深度学习框架平台交流,

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

1. 2021年了，TensorFlow和PyTorch两个深度学习框架地位又有什么变化吗？
2. 《TensorFlow实战》和《TensorFlow:实战google深度学习框架》两本书有何异同？
3. 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？
4. 深度学习框架都有哪些？

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。。。。

《TensorFlow实战》和《TensorFlow:实战google深度学习框架》两本书有何异同？

刚好两本书都买了看过，初学建议买《TensorFlow:实战Google深度学习框架》注释和代码很全很有体系，跟着学很合适。有一定基础，想进一步学习应用场景的可以买《TensorFlow实战》。

这两本书的名字比较像，也都是介绍TensorFlow的，而且都是电子工业出版社，不过仔细看，写法还是不怎么一样。

TensorFlow实战

《TensorFlow实战》是黄文坚等撰写的。书的主要内容是使用TensorFlow实现各种常见的机器学习模型，从SoftmaxRegression、自编码器、多层感知机、卷积神经网络 、AlexNet、VGGNet、GoogleInceptionNet、ResNet、循环神经网络、Word2Vec、LSTM、BidirectionalLSTM、深度强化学习、策略网络、估值网络。

总的来说，覆盖了所有常见的主流模型，比较全面，也包括最新提出的模型（GoogleInceptionNet、ResNet等）。

当然，除了用TensorFlow实现各种机器学习模型外，还介绍了TensorBoard、TF.Learn、tfprof等配套组件。

Tensorflow：实战Google深度学习框架

《TensorFlow：实战Google深度学习框架》是郑泽宇等撰写的。和《TensorFlow实战》相比，加入了更多对初学者而言比较友好的内容。比如：

当然，另一方面，《TensorFlow：实战Google深度学习框架》涉及的模型就没有《TensorFlow实战》广泛了。

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。）

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

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