9、深度学习框架的选择与应用

深度学习框架的选择与应用

1. 框架选择的考量因素

在深度学习领域，选择合适的框架至关重要。框架能解决诸多问题，对特定问题的关注决定了某个框架在特定用途中的可行性。以下是选择框架时需要考虑的因素：
- 自动化程度与典型特征 ：框架提供的自动化程度和支持的典型特征数量是寻找满足需求框架的起点。
- 学习曲线 ：要考虑框架的易用性，即学习曲线的难易程度。
- 领域特定性 ：框架通常是领域特定的。如果要创建跨领域的应用，如包含网页界面的深度学习应用，可能需要多个框架，且这些框架之间的兼容性很关键。
- 云服务支持 ：若将应用部署在云端，需考虑框架与云服务提供商的适配性。例如，选择 TensorFlow 作为框架时，可以使用 Amazon Web Services (AWS) 来托管应用（详情见 https://aws.amazon.com/tensorflow/ ），也可以直接使用 Google Cloud（详情见 https://cloud.google.com/tpu/ ），在那里可以使用 GPUs 或 Tensor Processing Units (TPUs) 训练深度学习解决方案，TPUs 是 Google 专门为使用 TensorFlow 进行神经网络机器学习而开发的专用集成电路。
- 应用规模和复杂度 ：大型应用通常需要高端框架，而低端框架成本低且易于尝试，适合初学者和小型项目。

2. 低端深度学习框架

低端深度学习框架存在成本、使