深度學習框架

• Keras?- 我的朋友和我開個玩笑，我們說你的代碼中只有Keras導入的行數比實際代碼要多，因為函數的級別非常高。真的很認真。你可以加載一個預訓練的網絡并在你自己的任務中以6行進行微調。這太不可思議了。這絕對是我用于黑客馬拉松的框架，當我在時間緊迫時，但我認為如果你真的想學習ML和DL，依靠Keras的漂亮API可能不是最好。
• Tensorflow?- 這是我現在的深入的框架。老實說，我認為它有最陡峭的學習曲線，因為需要很長時間才能熟悉Tensorflow變量，占位符和構建/執行圖形的想法。Tensorflow的一大優勢是Github和Stackoverflow的數量可以幫到你。您可以找到Tensorflow中幾乎所有錯誤的答案，因為有人可能之前遇到過這種錯誤。我認為這非常有幫助。
• Torch?- 2015絕對是Torch的一年，但除非你真的想學習Lua，否則PyTorch可能就是現在的方式。但是，有很多與Torch相關的好的文檔和教程，所以這是一個很好的好處。
• PyTorch?- 我的另一個朋友和我有這個笑話我們說如果你遇到PyTorch中的一個錯誤，你可能會在不到2個小時內閱讀整個PyTorch的文檔，你仍然找不到你的答案LOL。但說實話，很多人工智能研究人員一直都在為它做好準備，所以盡管它還很年輕，但它絕對值得一試。我認為Tensorflow和PyTorch將成為將開始接管DL框架空間的2個框架。
• Caffe和Caffe2?- 從來沒有和Caffe玩過，但這是最早的深度學習庫之一。Caffe2值得注意，因為它是Facebook用來為其模型提供服務的生產框架。根據Soumith Chintala的說法，Facebook的研究人員將使用PyTorch嘗試新的模型和研究思路，并將使用Caffe2進行部署。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习的所有资源链接和经验教训（八）深度学习框架的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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