深度学习框架：2016年大汇总

Posted 2021-04-29 深度学习世界

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刚刚过去的2016年，回顾这一年，深度学习无疑是2016年最热的词。包括Google、Amazon、Facebook、Microsoft等各大巨头都在不遗余力地推进深度学习的研发和应用。

与前几代人工智能不同，应用深度学习能力的人工智能是一项重大突破，机器开始可以模仿人类的神经系统进行有效学习并且进步神速，也就有了最近的神秘高手“ Master ”横扫中日韩顶级棋手，碾压人类的神话，它不是别人，正是2016年战胜李世石的AlphaGo的升级版！

深度学习 的概念由加拿大多伦多大学教授 Geoffrey Hinton 等人于2006年提出，它本质上是一种神经网络算法，算法训练时可以不用人工干预，因此它也属于一种无监督式机器学习算法。

可以毫不夸张的说，深度学习正在重塑Google、Facebook、Microsoft和Amazon。

BEEVA Labs数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 在他的博客上发表了一篇 博文 ，盘点了目前最流行的深度学习框架。他在博文中表示，他写此文的初衷是，他常常听到人们谈论深度学习时，总是问：“我应该从哪里开始呢？”“我听说TensorFlow是最流行的，对吧？”“Caffe很常用，但是我觉得它学起来有点困难。”

因为Ricardo所在的 BEEVA实验室 ，经常和深度学习的许多库打交道，所以他想分享有趣的发现和感想，帮助那些刚进入深度学习这一迷人世界的人们。

InfoQ整理、结合了Ricardo关于深度学习框架的盘点，写成此文，以飨广大有志于深度学习领域的读者们。

Tensorflow

TensorFlow是Google开源的一款深度学习工具，使用C++语言开发，上层提供Python API。在开源之后，在工业界和学术界引起了极大的震动，因为TensorFlow曾经是著名的Google Brain计划中的一部分，Google Brain项目的成功曾经吸引了众多科学家和研究人员往深度学习这个“坑”里面跳，这也是当今深度学习如此繁荣的重要原因。

TensorFlow在官网被定义为“用于机器智能的开源软件库”，但Ricardo认为下面的定义更为准确：“TensorFlow™是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。”此处，TensorFlow并未归类为“深度学习框架”，而是与Theano一起，归到“图编译器（Graph compilers）”的类别。

在Ricardo完成 Udacity的深度学习课程 后，他对TensorFlow的印象是，它一个非常好的框架，但是它非常底层。用TensorFlow的话，有很多代码要编写，你必须重新一遍又一遍的发明轮子。不止他有这样的抱怨，其他人亦如此，比如下图所示：

Andrej Karpathy在Twitter发推文抱怨TensorFlow。Andrej是OpenAI的科学家，斯坦福大学的计算机科学博士。

几个月前，Ricardo参加了“Google Experts Summit: TensorFlow, Machine Learning for everyone, with Sergio Guadarrama”。Sergio是开发Tensorflow的一名工程师，在会上，他没有展示Tensorflow，而是展示了一个运行在TensorFlow上的更高层的库 tf.contrib 。Ricardo的印象是，他们内部已经意识到，如果想让更多的人使用Tensorflow，他们需要通过在更高的抽象层上创建一些层来简化使用。

Tensorflow支持Python和C ++，允许在CPU、GPU，甚至支持使用gRPC进行水平扩展进行计算分布。

综上所述：Tensorflow非常好，但你必须知道好在哪里。如果你不想以手动编程和重新发明轮子来完成大部分事情，你可以使用更容易的库。

Theano

Theano是老牌、稳定的库之一。它是深度学习开源工具的鼻祖，由蒙特利尔理工学院时间开发于2008年并将其开源，框架使用Python语言开发。它是深度学习库的发轫，许多在学术界和工业界有影响力的深度学习框架都构建在Theano之上，并逐步形成了自身的生态系统，这其中就包含了著名的Keras、Lasagne和Blocks。

Theano是底层库，遵循Tensorflow风格。因此不适合深度学习，而更合适数值计算优化。它支持自动函数梯度计算，它有 Python接口 ，集成了Numpy，使得这个库从一开始就成为通用深度学习最常用的库之一。

