深度学习框架搭配交流,

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

1. 深度学习框架有哪些？各有什么特点？
2. 如何看待2020年3月28日华为开源的深度学习框架MindSpore？
3. 如何评价阿里开源的移动端深度学习推理框架mnn？
4. 想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？
5. 深度学习框架Caffe的发音是怎么样的？

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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如何看待2020年3月28日华为开源的深度学习框架MindSpore？

感谢邀请，我来谈谈我的看法。

华为本次发布的 AI 全栈式解决方案，让这家公司成为目前全球唯一提供 AI 全栈软件和系列化芯片的提供商。同时，华为还提供了一套与之配套的统一开发框架。

华为 AI 发展战略

AI 是基础生产力，这个观点是华为通过自身的实践总结出的经验，现在华为希望把提升自身生产力的技术开放出来，供所有人使用。「自 2017 年起，华为就确定了构建万物互联的愿景，」华为轮值董事长徐直军表示。「为此，华为制定了 AI 发展战略。如同工业化革命期间的电力和铁路一样，人工智能是 21 世纪的新通用目的技术。

华为认为，人工智能带来的改变将涉及所有行业，包括交通、教育、医疗和金融。而人工智能引发的变革才刚刚开始，目前我们正处在 AI 应用与社会环境相互碰撞的时期。在研究层面，2017 年全球发表的机器学习论文数量已经达到了 2 万余篇，目标检测、机器翻译的性能超越人类；而另一方面，只有约 4% 的企业已经投资或部署了 AI 技术，5% 的高等教育机构使用了 AI 等等，这反映出应用层面的冷静。现阶段，这种研究与应用之间的落差令人欣喜，同时选择解决正确的问题是最重要的任务。

徐直军表示，为了弥合这种研究与应用之间的差距，AI 需要以下三大改变：

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

想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？

[_a***_]仅仅是TensorFlow和Caffe的话，可以在Windows上开发。

TensorFlow的Windows支持挺不错的。

比如，在Windows上安装TensorFlow只需一个命令（***定你的机器配置好了显卡相关驱动、CUDA等，还有Python环境）：

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

简单吧？

Caffe对Windows的支持没有TensorFlow好，还属于社区支持。

具体安装方法可以参考Caffe官方GitHub仓库的Windows分支。有适配Visual Studio 2015, CUDA 8.0, Python 3.5/2.7的编译好的二进制文件下载。

***s://github***/BVLC/caffe/tree/windows

当然，还是有些框架对Windows支持很差或者干脆没有支持。所以基于Linux开发也不错。

我建议你直接用就是了，不用先去学Linux。今时今日，像Ubuntu这样的发行版，基本上已经接近开箱即用的程度（注意，仅限于开发方面）。

深度学习框架Caffe的发音是怎么样的？

Caffe是一个用C++编写，配备Python接口的深度学习框架。Caffe支持CNN、RCNN、LSTM等不同种类的深度学习架构，很适合处理图像分类和图像切分方面的问题。另外，Caffe也支持GPU加速（基于Nvidia的CuDNN）。

（Caffe*** caffe.berkeleyvision.org 截屏）

Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding（用于快速特征嵌入的卷积架构）。一般而言，这类缩略词的读法是逐字母发音，即读为C-A-F-F-E。

不过，很巧的是，caffe正好构成了一个单词，caffe是café（来源于法语的英语词汇，意为咖啡店）的另一种拼写法。因此，另一种可能发音是整个单词一起发音/ˌkæˈfeɪ/。

Caffe的作者是Berkeley博士Yangqing Jia（贾扬清），提出Caffe的论文为Yangqing Jia与Evan Shelhamer、Jeff Donahue、Sergey Karayev、Jonathan Long、Ross Girshick、Sergio Guadarrama、Trevor Darrell合作的Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding（arXiv:1408.5093）。按照“名从主人”的原则，Caffe的读音应当以贾扬清本人的读法为准。那么贾扬清本人又是如何念Caffe的呢？在GitHub的Caffe项目中（BVLC/caffe/issues/477），贾扬清提到Caffe的发音类似cafe，并给出了Google翻译的英翻法链接（translate.google***/#en/fr/caffe）。因此，Caffe的“正统”发音应该是按照法语发音，读作/ka.fe/。

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

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