J'ai essayé de résumer le framework AI de Python. D'un point de vue personnel, Tensorflow semble avoir le plus de documentation et d'exemples.
Qu'est-ce que le framework Python? Le framework Python fait référence à un logiciel qui sert de base au développement d'applications IA (intelligence artificielle) et Web telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond à l'aide de Python. En d'autres termes, il s'agit d'un cadre et d'un cadre formé en ajoutant des fonctionnalités au code commun (chaque langage de programmation). Surtout lors du développement d'IA (intelligence artificielle) comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond et les applications Web, il est nécessaire d'écrire une énorme quantité de programmes. Cependant, en utilisant le cadre, il est possible de réduire considérablement la quantité de description de programme et de réduire le nombre d'étapes. Même les ingénieurs inexpérimentés peuvent créer des programmes avec une sécurité garantie.
Différence entre framework et bibliothèque Laissez-moi vous dire une brève différence entre le cadre et la bibliothèque.
·Cadre Un framework est un ensemble de classes et de bibliothèques utilisées en programmation pour implémenter la structure standard d'une application pour un système d'exploitation particulier. En d'autres termes, c'est un cadre ou un cadre qui organise ce qui est nécessaire à des fins générales.
·Bibliothèque Une bibliothèque est une collection de programmes très polyvalents. En d'autres termes, il fait partie du code source fourni sous la forme d'un groupe de parties telles que des classes et des fonctions.
mérite
・ Amélioration de l'efficacité du travail Développer à l'aide d'un cadre permet d'améliorer l'efficacité du travail. Le framework se compose de modèles qui peuvent être utilisés dans leur forme d'origine, de classes réutilisables, de bibliothèques, d'API, etc. En introduisant un cadre utilisé et approuvé par de nombreuses personnes, la plupart du codage n'a pas besoin d'être préparé, ce qui conduit à une amélioration de l'efficacité du travail. En outre, vous pouvez facilement personnaliser les fonctions et la conception, afin de pouvoir développer des applications de haute qualité en peu de temps.
・ Maintenir l'uniformité du code
Lors du développement en équipe, l'utilisation d'un framework présente l'avantage de maintenir l'intégrité du code. En particulier, étant donné que les capacités techniques telles que le codage diffèrent pour chaque ingénieur indépendant, le code devient incohérent et, par conséquent, l'efficacité du travail et la vitesse de développement diminuent souvent. En utilisant une règle commune appelée framework, nous réduisons les différences de codage entre les ingénieurs indépendants.
・ Réduction des bugs Le codage sans cadre augmente la probabilité de bogues dans de nombreux endroits. Cela peut simplement être dû à un manque de compétences en développement, mais l'utilisation de flakework a tendance à être moins sujette aux bogues que l'écriture par vous-même.
Démérite
・ Un peu de temps d'étude est nécessaire En plus d'apprendre Python lui-même, vous devez passer du temps à apprendre le framework Python. Vous avez besoin d'un rattrapage rapide des connaissances. Il est également possible que la documentation soit écrite en anglais et que le petit framework Python du marché n'ait pas beaucoup d'informations.
・ Il existe des cadres coûteux Certains frameworks Python sont gratuits, tandis que d'autres sont chers. Étudions soigneusement à l'avance avant d'apprendre le framework Python.
Tendances du marché du framework Python Python est une technologie stable et, à mesure que la population d'ingénieurs de développement augmente d'année en année, le besoin d'un framework Python ainsi que de langages de développement augmentera. D'ici 2030, il devrait y avoir une pénurie de 550000 ingénieurs informatiques qui seront responsables des technologies de pointe telles que l'IoT et l'IA (intelligence artificielle). En particulier, le développement utilisant les frameworks d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond de Tensorflow, Keras et Pytorch est susceptible de s'étendre à l'avenir. Cependant, les cadres sont devenus obsolètes et de nouveaux sont encore en cours de développement. Par conséquent, gardez un œil sur les dernières tendances du marché et continuez à mettre à jour vos connaissances.
