Mayo正确的指出，TensorFlow和Theano或Torch并没有本质的区别。 对TensorFlow评价总体是失望的，但是，我对此并不苟同。...在Theano事先给出的范式之下，我们可以很简单的使用符号将所有基础操作组成起来定义需要的函数，而导入的Theano库知道如何进行求导。...更近一步，TensorFlow紧紧跟随着Theano为先驱的界面问世了，TensorFlow的变量行为比较像Theano的共享变量。TensorFlow的占位符也和Theano的符号变量类似。...，但是我对于学习Lua并不感兴趣，并且不喜欢过度学习，比如让学习一门编程语言占据了我绝大部分的研究时间。...TensorFlow在代码编译上有着更快的速度和更好的交互体验。Caffe给卷积神经网络训练提供了非常棒的库，然而它并不能算是模拟和训练神经网络的工具。
因为同样一份代码用C++或CUDA代码来写，执行效率会稍微的高一些，它少了python里面解释和翻译的过程，它的代码跑起来会更快。...Tensorflow和Theano一样都支持自动求导，这件事情很重要，Tensorflow是基于Theano的，Theano带的功能叫自动求导。...6.2 Theano框架： 与sklearn一样，Theano很好的整合了Numpy ， 因为Theano非常流行，有许多人写了高质量文档和教程，用户方便查找Theano的各种FAQ，比如 如何保持模型...，用python实现，同时运行在TensorFlow和Theano上，意在让用户进行最快的原型试验，让想法变为结果的过程最短 。...Keras问题在于目前无法直接使用多GPU，所有对大规模的数据处理速度没有其他支持多GPU和分布 式的框架快。
最后，我让Tensorflow计算关于w1和w2的梯度损失。 完成计算图构建之后，我创建一个会话框来运行计算图。...接下来，我建立模型，指定损失函数，并用单个“fit”曲线来训练模型。 2. Theano （蒙特利尔大学） Theano是另一个用于快速数值计算的Python库，可以在CPU或GPU上运行。...我首先定义了Theano符号变量（类似于TensorFlow占位符）。对于正向传播，我计算预测和损失; 对于反向传播，我计算梯度。然后我编译一个函数，根据数据和权重计算损失，得分和梯度。...最后，我多次运行这个函数来训练网络。 3. PyTorch (Facebook) Pytorch在学术研究者中很受欢迎，也是相对比较新的深度学习框架。...在函数内部，我计算前向传播中的预测和损失，以及反向传播中的梯度。最后，我反复将该回溯函数传递给优化器进行优化。 5.
使用教程 开发者社区非常活跃 谷歌云机器学习（alpha） 大规模机器学习最好的云上运行，这样开发起来更简单，运行速度也更快。...我偏好的可能仍然是 Theano，但我发现 TensorFlow 对我的任务也表现得同样好——选择 Theano 只是因为我对它更熟悉。此外，我两三天前看了下 PyTorch，看起来也非常好。...我也对 Pytorch 和 minPy 挺感兴趣，特别是我觉得 numpy 很好，有助于加快我的迭代速度。 用户 miketout： 对我来说，在 Ubuntu 上安装和使用最简单的是 Neon。...Neon 有一些非常好的示例，涵盖了最新的一些研究的实现。在尝试 Neon 之前，我安装过 Theano，Tensoflow 和 Keras / Tensorflow，但几乎没有使用过。...深度学习框架的基本构成 很多人都会遇到该如何选择框架的问题，了解这些框架的基础构造有助于你更好地做出选择。 常用的框架包括 Theano、TensorFlow、Torch 和 Keras。
TensorFlow会自动生成一个默认的计算图，如果没有特殊指定，运算会自动加入这个计算图中。...TensorFlow中的会话也有类似的机制，但是TensorFlow不会自动生成默认的会话，而是需要手动指定。...tf.Session()创建一个会话，当上下文管理器退出时会话关闭和资源释放自动完成。...，报错为尝试使用一个已经关闭的会话。....as_default() as sess: print(a.eval()) print(b.eval(session=sess))运行结果如下:1.02.0对于run()方法也是一样，如果想让默认会话在退出上下文管理器时关闭会话
