小米立了一个新的Flag：要做年轻人的第一个深度学习框架
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了小米立了一个新的Flag：要做年轻人的第一个深度学习框架相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
小米要做移动端最牛的深度学习框架
—小米崔宝秋
北京时间 6 月 28 日，在第十三届开源中国开源世界高峰论坛上，小米首席架构师、人工智能与云平台副总裁崔宝秋在《小米 AI 时代的开源》的主题演讲中，代表小米正式发布了小米移动端深度学习框架 —— MACE。
小米和开源有什么关系？
讲起小米，大家会想到小米只是一家智能手机公司，智能手机硬梆梆的和开源有什么关系？小米不仅仅是一家智能手机功能，更多是一家智能设备、互联网公司。用雷总的话讲，是一家以手机智能硬件和 IoT 平台为核心的互联网公司。
此前小米曾参与多个国际重大的开源项目，比如Hadoop，HBase，Spark，TensorFlow等，同时，小米也积极参与自研、具有通用性的软件系统。过去几年，小米相继推出了Linden（分布式实时搜索系统），Open-Falcon（互联网企业级监控系统）、Pegasus（分布式KV存储系统）等一系列开源项目。
在AI方面，小米开源了自研的针对移动端设备优化的深度学习框架 MACE，目前已经支持内部的多个业务。
1.AI单摄背景虚化
MACE在小米移动端设备上得到广泛的应用，用了MACE可以只用1/3的内存，只用原来其他的深度学习框架的1/5的时间充实化时间。
2、智能识别，实时优化
第二个应用场景是智能识别，AI相机智能识别，用MACE一样节省大量的时间。
3、图片超分辨率
一个很低分辨率几百乘几百像素的照片，可以还原成高分辨率相片，用了MACE之后，把计算细腻分化，再加上智能的调度，同时和用户的交互并行，让用户的交互不用任何场景。
4、图片风格化
对于照片风格化的处理，颠覆以往的秒级，几乎可以做到实时，几百毫秒。
附上小米发布会最后一张PPT，小米最新的愿景，就是始终坚持做感动人心，价格厚道的好产品，让全球每个人都能享受科技带来的美好生活。
大会之后，得到了很多网友的称赞，深得人心。
最后给大家罗列了当下热门的10个AI和机器学习模型的开源框架。
后台回复“AI”即可获取—10个开源框架的学习资料
TensorFlow是Google开发的一款开源软件库，专为深度学习或人工神经网络而设计。TensorFlow允许你可以使用流程图创建神经网络和计算模型。它是可用于深度学习的最好维护和最为流行的开源库之一。TensorFlow框架可以使用C++也可以使用Python。
Theano是一个专为深度学习而设计的Python库。你可以使用该工具定义和评估数学表达式，包括多维数组。针对GPU进行了优化，该工具具有与NumPy集成，动态C代码生成和符号区分等功能。但是，为了获得高度的抽象，该工具必须与Keras，Lasagne和Blocks等其他库一起使用。
Theano支持Linux，Mac OS X和Windows等平台。
Torch是一款针对ML算法且又简单易用的开源计算框架。该工具提供了高效的GPU支持，N维数组，数值优化例程，线性代数例程以及用于索引、切片和置换的例程。基于Lua的脚本语言，该工具带有大量预先训练好的模型。
这款灵活高效的ML研究工具支持诸如Linux，android，Mac OS X，ios和Windows等主流平台。
Caffe是一款深受欢迎的用于构建应用程序的深度学习工具。该工具是贾扬清在加州大学伯克利分校读博士期间为他的一个项目而创建的，具有良好的Matlab/ C ++ / Python界面。
该工具允许你在不编写代码的情况下使用文本快速将神经网络应用于问题。Caffe不完全地支持多GPU训练。
该工具支持Ubuntu，MacOS X和Windows等操作系统。
Microsoft Cognitive Toolkit是具有C#/C++/Python接口支持的最快的深度学习框架之一。此款开源框架带有强大的C++ API，比TensorFlow更快、更准确。
该工具还支持内置数据读取器的分布式学习。它支持诸如前馈，CNN，RNN，LSTM和序列到序列等算法。该工具支持Windows和Linux。
用Python编写的Keras是一个开源库，旨在简化新DL模型的创建。这种高级神经网络API可以在TensorFlow，Microsoft CNTK等深度学习框架之上运行。
该工具以其用户友好性和模块化而闻名，因而非常适合快速原型开发。该工具针对CPU和GPU进行了优化。
scikit-learn是一个开源的Python库，专为机器学习而设计。基于诸如NumPy，SciPy和matplotlib等库的scikit-learn可用于数据挖掘和数据分析。scikit-learn配备了各种ML模型，包括线性和逻辑回归器、SVM分类器和随机森林。
该工具可用于多个ML任务，如分类，回归和聚类。scikit-learn支持Windows和Linux等操作系统。缺点是，GPU的效率不高。
Accord.NET是用C#编写的ML框架，专为构建生产级计算机视觉、计算机试听、信号处理和统计应用程序而设计。
它是一个文档记录良好的ML框架，可以轻松实现音频和图像处理。Accord.NET可用于数值优化、人工神经网络和可视化。它支持Windows。
Azure ML Studio是面向数据科学家的现代云平台。它可以用于在云中开发ML模型。 借助广泛的建模选项和算法，Azure非常适合构建较大的ML模型。此服务为每个帐户提供10GB的存储空间。它可以与R和Python程序一起使用。
Amazon Machine Learning (AML) 是一个ML服务，提供用于创建ML模型的工具和向导。借助可视化辅助功能和易用的分析功能，AML旨在让开发人员更方便地使用ML。AML可以连接到存储在Amazon S3、Redshift或RDS中的数据。
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