想请大家谈谈几个深度学习框架的使用方面的理解?

几个常用深度学习框架

Tensorflow、pytorch、caffe、keras 。。。

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共11条回复 我来回复
  • 伊希
    伊希
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    1

    2个月前 0条评论
  • sslgd
    sslgd
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    基础学习中。入门感觉很难。不要呗专业名词吓住。需要有技术的带着。

    2个月前 1条评论
    • sslgd 2022-03-18 17:46:19

      1我评论我自己

  • dale.lee
    dale.lee
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    1

    2个月前 1条评论
    • Johngo学长 2022-03-18 12:53:57

      谈谈你对这几个框架的认识,然后在你回复后,统计 1 的个数哈

  • ...
    ...
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    1

    2个月前 1条评论
    • Johngo学长 2022-03-18 12:54:01

      谈谈你对这几个框架的认识,然后在你回复后,统计 1 的个数哈

  • 感到鸭梨
    感到鸭梨
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    虽然学习进度还未涉及以上内容,但是仍然回复,支持!!!

    2个月前 1条评论
    • yao 2022-03-18 11:55:23

      1

  • rock
    rock
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    最初tensorflow1.0以下版本是静态图机制,每次定义网络,调试非常麻烦。后来有了keras,keras对tensorflow的底层api进行了一系列封装(仅指tensorflow-backend),提高了易用性,深度神经网络定义更加方便,但是由于高度封装,可能灵活性不如原生tensorflow;tensorflow 1.0之后吸收了keras,可以直接在tensorflow中导入keras,使用keras api,非常方便,吐槽一下,tensorflow版本迭代太快,很多api非常混乱。pytorch在学术界使用非常广泛,已经超过了tensorflow(毕竟mxnet创始人都去教pytorch了),pytorch基于动态图机制,定义网络也非常方便,不过似乎现在工业界还是使用tf居多,毕竟静态图效率较高?caffe基本上算是没落了,现在用的人应该非常少了,毕竟连facebook都用pytorch去了。其实国内baidu开发的paddlepaddle框架也非常不错,用了都说好,可惜用的人也不多。

    2个月前 3条评论
    • lee 2022-03-18 14:50:39

      1

    • yao 2022-03-18 11:55:31

      1

    • Johngo学长 2022-03-18 11:35:56

      1 看这个的累计数哈

  • Yuppie
    Yuppie
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    个人理解,如有错误请纠正。

    Tensorflow目前主要在工业级领域处于领先地位,适合深度学习和人工智能领域的开发者进行使用。
    Pytorch目前主要在学术研究方向领域处于领先地位,可以使用强大的GPU加速的Tensor计算,代码很简洁、易于使用。
    Keras是在Tensorflow的基础上再次集成的;所以,他的代码会更加简洁方便,适于初学者;但因为它是在Tensorflow的框架上再次封装的,那么运行速度肯定就没有Tensorflow快了。
    Caffe 是用于特征抽取的卷积框架,可读性高,现有的CNN模型中速度最快。

    2个月前 5条评论
    • 2022-03-18 17:24:16

      1

    • chen 2022-03-18 17:21:21

      1

    • yume 2022-03-18 17:18:01

      1

    • yao 2022-03-18 11:55:40

      1

    • Johngo学长 2022-03-18 11:36:00

      1 看这个的累计数哈

  • ᕱ ᕱ
    ᕱ ᕱ
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    😶虽然我不知道这个技术是啥但不妨碍我来评论,权当给群主涨涨人气叭!别赞要脸

    2个月前 1条评论
  • 冰冰子°
    冰冰子°
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    1

    2个月前 1条评论
    • Johngo学长 2022-03-18 11:19:36

      谈谈你对这几个框架的认识,然后在你回复后,统计 1 的个数哈

  • 远方
    远方
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    一句话点评:

    TensorFlow:不完美但最流行的深度学习框架,社区强大,适合生产环境

    pytorch:简洁易于阅读,速度快,易用设计最符合人们的思维,活跃的社区,适合研究

    Caffe/Caffe2:文档不够完善,但性能优异,几乎全平台支持(Caffe2),适合生产环境

    Keras:入门最简单,但是不够灵活,使用受限

    MXNet:文档略混乱,但分布式性能强大,语言支持最多,适合AWS云平台使用

    CNTK:社区不够活跃,但是性能突出,擅长语音方面的相关研究

    2个月前 8条评论
  • 1129669521
    1129669521
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    caffe与pytorch是由facebook开发。Tensorflow的社区非常友好庞大,对于初学者来说遇到问题很容易找到解决方案。

    keras是比较简单易学的,高封装性。torch是动态图计算,其余三种是静态图计算,需要先定义再使用。Tensorflow的部署比较方便,可以使用C++或者python或者前端的JS。

    2个月前 7条评论
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