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深度学习框架与软件交流,
cysgjj时间2025-07-29 18:55:21分类经验交流浏览10
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与软件交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习框架与软件交流的解答，让我们一起看看吧。
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。。。。
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：
深度学习框架都有哪些？
TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle，Deeplearning4j，ONNX，Caffe，Theano
还有一些非主流的，比如MATLAB，Mathematica
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[_a***_]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。
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。
到此，以上就是小编对于深度学习框架与软件交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架与软件交流的3点解答对大家有用。
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