công sức phát triển.

‍

Dưới đây là một số framework AI được sử dụng rộng rãi nhất:

• TensorFlow : Được phát triển bởi Google , TensorFlow là một nền tảng để xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu . Nó hỗ trợ nhiều kiến trúc khác nhau, bao gồm mạng nơ-ron, mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN) .
  ‍
• PyTorch : Được tạo bởi Meta , PyTorch thường được sử dụng cho nghiên cứu và tạo mẫu. Nó linh hoạt và dễ sử dụng, rất lý tưởng để thử nghiệm những ý tưởng mới.
  ‍
• OpenCV : Đây là thư viện dành cho các tác vụ xử lý hình ảnh và thị giác máy tính . OpenCV được biết đến với khả năng thời gian thực và thuật toán mở rộng và được sử dụng trong cả nghiên cứu và ứng dụng thực tế.

Sử dụng TensorFlow cho các dự án AI

TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở dùng để xây dựng và triển khai các mô hình học sâu. Thư viện này cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho các phép tính số trên CPU (Bộ xử lý trung tâm) và GPU (Bộ xử lý đồ họa) . Thư viện có thể được sử dụng cho các tác vụ như phát triển mạng nơ-ron , xử lý dữ liệu và giải quyết nhiều thách thức về AI và học máy . 

TensorFlow được phát hành lần đầu tiên vào năm 2015 và nhanh chóng trở thành một nhân tố chính trong phát triển AI. Nó đã phát triển từ Google khuôn khổ mã nguồn đóng trước đó của DistBelief. Kể từ đó, nó đã được sử dụng trong các lĩnh vực chính Google các dự án như thuật toán RankBrain Search, giúp kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn, và lập bản đồ Street View, xử lý và phân tích hình ảnh để cải thiện dịch vụ điều hướng và lập bản đồ.

Năm 2019, TensorFlow 2.0 đã giới thiệu các bản cập nhật quan trọng, bao gồm thực hiện dễ dàng hơn, cải thiện GPU hiệu suất và khả năng tương thích trên nhiều nền tảng.

Làm thế nào TensorFlow công việc?

Tên " TensorFlow " xuất phát từ khái niệm chính của nó: " Tensor "biểu thị các mảng dữ liệu đa chiều và "Dòng chảy" mô tả cách dữ liệu di chuyển qua đồ thị tính toán. 

TensorFlow sử dụng đồ thị luồng dữ liệu, trong đó các nút biểu diễn các phép toán, và các kết nối giữa chúng biểu diễn các tenxơ hoặc mảng dữ liệu đa chiều. Các phép tính phức tạp được xử lý hiệu quả trong nền bởi C++, trong khi Python cung cấp giao diện dễ sử dụng cho các nhà phát triển. 

Nó cung cấp các API cấp cao để đơn giản hóa quá trình phát triển và các API cấp thấp để gỡ lỗi và thử nghiệm nâng cao. Tensorflow có thể chạy liền mạch trên nhiều thiết bị , từ điện thoại thông minh đến hệ thống đám mây , khiến nó trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho các dự án học máy và học sâu.

‍

Các tính năng chính của TensorFlow

Sau đây là cái nhìn nhanh về một số tính năng thú vị TensorFlow cung cấp:

• Các phép toán Tensor : TensorFlow hỗ trợ nhiều phép toán, bao gồm đại số tuyến tính, phép toán ma trận và phép tích chập. Các phép toán này được tối ưu hóa để thực thi hiệu quả trên nhiều phần cứng khác nhau.
  ‍
• Phân biệt tự động : TensorFlow tự động tính toán độ dốc, yếu tố thiết yếu để tối ưu hóa các tham số mô hình trong quá trình huấn luyện. Quá trình này, được gọi là lan truyền ngược , cho phép mô hình học hỏi từ những sai sót và cải thiện hiệu suất .
  ‍
• Đào tạo và Tối ưu hóa : TensorFlow cung cấp các thuật toán tối ưu hóa , chẳng hạn như Gradient Descent , Adam và RMSprop, để giúp các mô hình giảm lỗi và đưa ra dự đoán tốt hơn bằng cách tinh chỉnh cài đặt của chúng trong quá trình đào tạo.
  ‍
• Triển khai : Sau khi mô hình được đào tạo, nó có thể được triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm máy chủ web, thiết bị di động và thiết bị biên . TensorFlow cung cấp các công cụ để triển khai các mô hình ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như TensorFlow Lite cho thiết bị di động và nhúng và TensorFlow Phục vụ cho các dịch vụ web .

