下面将为大家介绍目前最新受欢迎的十大深度学习框架。
TensorFlow
PyTorch
PyTorch长处:
Sonnet
Keras
Keras优点:
顺便说一下TensorFlow和Keras的比照:
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
MXNet
MXNet长处:
GLUON
GLUON长处:<ul class="postList list-paddingleft-2" font-size:16px;background-color:#ffffff;"="" style="font-family: "sans serif", tahoma, verdana, helvetica; font-size: 12px; white-space: normal;">
SWIFT
当你听到Swift时,您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习,那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成,Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性:
Chainer
直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前,Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架,它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性:
DL4J
那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J(Deep Learning for Java的简称)。DL4J的基本特性:
ONNX
ONNX项目诞生于微软和Facebook,旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。 ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。 因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。ONNX基本特性:
总结