深度学习国产框架交流,

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

1. 想学习深度学习开源框架，比如tensorflow、caffe，需要掌握哪些linux知识？
2. 中国为什么没有一个像样的深度学习框架？
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？

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

如果仅仅是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）。

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！

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？

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国产框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习国产框架交流的4点解答对大家有用。

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