今天，它依然健壮可用，但事实上，由于没有多GPU支持和水平扩展，加之TensorFlow的如天花乱坠的大肆宣传之下（它们都是针对同一个领域），结果，Theano逐渐被世人遗忘了。

Keras

Ricardo表示他很喜欢Keras，因为它的句法相当清晰，文档也非常好的（尽管相对较新），它还支持Ricardo所熟知的 Python 语言。它如此易用，它的指令、函数和每个模块直接的连接方式都可以直观地了解。

Keras是一个非常高层的库，工作在Theano或Tensorflow（可配置）之上。此外，Keras强调极简主义，你可以用寥寥可数的几行代码来构建神经网络。在 这里 ，您可以看到一个Keras代码示例，与在Tensorflow中实现相同功能所需的代码相比较。

Lasagne

Lasagne是一个工作在Theano之上的库。它的任务是将深度学习算法的复杂计算予以简单地抽象化，并提供一个更友好的 Python 接口。这是一个老牌的库，长久以来，它是一个具备高扩展性的工具。在Ricardo看来，它的发展速度跟不上Keras。它们适用的领域相同，但是，Keras有更好的、更完善的文档。

Caffe

Caffe是最老的框架之一，比老牌还要老牌。 Caffe 是加州大学伯克利分校视觉与学习中心（Berkeley Vision and Learning Center ，BVLC)贡献出来的一套深度学习工具，使用C/C++开发，上层提供Python API。Caffe同样也在走分布式路线，例如著名的Caffe On Spark项目。

Ricardo认为，它有非常好的特点，但也有一些小缺点。最初，它不是一个通用的框架，只专注于计算机视觉，但它确实很好。在实验室的实验中，CaffeNet架构的训练时间在Caffe比在Keras（使用Theano后端）少5倍。缺点是它缺乏灵活。如果你想引入新的改进， 你需要在C ++和CUDA编程 。如果你要做较小的改进，你可以使用它的 Python 或 Matlab 接口来达到。

另外它的文档很贫乏，你需要大量时间检查代码才能理解它。

它最大缺点之一是安装方式。它有很多大量的依赖包才能解决，Ricardo曾经安装过两次，他表示这一过程痛苦不堪。

但要注意的是，它并非一无是处。它作为投入生产的计算机视觉系统的工具，是无可争议的领导者。它非常健壮、非常快速。Ricardo建议 使用Keras进行实验和测试，然后迁移到Caffe进行生产。

DSSTNE

DSSTNE（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine，DSSTNE）是Amazon开源的一个非常酷的框架，由C++语言实现。但它经常被忽视。为什么？因为，撇开其他因素不谈，它并不是为一般用途设计的。DSSTNE只做一件事，但它做得很好：推荐系统。正如它的官网所言，它不是作为研究用途，也不是用于测试想法，而是为了用于生产的框架。

Ricardo测试DSSTNE后得到的印象是，它是一个非常快的工具，能得到一个非常好的结果（平均精度 mAP 很高）。为了达到这种速度，它使用了GPU，然而这也是它的一个不利之处：不同于本文提到的其他框架或库，它不允许你在CPU和GPU切换，这点对一些尝试可能有用，但他们在DSSTNE试图这样做的时候，被告知不允许。

Ricardo认为目前DSSTNE不算是一个成熟的项目，它过于像“黑盒子”。为了了解它的工作原理和运行机制，不得不去看它的源代码，发现了很多重要的待办事项（ //TODO ）。他们还发现，在互联网上没有足够的教程，也没有什么人做相关实验。他的意见是，最好等待4个月，看看DSSTNE的最新版本。这是一个非常有趣的项目，它只是需要一点成熟的时间。

顺便说一句， DSSTNE不需要编程技能 。与DSSTNE的交互都是通过终端中的命令完成的。

Torch

Torch是Facebook和Twitter主推的一个特别知名的深度学习框架，Facebook Reseach和DeepMind所使用的框架，正是Torch（DeepMind被Google收购之后才转向TensorFlow）。出于性能的考虑， 它使用了一种比较小众的编程语言Lua ，目前在音频、图像及视频处理方面有着大量的应用。

