高效学习的框架交流,高效教学:框架、策略与实践

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于高效学习的框架交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍高效学习的框架交流的解答，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. 小众轻量级深度学习开源框架DarkNet如何入门？
4. 深度学习框架有哪些？各有什么特点？

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 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

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Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

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。

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。

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。

小众轻量级深度学习开源框架DarkNet如何入门？

Darknet——一个源码为C的神经网络框架

今天路同学介绍一个相对小众的深度学习框架——Darknet。

与流行的Tensorflow以及Caffe框架相比，Darknet框架在某些方面有着自己独特的优势。

关于Darknet深度学习框架

Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它安装速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。

你可以在GitHub上找到源代码：

***s://github***/pjreddie/darknet

你也可以在***上阅读完成更多事情：

***s://pjreddie***/darknet/

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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到此，以上就是小编对于高效学习的框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于高效学习的框架交流的4点解答对大家有用。

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