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1. 常見的深度學(xué)習(xí)框架簡介 ?
名稱 | 誕生 | 優(yōu)點 | 缺點 | 評價 | 項目地址 |
PyTorch | 2017年1月,Facebook 前身2002年誕生紐約大學(xué)的Torch | 簡潔:tensor->variable->nn.Moudle ? 速度: 易用: 活躍的社區(qū) | ? | ? | ? |
Theano | 2008年蒙特利爾大學(xué)LISA python庫 | 奠定了基本設(shè)計方向:以計算圖為框架核心,采用GPU加速計算 | 難調(diào)試,構(gòu)建圖慢 | 停止開發(fā),不建議研究 | ? |
TensorFlow | 2015年,Google Python C++ | 基于計算圖實現(xiàn)自動微分系統(tǒng) 在ARM架構(gòu)上編譯和優(yōu)化 | 系統(tǒng)設(shè)計復(fù)雜 頻繁變動接口 接口設(shè)計難懂 文檔混亂 | 不完美但最流行,社區(qū)強大,適合生產(chǎn)環(huán)境 | https://github.com/tensorflow/tensorflow |
Keras | 高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API Python | 支持快速實驗 屏蔽后端的差異性,提供一致的用戶接口 | 過度封裝 程序緩慢 | 入門簡單,不夠靈活,使用受限 | https://keras.io/ |
Caffe/Caffe2 | C++ | 簡潔快速,易用 全平臺支持 | 缺少靈活性 | 文檔不夠完善,性能 優(yōu)異,全平臺支持,適合生產(chǎn)環(huán)境 | https://caffe.berkeleyvision.org/ ? https://caffe2.ai/ |
MXNet | 2014 Amazon李沐 | 分布式支持,內(nèi)存、顯存優(yōu)化 AWS云平臺 | 接口文檔不夠完善 | 文檔混亂,分布式性能強大,語言支持最多,適合AWS云平臺使用 | https://mxnet.incubator.apache.org/ |
CNTK | 2015年 微軟公司 | ? | ? | 社區(qū)不夠活躍,性能突出,擅長語音方面的相關(guān)研究 | ? |
PaddlePaddle | 百度 | ? | ? | ? | ? |
CyNet | CMU開發(fā) | ? | ? | ? | ? |
Tiny-dnn | C++11標(biāo)準(zhǔn) | ? | ? | ? | ? |
Deeplearning4J | Java | 文檔優(yōu)秀 | ? | ? | ? |
Nervana | Inter | ? | ? | ? | ? |
DSSTNE | Amazon | ? | ? | ? | ? |
CoreML | ? | ? | ? | ? | ? |
MDL | ? | ? | ? | ? | ? |
2. ONNX標(biāo)準(zhǔn) ?
Facebook和微軟,推出Open Neural Network Exchange(ONNX,開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換)格式,一個用于表示深度學(xué)習(xí)模型的標(biāo)準(zhǔn),可使模型在不同框架之間進行轉(zhuǎn)移。
https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch ?
https://discuss.pytorch.org/
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