十大深度学习框架
十大深度学习框架
随着机器学习 (ML) 继续获得市场吸引力 (DL)，数据科学的另一个前沿研究领域，即深度学习，正在扩展。
机器学习的一个分支称为深度学习。当使用大量数据进行教育时，深度学习系统可以匹配（甚至可能超过）人脑的认知能力，这就是深度学习如此特别的原因。
现在让我们来看看一些最受欢迎和最常应用的深度学习框架及其独特的品质！
TensorFlow
TensorFlow 是谷歌的开源平台，可能是最受欢迎的机器学习和深度学习技术。 TensorFlow 是一个基于 JavaScript 的框架，其中包含多种工具和社区资源，可让训练和使用 ML/DL 模型变得简单。详细了解深度学习的最佳软件。
TensorFlow Lite 可用于在移动或嵌入式设备上部署模型，而主要工具允许您在浏览器上构建和部署模型。此外，TensorFlow Extended 可用于在大型生产环境中训练、创建和部署 ML/DL 模型。
TensorFlow 的好处
- 对于创建 DL 模型和试验深度学习架构，TensorFlow 是理想的选择。
- 它用于数据集成任务，例如组合来自图形、SQL 数据库和照片的信息。
PyTorch
Facebook 创建了开源深度学习框架 PyTorch。创建它的唯一目标是加快从研究原型到生产部署的整个过程。它建立在 Torch 库之上。 PyTorch 的有趣之处在于它在 C++ 前端之上有一个 Python 接口。
torch.distributed”后端支持研究和生产中的可扩展分布式训练和性能优化，前端是模型构建的基本构建块。
PyTorch 的好处
- 它非常适合原型设计、培训和构建小型项目。
- 它广泛用于计算机视觉和自然语言处理等深度学习应用。
难的
Keras 是我们包含的另一个开源深度学习框架。这个有用的工具可以与 PlaidML、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit 和 TensorFlow 一起使用。 Keras 的独特卖点是它的速度。因为它具有内置的并行性支持，所以它可以分析大量数据，同时减少模型训练时间。它非常易于使用和扩展，因为它是用 Python 设计的。
Keras 的好处：
- 对于那些刚刚进入这个行业的人来说，这真是太棒了。它使简单的概念原型制作和学习变得简单。
- 它鼓励快速的深度神经网络测试。
- 它有助于创建清晰简洁的代码。
十四行诗
Sonnet 是 DeepMind 创建的高级工具包，用于在 TensorFlow 中创建复杂的神经网络架构。您可能已经猜到，TensorFlow 是这个深度学习系统的基础。 Sonnet 开发和创建了与神经网络的每个单独组件相对应的基本 Python 对象。
然后将计算 TensorFlow 图分别链接到这些项目。通过这种独立生成 Python 对象并将它们连接到图形的方法，可以更轻松地创建高级架构。
十四行诗的好处
- 使用 Sonnet，您可以创建可以与其他模块通信信息的模块或在内部声明其他子模块。
- 张量和变量范围只是 TensorFlow 的几个基本元素，它们很容易访问，因为 Sonnet 是专门为使用它而设计的。
- 以原始形式编写的 TF 代码和在其他高级库中编写的代码都可以与使用 Sonnet 开发的模型相结合。
MXNet
MXNet 是一个用于深度神经网络部署和训练的开源深度学习框架。由于其巨大的可扩展性，它鼓励快速模型训练。除了具有灵活的编程风格外，它还支持多种编程语言，包括 C++、Python、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl 和 Wolfram。
MXNet 的好处：
- 除了快速的上下文变化和改进的计算，它还支持多个 GPU。
- 它允许开发人员选择他们喜欢的编程风格来创建深度学习模型，因为它支持命令式和符号式编程。
用于 TensorFlow 的 Swift
