作者 | Python语音识别
来源 | 涛哥聊Python
虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好?在使用大量数据进行训练时,它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展,出现了很多深度学习的框架,这些框架各有所长,各具特色。下面将为大家介绍2019年最受欢迎的十大深度学习框架。
谷歌的Tensorflow可以说是当今最受欢迎的深度学习框架。Gmail,Uber,Airbnb,Nvidia以及其他许多知名品牌都在使用。TF是目前深度学习的主流框架,Tensorflow主要特性:
TensorFlow优点:
Tensorflow之后用于深度学习的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook开发的,已被Twitter和Salesforce等公司使用。
PyTorch基本特性:
PyTorch优点:
Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。
Sonnet基本特性:
Sonnet优点:
Keras是一个机器学习框架,如果您拥有大量数据和/或你想快速入门深度学习,那么Keras将非常适合学习。Keras是TensorFlow高级集成APi,可以非常方便的和TensorFlow进行融合。这是我强烈推荐学习的一个库。
Keras基本特性:
Keras优点:
顺便说一下TensorFlow和Keras的对比:
PS:Tensorflow处于底层框架:这和MXNet,Theano和PyTorch等框架一样。包括实现诸如广义矩阵 - 矩阵乘法和诸如卷积运算的神经网络原语之类的数学运算。
Keras处于高度集成框架。虽然更容易创建模型,但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。
MXNet是一种高度可扩展的深度学习工具,可用于各种设备。虽然与TensorFlow相比,它似乎没有被广泛使用,但MXNet的增长可能会因为成为一个Apache项目而得到提升。
MXNet基本特性:
MXNet优点:
虽然它不像TF那么受欢迎,但MXNet具有详细的文档并且易于使用,能够在命令式和符号式编程风格之间进行选择,使其成为初学者和经验丰富的工程师的理想选择。
Gluon是一个更好的深度学习框架,可以用来创建复杂的模型。GLUON基本特性:
GLUON优点:
当你听到Swift时,您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习,那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成,Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性:
SWIFT优点:
直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前,Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架,它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性:
Chainer优点:
那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J(Deep Learning for Java的简称)。DL4J的基本特性:
DL4J优点:
ONNX项目诞生于微软和Facebook,旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。
ONNX基本特性:
ONNX优点:
那么您应该使用哪种深度学习框架?下面是几点建议:
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