由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:
第一:Caffe
Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。
Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与State-of-the-art的模型,模块化的组件可以方便地拓展到新的模型与学习任务上。
第二:Theano
Theano诞生于2008年,是一个高性能的符号计算及深度学习库,被认为是深度学习库的始祖之一,也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。其核心是一个数学表达式的编译器,专门为处理大规模神经网络训练的计算而设计。
Theano很好地整合了Numpy,可以直接使用Numpy的Ndarray,使得API接口学习成本大为降低;其计算稳定性好,可以精准地计算输出值很小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码,用来编译成高效的机器代码。
第三:TensorFlow
TensorFlow是相对高阶的机器学习库,其核心代码使用C++编写,并支持自动求导,使得用户可以方便地设计神经网络结构,不需要亲自编写C++或CUDA代码,也无须通过反向传播求解梯度。由于底层使用C++语言编写,运行效率得到了保证,并简化线上部署的复杂度。
TensorFlow不只局限于神经网络,其数据流式图还支持非常自由的算法表达,也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。
第四:Keras
Keras是一个高度模块化的神经网络库,使用Python实现,并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。
Keras专精于深度学习,其提供了到目前为止最方便的API,用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络,大大降低了编程开销与理解开销。
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