深度学习课程框架交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习课程框架交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习课程框架交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度学习框架都有哪些？
2. 深度学习框架有哪些？各有什么特点？
3. 想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？
4. 如何看待2020年3月28日华为开源的深度学习框架MindSpore？

深度学习框架都有哪些？

tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle，Deeplearning4j，ONNX，Caffe，Theano

还有一些非主流的，比如MATLAB，Mathematica

深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。

TensorFlow无疑是当前人气最高的明星产品：

TensorFlow是一款开源的数学计算软件，使用数据流图（Data Flow Graph）的形式进行计算。图中的节点代表数***算，而图中的线条表示多维数据数组（tensor）之间的交互。TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的，目前开源之后可以在几乎各种领域适用。

Data Flow Graph: 使用有向图的节点和边共同描述数学计算。graph中的nodes代表数学操作，也可以表示数据输入输出的端点。边表示节点之间的关系，传递操作之间互相使用的多位数组（tensors），tensor在graph中流动——这也就是TensorFlow名字的由来。一旦节点相连的边传来了数据流，节点就被分配到计算设备上异步的（节点间）、并行的（节点内）执行。

TensorFlow的特点：

机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库，事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用户构建graph，写内层循环代码驱动计算，TensorFlow可以帮助装配子图。定义新的操作只需要写一个python函数，如果缺少底层的数据操作，需要写一些C++代码定义操作。

可适性强: 可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等

自动差分: TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益

多种编程语言可选: TensorFlow很容易使用，有Python接口和C++接口。其他语言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一个非常优秀的开源工具，支持将 C/C++ 代码与任何主流脚本语言相集成。）

作为资深玩家的我，前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet，完全凭自己的记忆和领悟回答一下这个问题：

深度学习框架有哪些：

深度学习框架作为算法工程师的必备工具，好比软件工程师的开发语言，前后至少有50多个，比较有名气的10来个，经过近10年的开发和发展，至今主要有两个框架，一个是google的tensorflow，一个是Facebook支持的pyTorch。有人喜欢拿keras和pytorch比，但事实上tensoflow完全支持keras。

如何选择

首先看你是什么群体，如果你是学生党，建议使用pytorch，因为你不需要太关心底层的实现，你只需要关注每个网络层的用法就行，最终把更多的时间用在模型网络优化和参数调整上面，这样Pytorch便于学生理解NN算法和快速实践。如果你是职业算法工程师，那我就建议tensorflow了，工作中基本上你对算法也熟悉了，更应该关注算法落地实现能力，比如，QPS性能、通信网络时延、网络结构优化、权重参数调优等等与计算机基础算法相关的工程能力。因为tensorflow本身就是先有工程需求再重构设计的，一般google大牛的理念还是很前沿的，这个可以参考theano的设计。

另外也要看你偏爱什么语言，虽然tensorflow和pytorch都有python接口调用，但tensorflow底层是c++写的，如果你很了解c++了，何必还去和只懂python的朋友争论哪个好用呢，果断是tensorflow啊，哦不，你应该两个都懂。

最后表明一下我的立场，我喜欢tensorflow，有问题随时骚扰。

国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内[_a***_]的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

关注优就业，学习更多IT知识。

深度学习框架有哪些？各有什么特点？

国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

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想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？

如果仅仅是TensorFlow和Caffe的话，可以在Windows上开发。

TensorFlow的Windows支持挺不错的。

比如，在Windows上安装TensorFlow只需一个命令（***定你的机器配置好了显卡相关驱动、CUDA等，还有Python环境）：

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

简单吧？

Caffe对Windows的支持没有TensorFlow好，还属于社区支持。

具体安装方法可以参考Caffe官方GitHub仓库的Windows分支。有适配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的编译好的二进制文件下载。

***s://github***/BVLC/caffe/tree/windows

当然，还是有些框架对Windows支持很差或者干脆没有支持。所以基于Linux开发也不错。

我建议你直接用就是了，不用先去学Linux。今时今日，像Ubuntu这样的发行版，基本上已经接近开箱即用的程度（注意，仅限于开发方面）。

如何看待2020年3月28日华为开源的深度学习框架MindSpore？

感谢邀请，我来谈谈我的看法。

华为本次发布的 AI 全栈式解决方案，让这家公司成为目前全球唯一提供 AI 全栈软件和系列化芯片的提供商。同时，华为还提供了一套与之配套的统一开发框架。

华为 AI 发展战略

AI 是基础生产力，这个观点是华为通过自身的实践总结出的经验，现在华为希望把提升自身生产力的技术开放出来，供所有人使用。「自 2017 年起，华为就确定了构建万物互联的愿景，」华为轮值董事长徐直军表示。「为此，华为制定了 AI 发展战略。如同工业化革命期间的电力和铁路一样，人工智能是 21 世纪的新通用目的技术。

华为认为，人工智能带来的改变将涉及所有行业，包括交通、教育、医疗和金融。而人工智能引发的变革才刚刚开始，目前我们正处在 AI 应用与社会环境相互碰撞的时期。在研究层面，2017 年全球发表的机器学习论文数量已经达到了 2 万余篇，目标检测、机器翻译的性能超越人类；而另一方面，只有约 4% 的企业已经投资或部署了 AI 技术，5% 的高等教育机构使用了 AI 等等，这反映出应用层面的冷静。现阶段，这种研究与应用之间的落差令人欣喜，同时选择解决正确的问题是最重要的任务。

徐直军表示，为了弥合这种研究与应用之间的差距，AI 需要以下三大改变：

到此，以上就是小编对于深度学习课程框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习课程框架交流的4点解答对大家有用。

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