十大深度学习(DL)框架

人工智能领域正在快速发展，算法不断发展以匹配甚至超越人类的能力，例如ChartGPT及其最近发布的新功能。我们今天使用的大多数人工智能工具，例如谷歌翻译等虚拟协助机器人，都是基于深度学习框架构建。深度学习（DL）是机器学习的高级子领域。深度学习模型可以自行演化，无需持续编程。深度学习网络具有无限的学习能力，可以理解数量惊人的数据，并为全新的分析水平打开大门。这些算法可以增强计算机视觉、语音识别、自然语言处理和分析任务，其应用范围从自动驾驶汽车到医学研究和诊断。

深度学习概述

机器学习过程涉及获取数据来构建模型，以分析或推断信息，并最终做出预测。深度学习扩展了常规机器学习，不断增强模型理解复杂数据特征的能力。这使得深度学习算法不仅可以输入数字，还可以输入图像、文本、声音或视频，并返回其他图像、文本、声音、视频或数字作为输出。

因此，深度学习模型可以解决各种现实问题，例如检测疾病、驾驶汽车、定位田间害虫等。它们在计算机视觉任务中也表现出色，例如对对象进行分类和从图像中转录文本。

最近的进展已经达到了深度学习和人工智能在许多任务上可以与人类相媲美甚至超越人类的程度，包括编码、生成原始文本、分析数据和构建报告。

但深度学习的实现并不简单，因为它需要大量的数据和强大的计算能力。使用中央处理单元 (CPU) 不足以训练深度学习网络。许多现代解决方案都依赖于高端图形处理单元(GPU)。还有张量处理单元 (TPU)，专门用于加速TensorFlow用户的工作。

构建深度学习模型的另一个先决条件是熟悉深度学习框架。在介绍最流行的框架之前，让我们先定义一下框架是什么以及它们如何工作。

什么是深度学习框架？

深度学习框架是一个软件库，为数据科学和机器学习专业人员提供训练深度学习模型的工具。这些包具有层、激活函数、优化器和损失函数的功能，用于创建各种类型的深度神经网络架构。

深度学习框架通常具有用于基于Python等编码语言训练模型的编程接口。它们还提供数据预处理、数据增强、模型评估和模型部署等功能——构建深度学习模型的基本步骤。简而言之，深度学习库让您可以轻松上传数据并训练模型。让我们看一下最流行的深度学习框架。

十大深度学习框架

TensorFlow

TensorFlow是Google支持的基于Python的开源深度学习框架，它也与第三方平台集成良好。它有一个活跃的社区，致力于更新并提供指导和支持。事实上，它是最流行的深度学习框架之一，被 Airbnb、英特尔和X等大公司所使用。此外，据称大多数谷歌技术都依赖它。例如，Google Translate使用TensorFlow功能，例如：

• 自然语言处理
• 文本分类和摘要
• 语音、图像和手写识别
• 预测
• 标记

Keras

Keras是另一个广泛使用的开源深度学习框架。2019年，TensorFlow 2.0发布，以Keras语法为傲，标志着该软件包对社区的重要性。虽然它是基于TensorFlow构建的，但该库最终实现了其前身无法实现的目标 - 使用起来非常简单。Keras只需要很少的代码，对于初学者来说是最简单的软件包之一。

PyTorch

PyTorch是Facebook开发的开源库，以其简单性、灵活性和可定制性而闻名。就社区内的采用程度而言，深度学习框架与 TensorFlow存在竞争。PyTorch具有简洁的架构风格，使得深度学习模型的训练和开发变得简单。Py代表Python，因此任何对编程语言有基本了解的人都可以使用它。

Caffe

如果您在深度学习流行之前就已经接触过它，那么您可能使用过Caffe——一种以其速度而闻名的开源深度学习框架。它每天可以处理超过6000万张图像，非常适合图像识别。该软件包可与C、C++、Python、MATLAB和CLI配合使用，并为Google的DeepDream等令人惊叹的项目做出了贡献。其富有表现力的架构允许无需硬编码即可训练神经网络，而其可扩展代码则鼓励积极开发。Caffe在深度视觉识别应用程序中很受欢迎，但不支持TensorFlow或Microsoft Cognitive Toolkit中的细粒度网络层。因此，建立复杂的层类型必须使用低级语言来完成。

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit（以前称为CNTK是一个开源深度学习框架，支持Python、C++和CLI等接口。它可以为几乎所有深度学习任务训练循环神经网络和卷积神经网络，包括图像、语音和基于文本的分析。Microsoft Cognitive Toolkit在多台机器上运行时提供比TensorFlow更高的性能和可扩展性。该包可以无缝处理图像、手写和语音识别问题。

MXNet

Apache基金会的MXNet是一个开源深度学习框架，用于灵活的研究原型设计和生产。它支持多种编程语言，包括Python、Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl，使其适用于高功率和低功率设备。

MXNet支持命令式和符号式编程，允许在原型设计期间使用动态计算图，并支持静态计算图以优化执行。此外，它是为分布式计算而设计的，即该软件包可以跨多个GPU和CPU进行扩展。MXNet是一个不断发展的框架，拥有一个由开发人员和研究人员组成的活跃社区，可生成大量文档、教程和资源。

Theano

Theano是一个基于NumPy语法构建的开源深度学习框架和Python库。它是由蒙特利尔大学最先进的人工智能研究社区Mila开发的。通过这个包，用户可以有效地优化数学计算并将其转化为代码。Theano的开发于2017年完成，但至今仍被广泛使用，其对深度学习进步的贡献是不可否认的。此外，Aesara等多个深度学习框架也是基于Theano构建的。

Deeplearning4j

Deeplearning4j (DL4J) 是一个开源深度学习框架，适用于Java语言和Java虚拟机生态系统。它为企业应用程序提供高效且可扩展的深度学习功能。DL4J支持分布式计算环境，允许跨多台机器或集群进行高效的模型训练。它具有使用Java训练模型的独特功能，同时允许与Python生态系统集成。DL4J还兼容TensorFlow、Keras和其他深度学习框架。

Chainer

Chainer是由日本公司Preferred Networks开发的开源包。它是一个灵活且直观的库，可处理动态计算图，使其特别适合快速原型设计和实验。事实上，Chainer是最早采用“按运行定义”方法的深度学习框架之一。此外，它还具有易于使用的API，并支持各种架构，包括前馈网络、CNN和RNN。该框架几乎完全基于Python，可供精通流行编程语言的数据和人工智能专业人士使用。由于 Python库中的集成快速而简单，因此您可以利用Chainer的计算能力来预处理、分析和可视化您的数据。

GGML

GGML由Georgi Gerganov开发，是一个开源张量库，专为复杂的机器学习和深度学习模型而设计。它非常适合大规模训练和高性能计算任务。GGML框架是用C语言编写的，并提供16位浮点支持。这可以实现跨平台的无缝兼容性，并显着提高训练速度，同时降低内存需求。

总结

如果您刚刚开始使用深度学习和人工智能，请选择一个用户友好的库，例如TensorFlow/Pytorch——最流行的深度学习框架之一。学习如何使用这个软件包对于任何想要从事数据科学职业的人来说都是一个巨大的好处。