多框架深度学习交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于多框架深度学习交流的问题，于是小编就整理了5个相关介绍多框架深度学习交流的解答，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. 2019年后深度学习框架现在哪个性能最强？
3. 如何评价阿里开源的移动端深度学习推理框架mnn？
4. TensorFlow、PyTorch这一类深度学习框架对机器学习科研的意义是什么？
5. 中国为什么没有一个像样的深度学习框架？

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。。。。

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。

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

TensorFlow、PyTorch这一类深度学习框架对机器学习科研的意义是什么？

框架是一种实现方式，通过API简化神经网络构建流程，API提供调整一些参数的方法，使设计本身更加灵活，又无需考虑底层的优化和实现方法，让研究上层架构的研究者更专注于研究内容本身而不是实现方法。

中国为什么没有一个像样的深度学习框架？

你听说过贾扬清吗？他是现在的阿里技术副总裁，深度学习框架caffe是他一个人独立完成的，也是当年的第一个深度学习框架，是由中国人完成的！此外，facebook的pytorch框架和谷歌的tensorflow框架也是他深度参与开发的。可以说现在的主流深度学习框架都是由他主导开发的，他在完成caffe框架后，抱着开源的想法，将caffe进行开源，谷歌，微软，亚马逊等企业都是使用过caffe框架的！有了caffe才有了后来的tensorflow和pytorch。

目前国内百度的paddle paddle以及腾讯的Angle都是国人自主研发的深度学习框架，而且也是和其他几个主流框架齐名！

不要太小看中国，中国牛人还是很多的只是你没有去深入了解而已！

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

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