八大机器学习框架对比及Tensorflow的优势

Posted 2021-05-02 IT生态

(1)TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其前身DistBelief的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩展，还能再不同计算机上运行:小到智能手机，大到计算机集群都能；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能重新实现它；TensorFlow拥抱创新，有强大的社区、企业支持，因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司到大公司等不同群体。

(2)Caffe:卷积神经网络框架，专注于卷积神经网络和图像处理，是用C++语言写成的。

(3)Chainer:一个强大、灵活、直观的机器学习Python软件库，能够在一台机器上利用多个GPU，是由深度学习创业公司PreferredNetworks开发；Chainer的设计基于definebyrun原则，也就是说，该网络在运行中动态定义，而不是在启动时定义。

(4)CNTK:微软研究人员开发的用于深度神经网络和多GPU加速技术的完整开源工具包。微软称CNTK在语音和图像识别方面，比谷歌的TensorFlow等其它深度学习开源工具包更有优势。

(5)Deeplearning4j:专注于神经网络的Java库，可扩展并集成Spark，Hadoop和其他基于Java的分布式集成软件。

(6)NervanaNeo:是一个高效的Python机器学习库，它能够在单个机器上使用多个GPU。

(7)Theano:是一个用Python编写的极其灵活的Python机器学习库，用它定义复杂的模型相当容易，因此它在研究中极其流行。

(8)Torch:是一个专注于GPU实现的机器学习库，得到了几个大公司的研究团队的支持。

TensorFlow的优势：

（1）可用性

TensorFlow工作流程相对容易，API稳定，兼容性好，并且TensorFlow与Numpy完美结合，这使大多数精通Python数据科学家很容易上手。与其他一些库不同，TensorFlow不需要任何编译时间，这允许你可以更快地迭代想法。在TensorFlow之上已经建立了多个高级API，例如Keras和SkFlow，这给用户使用TensorFlow带来了极大的好处

（2）灵活性

TensorFlow能够在各种类型的机器上运行，从超级计算机到嵌入式系统。它的分布式架构使大量数据集的模型训练不需要太多的时间。TensorFlow可以同时在多个CPU，GPU或者两者混合运行。

（3）效率

自TensorFlow第一次发布以来，开发团队花费了大量的时间和努力来改进TensorFlow的大部分的实现代码。随着越来越多的开发人员努力，TensorFlow的效率不断提高。

（4）支持

TensorFlow由谷歌提供支持，谷歌投入了大量精力开发TensorFlow，它希望TensorFlow成为机器学习研究人员和开发人员的通用语言。此外，谷歌在自己的日常工作中也使用TensorFlow，并且持续对其提供支持，在TensorFlow周围形成了一个强大的社区。谷歌已经在TensorFlow上发布了多个预先训练好的机器学习模型，他们可以自由使用。