深度学习几种框架交流,

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

1. 深度学习框架都有哪些？
2. Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
3. tx2使用的深度学习框架是什么？
4. 英特尔大数据深度学习框架BigDL是个什么东西？

深度学习框架都有哪些？

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。）

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

还有一些非主流的，比如MATLAB，Mathematica

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[_a***_]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。

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。

不知您的问题是什么时候问的，悟空缺失这个功能挺不方便。

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。

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。

这个要看个人对框架的需求和项目的具体应用了。

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。

tx2使用的深度学习框架是什么？

这个设备没有具体的学习框架啊，看你自己喜欢什么样子的学习框架，目前主要是tensorflow和pytorch为主，该设备上有系统，安装完系统后可以在此基础上安装

TX2使用的深度学习框架主要是TensorFlow。在TensorFlow的安装过程中，需要用到CUDA和cuDNN。对于Ubuntu 16.04 64-bit系统，需要安装CUDA 8.0和cuDNN 5.1.10。同时，为了解决在TensorFlow编译时可能出现的内存不足问题，可以设置虚拟内存。此外，也有人通过创建Swap交换区来增加可用内存。
请注意，虽然TensorFlow是目前应用最广泛的深度学习框架，但也有其他框架如PyTorch、Keras等在深度学习领域也有着广泛的应用。

tx2使用的深度学习框架是NVIDIA的深度学习软件开发工具包（CUDA Toolkit）和TensorRT。CUDA Toolkit是一种针对NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型，它支持深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。而TensorRT是NVIDIA推出的针对深度学习推理（inference）的高性能推理引擎，它可以加速神经网络的推理过程，提高推理效率。这两个框架可以有效地配合使用，为tx2提供强大的深度学习能力，并且提高了模型的性能和效率。

!TX2使用的深度学习框架是NVIDIA的TensorRT，它是一个用于优化深度学习推断的高性能推理引擎。TensorRT支持各种深度学习框架，包括TensorFlow、Caffe、ONNX等，能够将深度学习模型进行优化和加速，以提高推理的速度和效率。TX2利用TensorRT可以实现在边缘设备上进行快速和高效的深度学习推理，使其在视觉识别、自动驾驶、智能监控等领域有着广泛的应用。TensorRT的强大性能使得TX2成为一个强大的深度学习推理平台。

英特尔大数据深度学习框架BigDL是个什么东西？

BigDL是基于Apache Spark的一个开源分布式深度学习框架，英特尔于2016年12月对外正式发布。目的是让深度学习和大数据平台能够无缝、非常容易地结合在一起，使得深度学习更易于被大数据的社区和数据科学的社区使用。这款产品主要面向使用Hadoop进行大数据的存储和分析处理的用户。它们在Hadoop上有过较大投入，拥有大量数据集存储在Hadoop集群中。之前，如果想利用数据进行深度学习的训练，通常的做法是把这些数据导出，然后进行处理。这个过程耗时而且投资不小，BigDL的目的就是让这些用户可以直接在Hadoop平台上进行深度学习的训练。

除了成本节省之外，BigDL的另一个特点是可以大大降低Hadoop用户的AI学习成本，比如，通过重用Hadoop平台上的现有大数据工具和流程，包括工作流的管理、***管理等，这样可以大大提高用户深度学习应用的开发效率以及应用部署的效率。

BigDL于2016年12月在GitHub上发布了第一个版本后，在接下来差不多一年多的时间发布了四个主版本。其中除英特尔外，BigDL也收到众多社区用户的代码贡献，比如阿里巴巴等等。而在用户方面，目前，BigDL四个版本都有用户在使用，遍布很多行业用户，也不乏知名用户。比如在国外有AWS、Azure、IBM、MasterCard，在国内有阿里巴巴、京东、金山云等。

本回答来自科技行者团队邹大斌

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

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