深度学习常用框架
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深度学习常用框架
深度学习常用框架
深度学习框架的出现降低了入门的门槛,你不需要从复杂的神经网络开始编代码,你可以根据需要选择已有的模型,通过训练得到模型参数,你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer,或者是在顶端选择自己需要的分类器和优化算法(比如常用的梯度下降法)。
总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件(对于通用的算法,里面会有实现),当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义,然后调用深度学习框架的函数接口使用用户自定义的新算法。
名称 | 来源 | 概述 | 链接 |
---|---|---|---|
TensorFlow | Google开源的深度学习框架 | 是一款使用C++语言开发的开源数学计算软件,使用数据流图(Data Flow Graph)的形式进行计算。图中的节点代表数学运算,而图中的线条表示多维数据数组(tensor)之间的交互。 | https://www.tensorflow.org/ |
PyTorch | Facebook开源的深度学习框架 | 是一个基于Python的科学计算包,主要用于两个领域:一个是替代NumPy来使用GPU,另一个是深度学习领域的自动微分机制。 | https://pytorch.org/ |
Keras | 由Google开发的深度学习框架 | 是一个高层神经网络API,由Python编写,能够以TensorFlow、CNTK或Theano为后端运行。 | https://keras.io/ |
Caffe | 由Berkeley AI Research开发的深度学习框架 | 是一个深度学习框架,由C++编写,支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、CNTK、Torch、MXNet等。 | http://caffe.berkeleyvision.org/ |
MXNet | 由Amazon开发的深度学习框架 | 是一个深度学习框架,由C++编写,支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、CNTK、Torch、MXNet等。 | https://mxnet.apache.org/ |
Theano | 由MILA开发的深度学习框架 | 是一个Python库,用于数值计算,特别是用于深度学习。它可以在CPU和GPU上运行,支持动态计算图。 | http://deeplearning.net/software/theano/ |
CNTK | 由微软开发的深度学习框架 | 是一个深度学习框架,由C++编写,支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、CNTK、Torch、MXNet等。 | https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/ |
MXNet | 由Amazon开发的深度学习框架 | 是一个深度学习框架,由C++编写,支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、CNTK、Torch、MXNet等。 | https://mxnet.apache.org/ |
Chainer | 由Preferred Networks开发的深度学习框架 | 是一个深度学习框架,由Python编写,支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、CNTK、Torch、MXNet等。 | https://chainer.org/ |
PaddlePaddle | 百度开发的深度学习框架 | 是一个深度学习框架,由Python编写,支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、CNTK、Torch、MXNet等。 | https://www.paddlepaddle.org.cn/ |
Torch | 由Facebook开发的深度学习框架 | 是一个深度学习框架,由C++编写,支持多种深度学习框架,如Caffe、TensorFlow、CNTK、Torch、MXNet等。 | http://torch.ch/ |