一个名为 Swift for TensorFlow 的尖端平台将 TensorFlow 的优势与 Swift 编程语言的优势相结合。 Swift for TensorFlow 集成了机器学习、可微分编程、编译器、系统架构等方面的所有最新发现，因为它专为机器学习而创建。该项目可供任何想要使用它的人使用，即使它仍处于起步阶段。
Swift for TensorFlow 的好处
- 由于 Swift 与 Python 的紧密联系，迁移非常简单。 Swift for TensorFlow 通过直接与通用编程语言 Python 集成，使用户能够轻松流畅地表达高级算法。
- 如果您的想法不适合动态语言，那么这是一个很棒的选择。由于 Swift 是一种静态类型语言，任何错误都会预先显示，以便您可以在代码执行之前修复它们。
胶水
Gluon 是一个开源深度学习接口，最近才被添加到深度学习框架列表中。它帮助开发人员快速有效地创建机器学习模型。 ML/DL 模型可以通过使用清晰简洁的 API 选择预先构建和优化的神经网络组件来定义。
用户可以使用简短、清晰和简单的代码使用 Gluon 定义神经网络。它包括一整套用于神经网络的即插即用构建组件，例如初始化器、优化器和预配置层。这些有助于消除许多复杂的实现细节。
胶子的好处
- 由于 Gluon 使用户能够以与任何其他数据结构相同的方式构建和修改 ML/DL 模型，因此对于刚开始使用机器学习的人来说，它是一个灵活的工具。
- 由于 Gluon 的高度灵活性，可以很容易地对神经网络模型进行原型设计和实验。
DL4J
Deeplearning4J (DL4J) 是为 Java 和 JVM 开发的，是一个分布式深度学习库（Java 虚拟机）。因此，它适用于所有 JVM 语言，包括 Scala、Clojure 和 Kotlin。 DL4J 的基本计算是用 C、C++ 和 Cuda 编写的。
为了加速模型训练并将 AI 集成到业务环境中以在分布式 CPU 和 GPU 上使用，该平台结合了 Apache Spark 和 Hadoop。事实上，它在多个 GPU 上的表现与 Caffe 一样好。
DL4J 的好处
- 使用 DL4J，每个构成“层”的浅层网络可以组合起来创建深度神经网络。在与 Spark 和 Hadoop 一起使用的分布式生产级框架中，这种灵活性使用户能够根据需要混合变分自动编码器、序列到序列自动编码器、卷积网络或循环网络。
ONNX
微软和 Facebook 创建了 ONNX 计划，代表开放神经网络交换。它是一个为创建和传播机器学习和深度学习模型而创建的开放生态系统。除了内置运算符和常用数据类型的规范外，它还提供了可扩展计算图模型的定义。借助 ONNX，模型可以在一个框架中进行训练，然后转移到另一个框架进行推理，这简化了这样做的过程。
ONNX 的好处
- 使用 ONNX 获得硬件优化更简单。与 ONNX 兼容的运行时和库可以提高各种硬件平台上的性能。
- 用户可以通过 ONNX 使用选定的推理引擎和首选开发框架，而不必担心他们的决策会如何影响后续推理。
链
在 NumPy 和 CuPy 库之上，Chainer 是一个用 Python 构建的开源深度学习系统。 define-by-run 方法最初是由这个深度学习框架引入的。在这种方法中，必须首先定义网络数学运算（如矩阵乘法和非线性激活）之间的固定连接。然后执行实际的训练计算。
链纳的好处
- Chainer 非常通用且直观。编程语言中内置的“if”语句和“for 循环”可用于在使用 define-by-run 方法时描述控制流。这种适应性对于将循环神经网络付诸实践很有用。
- Chainer 有一个重要的额外好处是调试变得简单。使用define-by-run方法，您可以使用语言的内置调试器暂停训练计算，并检查通过特定网络代码发送的数据。
结论
既然您对所有可用的主要框架有透彻的了解，您就可以做出明智的选择并选择最适合您的项目的深度学习框架。
以原始形式编写的 TF 代码和在其他高级库中编写的代码都可以与使用 Sonnet 开发的模型相结合。
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