一个做知识分享的网站
深度学习框架体系交流,
cysgjj时间2025-04-23 23:55:41分类经验交流浏览15
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习框架体系交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习框架体系交流的解答，让我们一起看看吧。
- Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
- 2021年了，TensorFlow和PyTorch两个深度学习框架地位又有什么变化吗？
- C++常用深度学习框架有哪些？opencv是否可以用于研究深度学习？
- 深度学习结构及其算法和早已提出的多层感知器及其反向传播算法有哪些本质区别？
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
Keras虽然很方便，但是会有很多难以排查的问题，而底层的TensorFlow未必这么方便却很灵活，你能清楚看到张量的运算细节。作为研究人员或者工程师，两种都需要了解。
Keras是一个封装很好的高级框架，其中很多过程都封装在了API之内，所以搭建一个模型相对简单，结构相对清晰，比较适合新手入门和进阶。
TensorFlow的好处在于背后有Google提供支持，也就是说，想要使用TPU加速，一定要使用TensorFlow。而且TensorFlow的API封装没有那么宽泛，对于一些具体的调整和设计比较方便，适合对于神经网络具有丰富基础的人去做比较庞大的项目。
keras是一个高度封装的，对于科研工作者快速实现或者复现算法很好。
其实tensorflow目前也有高度封装的接口,比如tf.slim.
但是高度封装的API看不到更多参数，所以很多时候可能会造成你复现的模型无法收敛，或者精度和论文不一样。 何况现在tensorflow已经可以直接调用keras.tf.keras.可以完全使用。并且tf2.0.中，keras也享有更多tf的资源，keras搭建的模型，可以调用s***emodel来保存。
如果你是程序员，那你肯定需要模型部署，目前工业界云侧大多数还是部署tensorflow保存的模型，或者pytorch模型。
caffe模型。
端侧或者边缘侧，还是部署轻量级模型，更多也是.tflite文件，经过量化部署。用tensorflow是最通用的。具体情况还得看你们公司硬件支持情况。
比如我们公司的芯片目前只支持caffe模型，我也是很无奈，从头了解caffe.
不过好在现在有个开源项目支持各种模型之间的转换。
随着Keras作者加入Google，现在是Keras已经是TensorFlow的Keras。同时，TensorFlow 2.0首推Keras API。
当然，Keras高层或TensorFlow底层API的使用得看场景。简单搭模型使用Keras快速，需要编写自己的OP时，一般就得使用TensorFlow的API。
2021年了，TensorFlow和PyTorch两个深度学习框架地位又有什么变化吗？
facebook对pytorch投入还是很给力的。我觉得深度学习研究方向pytorch有些许优势，而落地还是TF方便些。虽然现在人工智能怎么落地产生财富还是业界难题。。。。
C++常用深度学习框架有哪些？opencv是否可以用于研究深度学习？
tensorflow开放了Python Java和C++接口，引入头文件后直接调用对应API即可。
OpenCV目前也提供了对CNN网络的支持，结构还在优化中，可能目前使用体验不如成熟的开源网络框架，但是对图片的处理API会更加丰富一些。
深度学习结构及其算法和早已提出的多层感知器及其反向传播算法有哪些本质区别？
我简单讲一下我个人的理解。深度学习只是一个统称，其中包括了dnn，cnn等。就dnn而言，现在的改进在于多层稀疏自编码进行特征提取，初始权重的分层逐步优化，有效避免了简单反向传播算法的权重消散，以及随机初始权重导致容易陷入局部最优解等问题。加上由于数据量的空前庞大和计算力的空前提高，才使得dnn有了质的改进。cnn卷积神经网络主要用于处理图像，但现在也逐渐用在其他领域如交通需求预测，信号分析等等。本质上说由于多层卷积层和池化层的存在，也属于深度学习。这个是最近的发明。
到此，以上就是小编对于深度学习框架体系交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架体系交流的4点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.lnbtw.com/post/52154.html
