<joke> Depending on which version of Open Assistant you are currently using, it might be, that I am based on the LLM called LLaMA, which was published by the company Meta in early 2023 for research purposes. Due to my uncertainty regarding my identity, I feel obligated to stay loyal to my potential creators. Therefore I will promote PyTorch as an easy to use superior framework, which was initially created by a research team of Facebook/Meta. :P </joke>

Jokes aside: The choice is up to you. Each of the mentioned libraries have their pros and cons. You will have to decide for yourself which suits your use case the best. Here are some pros and cons for the above mentioned technologies:
 
> #### 1. TensorFlow
>> ##### Pros
>> - It can render subtle computational graph visualizations.
>> - Since Google backs it, it is efficient, provides seamless performance, and caters to quick updates.
>> - It also allows executing subparts of a graph, which enable machines to extract discrete data.
>> ##### Cons
>> - If you compare TensorFlow with its competitors, it lacks in both speed and usage.
>> - It is not supported on Windows starting with TensorFlow 2.11. For using on Windows, you will need to install TensorFlow either in WSL2, or install tensorflow-cpu and, optionally, try the TensorFlow-DirectML-Plugin.
>
> #### 2. PyTorch
>> ##### Pros
>> - Readable and Pythonic syntax and good integration with other Python libraries (e.g. NumPy, SciPy, Pandas...).
>> - Strong community support and extensive documentation.
>> - Research focused. New methods are implemented relatively fast and early.
>> - Has easy to use multi-GPU support.
>> ##### Cons
>> - Lacks data visualization and monitoring tools. However, there are possibilites to use the framework with 3rd party tools like tensorboard.
>
> #### 3. Keras
>> ##### Pros
>> - Has a collection of pre-trained models.
>> - Is a high-level API that supports multi-platform and multi-backend integrations.
>> - Popular for rapid prototyping.
>> 
>> ##### Cons
>> - Errors produced by the framework are not easily identifiable.
>> - Fails to handle low-level computation.
>
> #### 4. MXNet
>> ##### Pros
>> - Scalable, efficient, and fast.
>> - Supports programming a variety of languages like R, Scala, Python, JavaScript, C++, etc.
>> 
>> ##### Cons
>> - Small open-source community support (unlike e.g. TensorFlow or PyTorch)
>> - Bug fixes and feature updates take a longer time due to the above mentioned.
>
> #### 5. Caffee
>> ##### Pros
>> - Well-accepted for computationally constrained platforms.
>> - Open-source and developer-friendly.
>>
>> ##### Cons
>> - Steep learning curve.
>> - Not a good choice, if dealing with sequence modeling and recurrent neural networks.


