22、深度学习与机器学习框架全解析

深度学习与机器学习框架全解析

1. 现代机器学习框架概述

现代机器学习框架已具备利用 GPU 加速器加速模型训练的能力，部分框架还可借助 CUDA（cuDNN）或 OpenCL 等优化库进一步提升性能。多核加速器能够实现大规模并行架构，加速计算任务中的矩阵运算。

2. 常见深度学习框架介绍

2.1 TensorFlow

• 简介 ：由 Google Brain 团队创建，基于 Apache 2.0 开源许可发布。它采用数据流图进行数值计算，适用于大规模分布式模型训练和推理。图节点代表数学运算，边代表多维数据数组（张量）。
• 优势 ：
  • 是目前最流行的开源深度学习工具，发展迅速且有 Google 支持。
  • 为深度学习研究和开发提供数据流式编程的数值库基础。
  • 高效进行数学多维数组计算。
  • 在多 GPU 和移动计算方面表现出色。
  • 支持跨机器和大规模数据集的高规模计算。
• 劣势 ：
  • 相比其他库，创建深度学习模型难度较大。
  • 每个计算流必须创建为静态图，尽管 TensorFlow Fold 包试图解决此问题。
• TensorFlow 2.0 ：更注重易用性，与 Keras、Eager 和 E