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1. 常見的深度學習框架簡介 ?
名稱 | 誕生 | 優點 | 缺點 | 評價 | 項目地址 |
PyTorch | 2017年1月,Facebook 前身2002年誕生紐約大學的Torch | 簡潔：tensor->variable->nn.Moudle ? 速度： 易用： 活躍的社區 | ? | ? | ? |
Theano | 2008年蒙特利爾大學LISA python庫 | 奠定了基本設計方向：以計算圖為框架核心，采用GPU加速計算 | 難調試，構建圖慢 | 停止開發，不建議研究 | ? |
TensorFlow | 2015年，Google Python C++ | 基于計算圖實現自動微分系統 在ARM架構上編譯和優化 | 系統設計復雜 頻繁變動接口 接口設計難懂 文檔混亂 | 不完美但最流行，社區強大，適合生產環境 | https://github.com/tensorflow/tensorflow |
Keras | 高層神經網絡API Python | 支持快速實驗 屏蔽后端的差異性，提供一致的用戶接口 | 過度封裝 程序緩慢 | 入門簡單，不夠靈活，使用受限 | https://keras.io/ |
Caffe/Caffe2 | C++ | 簡潔快速，易用 全平臺支持 | 缺少靈活性 | 文檔不夠完善，性能 優異，全平臺支持，適合生產環境 | https://caffe.berkeleyvision.org/ ? https://caffe2.ai/ |
MXNet | 2014 Amazon李沐 | 分布式支持，內存、顯存優化 AWS云平臺 | 接口文檔不夠完善 | 文檔混亂，分布式性能強大，語言支持最多，適合AWS云平臺使用 | https://mxnet.incubator.apache.org/ |
CNTK | 2015年 微軟公司 | ? | ? | 社區不夠活躍，性能突出，擅長語音方面的相關研究 | ? |
PaddlePaddle | 百度 | ? | ? | ? | ? |
CyNet | CMU開發 | ? | ? | ? | ? |
Tiny-dnn | C++11標準 | ? | ? | ? | ? |
Deeplearning4J | Java | 文檔優秀 | ? | ? | ? |
Nervana | Inter | ? | ? | ? | ? |
DSSTNE | Amazon | ? | ? | ? | ? |
CoreML | ? | ? | ? | ? | ? |
MDL | ? | ? | ? | ? | ? |
2. ONNX標準 ?
Facebook和微軟，推出Open Neural Network Exchange(ONNX,開放神經網絡交換)格式，一個用于表示深度學習模型的標準，可使模型在不同框架之間進行轉移。
https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch ?
https://discuss.pytorch.org/
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