深度学习框架展示交流,

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展示交流的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习框架展示交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 《TensorFlow实战》和《TensorFlow:实战google深度学习框架》两本书有何异同？
2. 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？
3. 小众轻量级深度学习开源框架DarkNet如何入门？
4. 如何评价阿里开源的移动端深度学习推理框架mnn？
5. Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

《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。

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/

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

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。

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。

到此，以上就是小编对于深度学习框架展示交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架展示交流的5点解答对大家有用。

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