5 Frameworks Python recommandés Python est un langage de développement qui a attiré l'attention ces dernières années, des applications Web à l'IA (intelligence artificielle) comme le machine learning et le deep learning. De plus, nous développons en utilisant Python pour de nombreux services tels que YouTube, Dropbox, Reddit, Instagram, etc., et le nombre d'emplois et de projets augmente d'année en année. Pour cette raison, divers frameworks sont utilisés, des frameworks riches en fonctionnalités aux frameworks légers. Dans ce chapitre, nous présenterons 5 frameworks Python qui sont souvent utilisés lors du développement de Python. Si vous êtes un ingénieur indépendant, jetez un œil au framework Python qui vous intéresse.
・ Django
Django est un framework open source pour le développement web publié en 2005. C'est le framework Web Python le plus populaire. Convient pour le développement d'applications Web à grande échelle. De plus, il s'agit d'un framework Python souvent requis comme expérience de développement pour les travaux et projets Python. Django possède des fonctions Web telles que le plan du site, l'authentification des utilisateurs et le flux RSS, et est conçu pour faciliter le développement de systèmes Web. Django est également utilisé dans les célèbres applications Web Instagram / Pinterest.
· Bouteille
Bottle est un framework Python très simple pour le Web. La caractéristique est qu'il s'agit de WSGI (Web Server Gateway Interface). WSGI fait référence à la définition d'une interface en Python pour connecter un serveur Web à une application Web. Bottle est recommandé pour ceux qui sont nouveaux dans le framework Python, car il peut être utilisé simplement en comprenant le mécanisme simple. Convient pour le développement d'applications Web à petite et moyenne échelle.
・ Flacon
Flask, comme Bottle, est un framework Python permettant de développer des applications Web avec WSGI. Parfois appelé framework micro-web, il se caractérise par sa légèreté et ses fonctionnalités minimales. Les applications implémentées avec Flask peuvent être facilement exécutées sur un serveur HTTP compatible WSGI. Il convient au développement d'applications Web de petite et moyenne taille.
・ Tornade
Tornado est un framework Python pour le Web développé par FriendFeed. Contrairement aux autres frameworks Python pour le Web, il a la particularité de pouvoir reporter le traitement des E / S chronophage et d'accepter le traitement de la demande en premier. En 2009, FriendFeed a été racheté par Facebook.
・ Plone
Plone est un framework Python pour les applications Web open source. Plone propose un package tout-en-un avec toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin. Par conséquent, la base de données / serveur Web est fournie dans Plone et il n'est pas nécessaire d'installer Apache ou MySQL. Plone est principalement utilisé pour créer des CMS (Content Management System) pour les entreprises.
・ Tensorflow
Tensorflow est un framework développé par Google et publié en open source pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. À l'origine une bibliothèque développée pour gérer les calculs de tenseurs, c'est un cadre qui peut effectuer des traitements de calcul et possède de nombreuses fonctions liées aux réseaux de neurones. À mesure que le domaine de l'IA (intelligence artificielle et) apprentissage automatique se développe, on s'attend à ce que le nombre de services utilisant TensorFlow augmente. En outre, il est également connu sous le nom de Google's OSS (Open Software Library), et il est également célèbre pour l'augmentation spectaculaire du nombre d'utilisateurs quelques mois après sa sortie.
・ Keras
Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux qui s'exécute sur TensorFlow et Theano. Une bibliothèque de réseaux neuronaux est un groupe de logiciels prenant en charge des implémentations telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Keras est facile à comprendre même pour les ingénieurs débutants, c'est donc un très bon framework Python pour les ingénieurs qui commencent à apprendre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
・ Pytorche
Pytorch est un cadre d'apprentissage en profondeur dirigé par Facebook. Pytorch est très populaire parmi les bibliothèques d'apprentissage en profondeur car il vous permet d'écrire des réseaux de neurones très flexibles. Étant donné que la communauté d'utilisateurs se développe d'année en année, il est intéressant de trouver facilement des implémentations écrites par d'autres chercheurs.
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