TensorFlow Các tính năng của cho phép người dùng xây dựng các ứng dụng trong các lĩnh vực như thị giác máy tính , xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) , học tăng cường và AI doanh nghiệp . 

Là gì PyTorch ?

PyTorch là một thư viện máy học nguồn mở ban đầu được phát triển bởi Phòng nghiên cứu AI của Facebook, hiện được gọi là Meta AI . Được xây dựng trên Python và Torch thư viện, PyTorch được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng học sâu, giúp đơn giản hóa việc tạo mô hình mạng nơ-ron . 

PyTorch đã được giới thiệu với công chúng tại Hội nghị về Hệ thống xử lý thông tin thần kinh năm 2016. Năm 2018, PyTorch Phiên bản 1.0 đã được phát hành. Kể từ đó, nó đã trải qua nhiều bản cập nhật và trở nên phổ biến trong giới nghiên cứu và nhà phát triển nhờ đồ thị tính toán động và tính dễ sử dụng. 

Làm thế nào PyTorch công việc?

Mục tiêu đằng sau PyTorch tương tự như TensorFlow : giúp việc xây dựng và đào tạo các mô hình học máy dễ dàng hơn. Do đó, chúng có nhiều tính năng chung. Tuy nhiên, điều làm nên PyTorch Điểm nổi bật là đồ thị tính toán động của nó. 

Không giống như TensorFlow cách tiếp cận ban đầu của, trong đó bạn phải xác định toàn bộ biểu đồ tính toán trước khi chạy mô hình của mình, PyTorch xây dựng biểu đồ khi mã của bạn chạy. Điều này có nghĩa là bạn có thể dễ dàng sử dụng vòng lặp, điều kiện và các Python cấu trúc, giúp việc thử nghiệm, gỡ lỗi và xử lý các tác vụ với kích thước đầu vào thay đổi trở nên đơn giản hơn nhiều. Trong khi TensorFlow sau đó giới thiệu các chế độ động, PyTorch Tính linh hoạt của nó làm cho nó trở nên khác biệt. 

‍

Các tính năng chính của PyTorch

Sau đây là một số tính năng thú vị khác mà PyTorch cung cấp:

• TorchScript cho sản xuất : PyTorch hỗ trợ TorchScript , chuyển đổi các mô hình thành dạng tĩnh có thể triển khai mà không cần Python sự phụ thuộc. Điều này kết hợp lợi ích của phát triển động với triển khai sản xuất hiệu quả, thu hẹp khoảng cách giữa tính linh hoạt và hiệu suất.
  ‍
• Đào tạo mô hình đơn giản hóa : PyTorch cung cấp API thân thiện với người dùng để đào tạo mô hình , đặc biệt là với các lớp DataLoader và Dataset, giúp xử lý dữ liệu và tiền xử lý trở nên đơn giản.
  ‍
• Khả năng tương tác với các thư viện khác : PyTorch tương thích cao với các thư viện phổ biến như NumPy , SciPy và các công cụ khác, cho phép tích hợp dễ dàng vào quy trình làm việc rộng hơn của máy học và máy tính khoa học.

Nhờ tính linh hoạt và các tính năng thân thiện với người dùng, PyTorch được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ như nghiên cứu học thuật, thị giác máy tính, NLP và phân tích chuỗi thời gian. Đồ thị tính toán động của nó giúp các nhà nghiên cứu thử nghiệm và tinh chỉnh các mạng nơ-ron phức tạp một cách hoàn hảo. 

