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OPE体育机器学习|几款主流框架的对比和选择

发布时间:2019-02-07 作者:OPE体育智能系统

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跟着 AI 技能快速开展,各种理论与实践层出不穷,它正在敏捷改动咱们日子中简直每一个范畴。而各种开发库和结构的开展,也拉近了开发者与 AI 间隔。本文将介绍干流人工智能开发库,并剖析其特征,协助 AI 范畴开发者削减挑选妨碍。

TensorFlow:Google 开源人工智能东西

TensorFlow 是 Google 的开源人工智能东西。它供给了一个运用数据流图进行数值核算的库。能够运转在多种不同的有着单或多 CPU 和 GPU 的体系,乃至能够在移动设备上运转。它具有深沉的灵敏性、真实的可移植性、主动微分功用,而且支撑 Python 和 c++。

但因为 TensorFlow 的每个核算流都有必要结构为一个静态图,且缺少符号性循环,增加了核算困难。TensorFlow 在履行功用方面并无优势,对 RNN 支撑不如 Theano,缺少许多预先练习的模型。

Microsoft CNTK:开源深度学习东西包

CNTK 能够看作是微软对 Google 的 TensorFlow 的对擂。Microsoft 核算网络东西包 (CNTK) 是一个增强别离核算网络模块化和保护的库,供给学习算法和模型描绘。上一年 CNTK 2.0 版别的发布简化了深度学习流程,可在更广泛的人工智能生态体系之中完结无缝整合。

CNTK 支撑C ++、C#、Java、Python,答应分布式练习,还有丰厚的 RNN教程和预构建模型。但 CNTK 最开端为内部人员开发运用,所以文档不流畅难明,社区规划较小,入门材料少。

Deeplearning4j:为 Java 用户量身定制

Deeplearning4j(以下简称:DL4J)是 Java 和 Scala 环境下的一个开源分布式的深度学习项目,能够构建、定型和布置神经网络。DL4J 与 Hadoop 和 Spark 集成,支撑分布式 CPU 和 GPU,为商业环境,而非研讨东西意图所规划。DL4J 支撑 YARN 与 RBM、DBN、CNN、RNN、RNTN 和 LTSM等多种深度网络架构,还对矢量化库 Canova 供给支撑。

DL4J 运用 Java 言语完结,本质上比 Python 快,在图画辨认、诈骗检测和自然言语处理方面的体现拔尖。

Caffe:快速、开源的深度学习结构

Caffe 是一个广为人知、广泛运用的机器视觉库,将 Matlab 完结的快速卷积网络移植到了 C 和 C++ 渠道上。Caffe 具有很好的 CNN 建模才能,可是 RNN 资源就少许多,所以它更多的是面向图画辨认、引荐引擎和自然言语辨认等方向的运用,不面向其他深度学习运用比如语音辨认、时刻序列猜测、图画字幕和文本等其他需求处理次序信息的使命。

但 Caffe 不像 TensorFlow、CNTK 和 Theano 那样支撑细粒度网络层。构建杂乱的层类型有必要以低级言语完结。因为其留传架构,Caffe 对循环网络和言语建模的支撑整体上很单薄。

Caffe2:解放生产力

上一年 4 月,Facebook 开源了 Caffe2。Caffe2 更重视模块化,在移动端、大规划布置上体现杰出。好像 TensorFlow,Caffe2 运用 C++ Eigen 库,支撑 ARM 架构。

Caffe 规划的挑选使得它处理视觉类型的难题时很完美,Caffe2 连续了它对视觉类问题的支撑,且增加了对自然言语处理、手写辨认、时序猜测有协助的 RNN 和 LSTM 支撑。Caffe2 的供给了最佳的功用,但在核算灵敏性上不如 PyTorch,贾扬清曾在 reddit 上表明这是 Caffe2 和 PyTorch 团队有意做出的挑选。

Theano:深度学习结构祖师爷

Theano 开端于 2007 年发布,它是一个开源的 Python 库,答应开发者轻松地构建各种OPE体育机器学习模型。Theano 的特征是能够简化界说、优化和评价数学表达式的进程,它能够将数据结构转换为与 NumPy、BLAS 等本地库以及本地代码集成的十分高效的代码。此外,它针对 GPU 进行了优化,而且具有广泛的代码测验功用。

因为 Theano 是最早的 AI 库之一,它曾被视为推进深度学习开展的职业标准。上一年 9 月,Theano 宣告中止更新,并以最小本钱保护一年。对深度学习新手来说,用Theano 练手也未尝不可,而对作业开发者来说,Theano 已成为过去式。

人工智能的开发结构和 AI 库很多,因为篇幅有限,无法逐个比照介绍,如果有你常常运用但未被提及的其他库,欢迎在谈论区留言与咱们共享评论!

除了线上沟通,咱们在 2018 年 6 月 23 日(周六)还在南京举办了人工智能专场源创会,本次源创会特邀华为开源软件才能中心 AI 范畴开源研讨员——孟繁亮,与咱们一同共享 AI 范畴开源生态,欢迎各位OSCer前来沟通评论。

除此之外,咱们南京源创会 —— 人工智能专场还邀请了:从事视频 AI 效劳、云编排等研制作业的阿里云视频效劳技能专家——邹娟、专心 GPU 开发和人工智能技能的 NVIDIA 开发者社区司理——何琨、具有多年云通讯效劳、大数据、AI 等产品研制经历的容联易通技能专家——王凯、thinkphp 结构中心开发者之一、珺馨机器人集团 CTO——罗飞,五位职业大牛齐聚,以人工智能为中心,与你一同共享 AI 运用、基础设施、及职业经历,进行一场关于面临面的技能对话。

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