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最新深度学习框架交流,
cysgjj时间2025-05-08 09:25:24分类经验交流浏览5
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于最新深度学习框架交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍最新深度学习框架交流的解答，让我们一起看看吧。
- 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？
- 如何看待2020年3月28日华为开源的深度学习框架MindSpore？
- 如何评价阿里开源的移动端深度学习推理框架mnn？
- 如何评价深度学习框架Keras？
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。
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：
如何评价阿里开源的移动端深度学习推理框架mnn？
我认为做开源项目，并不是说把自己公司现成的源码发布到git上就认为自己为开源社区做贡献了。你要考虑到，你发布的东西是多少人多需要的？能否解决开发者面临的难点痛点？为开发者构建符合主流规范标准的软件项目工程带来便利？
大多数开发人员或者团队，并不需要基于固定模式、整体技术方案的源代码，更多是需要能够提供开发效率、提高软件运行性能、提升使用体验、或者优化/简化软件架构优设计维护的通用型开源技术。我知道阿里开源了很多项目，但几乎没有我所需要的。一来相关的技术解决方案，界内有更多成熟的产品，二来这些现成代码往GIT上一放就没后续的迭代更新了，连个文档也不完善，让人如何放心使用
如何评价深度学习框架Keras？
Keras的口号是：
尽可能缩短从想法到结果的延迟是做好研究的关键。
所以，推荐用Keras来学习深度学习（像不像绕口令）。对于学习而言，及时反馈非常非常重要。所以编程语言的学习经常推荐用REPL（读取-求值-输出 循环，Read-Eval-Print Loop）。深度学习同理。
（图片来源：Keras***）
得益于Keras精心设计的API和优良的文档，用Keras搭神经网络，是难以想象的方便。不消一刻钟，参考Keras的文档，就可以搭一个神经网络：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
深度学习现在是比较热门，因为Keras是为人类而不是天顶星人设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。
Keras的核心数据结构是“模型”，模型是一种[_a***_]网络层的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。你也可以查看函数式模型来学习建立更复杂的模型，搭建一个问答系统、图像分类模型，或神经图灵机、word2vec词嵌入器就是这么快。支撑深度学习的基本想法本就是简单的。
到此，以上就是小编对于最新深度学习框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于最新深度学习框架交流的4点解答对大家有用。
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