深度学习中的框架特点及介绍

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于 2019-05-25 16:34:00 发布

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文章标签：人工智能 python c/c++

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本文介绍了深度学习中的多个框架，包括TensorFlow、Theano、Torch、Keras、DeepLearning4j、Caffe和MXNet等。TensorFlow以其高效和易用性成为主流，但某些场景下并行处理性能稍逊；Theano侧重于数学表达式的高效计算；Torch扩展性强但接口不全；Keras提供了良好的可移植性；DeepLearning4j基于Java和Scala，适合Hadoop和Spark；Caffe在图像分类上有优势，但更新较慢；MXNet结合了多种框架的优点，支持多语言；CNTK以速度见长，微软的背景使其具有潜力。

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下面我们来对深度学习中的各个框架的特点进行介绍

1.TensorFlow框架

tensorflow是用c++语言开发的，同时支持C，java，python等多种语言多的调用，目前主流的方式通常会使用python语言进行驱动应用。利用c++语言可以保证其运行效率，python语言作为其上层应用语言，可以为研究人员节省大量的时间。

Tensorflow与CNTK，MXNET，theano同属于符号计算架构，允许用户在不需要使用低级语言实现的情况下，开发出新的复杂层类型。基于图运算是其最主要的特点，通过图上的节点变量可以控制训练中各个环节的变量，尤其在需要进行底层操作时，Tensorflow要比其他的框架更容易些。虽然Tensorflow在大型计算机集群中的并行处理，运算性能略低于CNTK，但是在个人机器使用场景下，可以根据机器的配置自动选择CPU或者GPU来进行计算。

2.Theano

Theano是一个十余年的python深度学习和机器学习框架，用来定义，优化和模拟数学表达式计算&#x