一个做知识分享的网站
深度学习主流框架交流,
cysgjj时间2025-06-06 15:12:49分类经验交流浏览4
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习主流框架交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习主流框架交流的解答，让我们一起看看吧。
2019年后深度学习框架现在哪个性能最强？
深度学习框架是一种界面、库或工具，它使我们在无需深入了解底层算法的细节的情况下，能够更容易、更快速地构建深度学习模型。深度学习框架利用预先构建和优化好的组件***定义模型，为模型的实现提供了一种清晰而简洁的方法。利用恰当的框架来快速构建模型，而无需编写数百行代码。
一个良好的深度学习框架具备以下关键特征：1.优化的性能，2.易于理解和编码，3.良好的社区支持，4.并行化的进程，以减少计算；5.自动计算梯度。从综合性能比较的角度看，个人认为Caffe2性能最优，TensorFlow易用性更好些。
《TensorFlow实战》和《TensorFlow:实战google深度学习框架》两本书有何异同？
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。
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》。
深度学习框架都有哪些？
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。
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。
到此，以上就是小编对于深度学习主流框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习主流框架交流的3点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.lnbtw.com/post/53662.html
