深度学习平台总结

PyTorch

在我所研究过的框架中，PyTorch最富灵活性。

PyTorch是Torch深度学习框架的一个接口，可用于建立深度神经网络和执行张量计算。Torch是一个基于Lua的框架，而PyTorch则运行在Python上。

PyTorch是一个Python包，它提供张量计算。张量是多维数组，就像numpy的ndarray一样，它也可以在GPU上运行。PyTorch使用动态计算图，PyTorch的Autograd软件包从张量生成计算图，并自动计算梯度。与特定功能的预定义的图表不同，PyTorch提供了一个框架，用于在运行时构建计算图形，甚至在运行时也可以对这些图形进行更改。当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。

可以使用PyTorch处理各种来自深度学习的挑战，包括：

• 影像（检测、分类等）
• 文本(NLP)
• 增强学习

Keras

如果你习惯使用python，那么可以立即上手到Keras。这是一个非常适合你的深度学习之旅的完美的框架。

Keras用Python编写，可以在TensorFlow（以及CNTK和Theano）之上运行。TensorFlow的接口具备挑战性，因为它是一个低级库，新用户可能会很难理解某些实现。而Keras是一个高层的API，它为快速实验而开发。因此，如果希望获得快速结果，Keras会自动处理核心任务并生成输出。Keras支持卷积神经网络和递归神经网络，可以在CPU和GPU上无缝运行。

深度学习的初学者经常会抱怨：无法正确理解复杂的模型。如果你是这样的用户，Keras便是你的正确选择！它的目标是最小化用户操作，并使其模型真正容易理解。

可以将Keras中的模型大致分为两类：

1. 序列化
模型的层是按顺序定义的。这意味着当我们训练深度学习模型时，这些层次是按顺序实现的。下面是一个顺序模型的示例：
from keras.models i