在目前深度学习大部分以Python为编程语言的大环境之下，一个以Lua为编程语言的框架只有更多的劣势，而不是优势。Ricardo没有Lua的使用经验，他表示，如果他要用Torch的话，就必须先学习Lua语言才能使用Torch。就他个人来说，更倾向于熟悉的Python、Matlab或者C++来实现。

mxnet

mxnet是支持大多数编程语言的库之一，它支持Python、R、C++、Julia等编程语言。Ricardo觉得使用R语言的人们会特别喜欢mxnet，因为直到现在，在深度学习的编程语言领域中，Python是卫冕之王。

Ricardo以前并没有过多关注mxnet，直到Amazon AWS宣布将mxnet作为其 深度学习AMI 中的参考库 时，提到了它巨大的水平扩展能力，他才开始关注。这就是为什么mxnet会出现在我们2017年的BEEVA技术测试名单之中。

Ricardo表示他对多GPU的扩展能力有点怀疑，但仍然很愿意去了解实验更多的细节。但目前还是对mxnet的能力抱有怀疑的态度。

DL4J

DL4J，全名是Deep Learning for Java。正如其名，它支持Java。Ricardo说，他之所以能接触到这个库，是因为它的文档。当时，他在寻找 限制波尔兹曼机（Restricted Boltzman Machines） 、 自编码器（Autoencoders） ，在DL4J找到这两个文档，文档写得很清楚，有理论，也有代码示例。Ricardo表示D4LJ的文档真的是一个艺术品，其他库的文档应该向它学习。

DL4J背后的公司Skymind意识到，虽然在深度学习世界中，Python是王，但大部分程序员都是Java起步的，因此， DL4J兼容JVM，也适用于Java、Clojure和Scala。 随着Scala的潮起潮落，它也被很多 有前途的初创公司 使用。

Skymind曾发布过一篇文章 《DL4J vs. Torch vs. Theano vs. Caffe vs. TensorFlow》 ，对这些主流的深度学习框架的优劣势进行了详细的分析比较。

顺便说一句，Skymind有一个非常活跃的 Twitter帐户 ，他们发布新的科学论文、示例和教程。非常推荐去看看。

Cognitive Toolkit

认知工具包（Cognitive Toolkit），就是之前被大家所熟知的缩略名CNTK，但最近刚更改为现在这个名字，可能利用Microsoft认知服务（Microsoft Cognitive services）的影响力。在发布的基准测试中，它似乎是非常强大的工具，支持垂直和水平推移。

到目前为止，认知工具包似乎不太流行。关于这个库，还没有看到有很多相关的博客、网络示例，或者在Kaggle里的相关评论。Ricardo表示这看起来有点奇怪，因为这是一个背靠微软研究的框架，特别强调自己的推移能力。而且这个研究团队在语音识别上打破了世界纪录并逼近了人类水平。

你可以在他们的项目Wiki中的示例，了解到认知工具包在Python的语法和Keras非常相似。

结论

Ricardo的结论是，如果你想进入深度学习的领域，必须首先就要学习Python。尽管这一领域支持其他很多语言，但Python是应用最广泛也最简单的一个。至于为什么非Python莫属？它运行速度太慢了。因为大多数库都是用符号式语言方法，而不是命令式语言方法。也就是说，并不是逐行执行你的指令，而是根据你给出的所有指令，生成一个计算图（computing graph）。这个图在内部被优化、编译成可执行的C++代码。这样你就可以享受世界上最好的特点：Python的开发速度和C++的执行速度。

关于深度学习的讨论越来越火爆了。但是人们并不愿意为了算法训练耗费大量时间，因此，多GPU支持、多机器的水平扩展甚至硬件定制开始占上上风，你不要考虑CPU，它的效能远低于GPU。

Ricardo建议， 如果是初学者，就用Keras；如果已经入门，也可以用它。

深度学习作为AI领域的一个重要分支，我们可以预见，随着以后大数据和深度学习技术的不断发展，今后越来越难的问题，将会被深度学习算法成功解决。我们也非常期待深度学习算法可应用于商业产品中，就像过去10年中人脸识别器被整合到消费级相机中那样。

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