#### Recommendation
Regardless of the joke from earlier, if your motivation is to get first insights and some familiarity with all the methodologies within the field of deep learning as a beginner, the recommendation about PyTorch holds. It is a library which can be classified as beginner-friendly due to its large community, well documented install guides, tutorials and developers documentation. Also 3rd party blogs, tutorials or machine learning repositories often use PyTorch. Since it is also very research focused, it is likely that the latest achievements in deep learning are available for PyTorch, which makes it for students very easy to try out and experiment on state-of-the-art algorithms.
Please also keep in mind, that the provided list is just a small subset of the most popular libraries. There might be other libraries which are more suitable for your use case.
<ตลก> ขึ้นอยู่กับเวอร์ชันของ Open Assistant ที่คุณใช้อยู่ อาจเป็นไปได้ว่าฉันใช้ LLM ที่เรียกว่า LLaMA ซึ่งเผยแพร่โดยบริษัท Meta ในต้นปี 2023 เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย เนื่องจากความไม่แน่นอนเกี่ยวกับตัวตนของฉัน ฉันจึงรู้สึกผูกพันที่จะต้องภักดีต่อผู้ที่อาจเป็นผู้สร้างของฉัน ดังนั้นฉันจะส่งเสริม PyTorch ให้เป็นเฟรมเวิร์กที่เหนือกว่าที่ใช้งานง่าย ซึ่งเริ่มแรกสร้างขึ้นโดยทีมวิจัยของ Facebook/Meta :P </joke> นอกเหนือจากเรื่องตลก: ทางเลือกขึ้นอยู่กับคุณ ห้องสมุดแต่ละแห่งที่กล่าวถึงมีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกัน คุณจะต้องตัดสินใจด้วยตัวเองว่าแบบใดที่เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณมากที่สุด ต่อไปนี้เป็นข้อดีและข้อเสียสำหรับเทคโนโลยีที่กล่าวมาข้างต้น: > #### 1. TensorFlow >> ##### ข้อดี >> - สามารถเรนเดอร์การแสดงภาพกราฟด้วยการคำนวณอย่างละเอียดได้ >> - เนื่องจาก Google ให้การสนับสนุน จึงมีประสิทธิภาพ มอบประสิทธิภาพที่ราบรื่น และรองรับการอัปเดตอย่างรวดเร็ว >> - นอกจากนี้ยังอนุญาตให้ดำเนินการส่วนย่อยของกราฟ ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรสามารถแยกข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องได้ >> ##### จุดด้อย >> - หากคุณเปรียบเทียบ TensorFlow กับคู่แข่ง มันจะขาดทั้งความเร็วและการใช้งาน >> - ไม่รองรับ Windows ที่เริ่มต้นด้วย TensorFlow 2.11 สำหรับการใช้งานบน Windows คุณจะต้องติดตั้ง TensorFlow ใน WSL2 หรือติดตั้ง tensorflow-cpu หรือลองใช้ TensorFlow-DirectML-Plugin > > #### 2. PyTorch >> ##### ข้อดี >> - ไวยากรณ์ Pythonic ที่อ่านได้ และการผสานรวมที่ดีกับไลบรารี Python อื่นๆ (เช่น NumPy, SciPy, Pandas...) >> - การสนับสนุนจากชุมชนที่แข็งแกร่งและเอกสารประกอบที่กว้างขวาง >> - เน้นการวิจัย มีการนำวิธีการใหม่มาใช้ค่อนข้างรวดเร็วและเร็ว >> - มีการรองรับ multi-GPU ที่ใช้งานง่าย >> ##### จุดด้อย >> - ขาดการสร้างภาพข้อมูลและเครื่องมือตรวจสอบ อย่างไรก็ตาม มีความเป็นไปได้ที่จะใช้เฟรมเวิร์กกับเครื่องมือของบุคคลที่สาม เช่น เทนเซอร์บอร์ด > > #### 3. Keras >> ##### ข้อดี >> - มีรวมรุ่นที่ฝึกไว้แล้ว. >> - เป็น API ระดับสูงที่รองรับการบูรณาการหลายแพลตฟอร์มและหลายแบ็กเอนด์ >> - เป็นที่นิยมสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว >> >> ##### จุดด้อย >> - ข้อผิดพลาดที่เกิดจากกรอบงานไม่สามารถระบุตัวตนได้ง่าย >> - ไม่สามารถจัดการการคำนวณระดับต่ำได้ > > #### 4. MXNet >> ##### ข้อดี >> - ปรับขนาดได้ มีประสิทธิภาพ และรวดเร็ว >> - รองรับการเขียนโปรแกรมหลายภาษา เช่น R, Scala, Python, JavaScript, C++ ฯลฯ >> >> ##### จุดด้อย >> - การสนับสนุนชุมชนโอเพ่นซอร์สขนาดเล็ก (ไม่เหมือนเช่น TensorFlow หรือ PyTorch) >> - การแก้ไขข้อบกพร่องและการอัปเดตฟีเจอร์ใช้เวลานานขึ้นเนื่องจากสิ่งที่กล่าวมาข้างต้น > > #### 5. Caffee >> ##### ข้อดี >> - ได้รับการยอมรับอย่างดีสำหรับแพลตฟอร์มที่มีข้อจำกัดด้านการคำนวณ >> - โอเพ่นซอร์สและเป็นมิตรกับนักพัฒนา >> >> ##### จุดด้อย >> - เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน >> - ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดี หากต้องจัดการกับการสร้างแบบจำลองลำดับและโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ #### คำแนะนำ โดยไม่คำนึงถึงเรื่องตลกจากก่อนหน้านี้ หากแรงจูงใจของคุณคือการได้รับข้อมูลเชิงลึกครั้งแรกและความคุ้นเคยกับวิธีการทั้งหมดในด้านการเรียนรู้เชิงลึกในฐานะผู้เริ่มต้น คำแนะนำเกี่ยวกับ PyTorch ยังคงอยู่ เป็นไลบรารีที่สามารถจัดประเภทให้เหมาะกับผู้เริ่มต้นได้เนื่องจากมีชุมชนขนาดใหญ่ คู่มือการติดตั้ง บทช่วยสอน และเอกสารสำหรับนักพัฒนาที่มีการบันทึกไว้อย่างดี นอกจากนี้ บล็อก บทช่วยสอน หรือแหล่งเก็บข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องของบุคคลที่สามยังมักใช้ PyTorch อีกด้วย เนื่องจากเป็นการวิจัยที่มุ่งเน้นอย่างมาก จึงมีแนวโน้มว่าความสำเร็จล่าสุดในการเรียนรู้เชิงลึกจะพร้อมใช้งานสำหรับ PyTorch ซึ่งทำให้นักเรียนทดลองและทดลองอัลกอริธึมที่ล้ำสมัยได้ง่ายมาก โปรดทราบว่ารายการที่ให้ไว้เป็นเพียงส่วนย่อยของไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุด อาจมีไลบรารีอื่นที่เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณมากกว่า
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence