几种DL的框架,简单介绍
来源:互联网 发布:战国立志传姬武将数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/08 06:39
在这里,我将会介绍当前比较主流的5种深度学习框架,包括 Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano,并对这些框架进行分析。
首先对这些框架进行总览。
库名称
开发语言
速度
灵活性
文档
适合模型
平台
上手难易
Caffe
c++/cuda
快
一般
全面
CNN
所有系统
中等
TensorFlow
c++/cuda/Python
中等
好
中等
CNN/RNN
Linux, OSX
难
MXNet
c++/cuda
快
好
全面
CNN
所有系统
中等
Torch
c/lua/cuda
快
好
全面
CNN/RNN
Linux, OSX
中等
Theano
python/c++/cuda
中等
好
中等
CNN/RNN
Linux, OSX
易
接下来将对这些框架进行分别介绍。
Caffe
第一个主流的工业级深度学习工具。
它开始于2013年底,由UC Berkely的Yangqing Jia老师编写和维护的具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包。
它有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,不够灵活且对递归网络和语言建模的支持很差。
TensorFlow
Google开源的其第二代深度学习技术——被使用在Google搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。
是一个理想的RNN(递归神经网络)API和实现,TensorFlow使用了向量运算的符号图方法,使得新网络的指定变得相当容易,支持快速开发。
缺点是速度慢,内存占用较大。(比如相对于Torch)
MXNet
是李沐和陈天奇等各路英雄豪杰打造的开源深度学习框架,是分布式机器学习通用工具包DMLC 的重要组成部分。
它注重灵活性和效率,文档也非常的详细,同时强调提高内存使用的效率,甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。
Torch
Facebook力推的深度学习框架,主要开发语言是C和Lua。
有较好的灵活性和速度。
它实现并且优化了基本的计算单元,使用者可以很简单地在此基础上实现自己的算法,不用浪费精力在计算优化上面。核心的计算单元使用C或者cuda做了很好的优化。在此基础之上,使用lua构建了常见的模型。
缺点是接口为lua语言,需要一点时间来学习。
Theano
2008年诞生于蒙特利尔理工学院,主要开发语言是Python。
Theano派生出了大量深度学习Python软件包,最著名的包括Blocks和Keras。
Theano的最大特点是非常的灵活,适合做学术研究的实验,且对递归网络和语言建模有较好的支持,缺点是速度较慢。
参考
深度学习框架的评估与比较
http://www.infoq.com/cn/news/2016/01/evaluation-comparison-deep-learn
Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比
http://chenrudan.github.io/blog/2015/11/18/comparethreeopenlib.html
CVPR 2015深度学习回顾:ConvNet、Caffe、Torch及其他
http://www.csdn.net/article/1970-01-01/2825395
torch7怎么样?和theano和caffe相比如何?顺便问下实现cnn麻烦吗?
https://www.zhihu.com/question/34789475
深度学习简析,TensorFlow,Torch,Theano,Mxn
http://lchiffon.github.io/2015/11/16/long.html
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