如何选择深度学习框架

Posted 2021-04-29 机器学习算法与Python精研

1.为什么需要深度学习框架

复杂的深度学习算法模型很难通过原始的代码进行重构实现，有了框架能够方便研发人员快速实现模型，同时能够让神经网络结构代码更简洁，执行效率更高。

因为大多数深度学习框架采用开源项目开发，很多功能被不断优化，使用更便捷高效。

2.目前有哪些深度学习框架

深度学习研究的热潮持续高涨，目前深度学习框架很多如TensorFlow,Caffe,MXNet，Paddlepaddle等，大多数框架最开始都是在高校和公司在研究时产生，如美国的Google,微软，Facebook，伯克利大学还有中国的百度都在推行自己的深度学习框架（平台）。目前的深度学习主要框架有如下统计：

3.深度学习框架怎么选

深度学习框架目前有很多种，国内国外都有。吴恩达老师给我们的建议应该考虑三点：

1. 便于编程

   既包括神经网络的开发和迭代，还包括为产品进行配置。

2. 运行速度

   能适应大数据量的快速运算。

3. 框架是否真的开放

   不仅开源，还需要良好的管理。能否值得信任这个框架能够长期保持开源，并得到良好的推进。

其中第三点是不经常提起，却又是非常重要的考虑因素。

• caffe: http://caffe.berkeleyvision.org/

• DeepLearning4J: http://deeplearning4j.org/

• deepmat: https://github.com/kyunghyuncho/deepmat

• Neon: http://neon.nervanasys.com/docs/latest/index.html

• Eblearn: http://eblearn.sourceforge.net/

• PyLearn: http://deeplearning.net/software/pylearn2/

• TensorFlow: https://www.tensorflow.org/

• Theano: http://deeplearning.net/software/theano/

• Torch: http://torch.ch/

• MXnet: http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/

• chainer: https://github.com/pfnet/chainer

  
  

参考：

1. deeplearning.ai Coursera 

2. 《TensorFlow实战》

   
   

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小编有话说

AITop100

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