Ví dụ, các thư viện như TorchVision giúp nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các tác vụ thị giác máy tính như phân loại hình ảnh , phát hiện đối tượng và phân đoạn . Tương tự, trong NLP, các công cụ như TorchText và mô hình biến đổi hỗ trợ các tác vụ như phân tích tình cảm và mô hình hóa ngôn ngữ . Đồng thời, đối với phân tích chuỗi thời gian , PyTorch hỗ trợ các mô hình như LSTM và GRU , giúp phát hiện các mẫu trong dữ liệu tuần tự trong các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc sức khỏe .

Làm thế nào OpenCV làm việc trong các dự án về thị giác máy tính?

OpenCV (Thư viện Thị giác Máy tính Nguồn Mở) là một thư viện phần mềm thị giác máy tính nguồn mở. Ban đầu được Intel phát triển, thư viện này bao gồm hơn 2.500 thuật toán, tài liệu hướng dẫn toàn diện và mã nguồn dễ truy cập.

Mặc dù đôi khi được gọi là một khuôn khổ, OpenCV thực ra giống một thư viện hơn. Không giống như TensorFlow hoặc PyTorch , nó không cung cấp một môi trường có cấu trúc để xây dựng và đào tạo mô hình. Thay vào đó, nó tập trung vào việc cung cấp một tập hợp các hàm và thuật toán cho các tác vụ xử lý hình ảnh và thị giác máy tính . Nó không áp đặt một quy trình làm việc hoặc cấu trúc phát triển cụ thể.

Các tính năng chính của OpenCV

OpenCV được thiết kế như một thư viện mô-đun với các thành phần được kết nối với nhau, giúp nó linh hoạt cho nhiều tác vụ thị giác máy tính. Các tính năng của nó bao gồm:

• Hình ảnh minh họa : OpenCV lưu trữ dữ liệu hình ảnh bằng các cấu trúc dựa trên ma trận, với mỗi phần tử biểu thị cường độ điểm ảnh, đảm bảo xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu quả.
  ‍
• Thuật toán: Nó cung cấp một loạt các thuật toán cho các tác vụ như lọc, biến đổi hình học, phát hiện cạnh và trích xuất đặc trưng.
  ‍
• Hiệu suất thời gian thực : Nó mang lại hiệu suất tốc độ cao thông qua các tối ưu hóa như xử lý song song và GPU hỗ trợ, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực.

Những tính năng này làm cho OpenCV một công cụ tuyệt vời để làm việc cùng với các khuôn khổ học sâu như TensorFlow Và PyTorch . Bằng cách kết hợp các thế mạnh của mình, các nhà phát triển có thể xây dựng các mô hình thị giác máy tính đáng tin cậy. 

Ví dụ, TensorFlow hoặc PyTorch có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình học sâu cho các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng , trong khi OpenCV đảm nhiệm việc xử lý trước hình ảnh, trích xuất đặc điểm và hiển thị dự đoán. Tích hợp này hỗ trợ nhiều ứng dụng, bao gồm nhận dạng khuôn mặt , theo dõi đối tượng theo thời gian thực, thực tế tăng cường , điều khiển bằng cử chỉ và tự động hóa công nghiệp .

‍

Định hình tương lai của AI

Các khuôn khổ AI như TensorFlow , PyTorch , Và OpenCV rất quan trọng để xây dựng các mô hình thông minh. Chúng có thể kết hợp học sâu và thị giác máy tính để tạo ra các công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng khác nhau. TensorFlow Và PyTorch rất tốt cho việc phát triển các mô hình tiên tiến, linh hoạt, trong khi OpenCV vượt trội trong các nhiệm vụ thời gian thực với tốc độ và hiệu quả.

Sử dụng thế mạnh của các framework khác nhau cho phép chúng ta giải quyết các thách thức phức tạp và tận dụng tối đa tiềm năng của AI. Hiểu rõ những gì mỗi framework cung cấp giúp chúng ta chọn đúng công cụ cho công việc, đảm bảo kết quả tốt hơn và các giải pháp hiệu quả hơn.

Tìm hiểu thêm về AI trong kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng năng động của chúng tôi. Đọc thêm về các ứng dụng AI trong nông nghiệp và chăm sóc sức khỏe.