当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。因为它通过使用后端基础设施创建计算图，然后利用它来执行操作。...所有这些库都是有助于解决常见问题，并且可以以几乎类似的方式使用 LightGBM 的特点 快速 非常快速的计算确保了高生产效率 直观 直观，因此对于用户非常友好 训练更快 有比许多其他深度学习库更快的训练速度...Theano 的工作原理与 TensorFlow 类似，但不如 TensorFlow 高效，因此它无法适应生产环境 此外，Theano 还可以用于类似于 TensorFlow 的分布式或并行环境 Theano...的特点 与 NumPy 紧密集成 能够在 Theano 编译的函数中使用完整的 NumPy 数组 高效的使用 GPU 执行数据密集型计算的速度比在 CPU 上快得多 高效的符号微分 Theano 可以为具有一个或多个输入的函数求导...当然这只是展示 Theano 稳定性的示例之一 动态 C 代码生成 比以往更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自我验证 检测和诊断模型中的多种类型的错误和歧义 Pandas 什么是 Pandas
（对于此基准，我倾向于使用二元语法模型/bigram） ? ? 由于模型简单，这两种框架的准确率几乎相同，但在使用词嵌入的情况下，TensorFlow 速度更快。...在这种情况下，TensorFlow 在准确率和速度方面都表现更好（同时也打破 99％的准确率）。...两者的损失函数值随时间都有相似的变化（不幸的是，1.40 的损失函数值下，仍有乱码文本生成），由于 LSTM 架构，CTNK 的速度更快。...我的网络避免了过早收敛，对于 TensorFlow，只需损失很小的训练速度；不幸的是，CNTK 的速度比简单模型慢了许多，但在高级模型中仍然比 TensorFlow 快得多。...尽管如此，简单地设置 flag 的效果是非常显著的，在将它们部署到生产之前，值得在 CNTK 和 TensorFlow 后端上测试 Keras 模型，以比较两者哪个更好。 ?
一系列新的改进，都会让目前这个最受欢迎的深度学习框架变得更快、更灵活、更实用。 ? 谷歌TensorFlow 开发者大会演讲笔记。...它的新特性包括： 更快： TensorFlow 1.0 运行速度之快令人难以置信！...对我来说，在刚开始使用TensorFlow 受挫后就来公开批评它有点尴尬，它让人觉得沉重、不自然。当然，其中有我自己的原因。...但是，Keras 和 Theano 确实证实了我的想法：tensors 和 神经网络不一定都是那么折磨人的。...Keras 让我更加擅长神经网络，因为语言抽象与神经网络的概念搭配得更加好。 使用与我的思维相同的概念语言写程序，能让我把注意力集中在需要解决的难题上，而不是编程语言的伪迹上。
TensorFlow 刚出来的时候，我还和 Mentor 思远大大一顿吐槽。不过我最近转变观点，觉得 TensorFlow 比较牛逼。...TensorFlow 和 其他框架的对比 在详细地论证我的观点前，我先整理下 TensorFlow 和其他深度学习框架的对比。 在性能方面，TensorFlow 的速度是比较慢的。...最近zer0n和bamos在GitHub上发表的一篇文章（译文在此）在速度方面给 TensorFlow 打了3星，另一个3星的框架是公认很慢的Theano。...微软在 CNTK 的项目主页默默地挂出了此图（PS: 当时TensorFlow 还不能分布式计算）。在此图中，TensorFlow 的速度仅仅比 Theano 快一点。 ?...TensorFlow Serving能够让训练好的模型更快、更易于投入生产环境使用”。 ? TensorFlow Serving 的出现使得 TensorFlow 具有深度学习平台的雏形。
其核心代码和Caffe一样是用C++编写的，使用C++简化了线上部署的复杂度，并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型（Python则会比较消耗资源，并且执行效率不高）。...相比于Theano，TensorFlow还有一个优势就是它极快的编译速度，在定义新网络结构时，Theano通常需要长时间的编译，因此尝试新模型需要比较大的代价，而TensorFlow完全没有这个问题。...在工业生产环境中，硬件设备有些是最新款的，有些是用了几年的老机型，来源可能比较复杂，TensorFlow的异构性让它能够全面地支持各种硬件和操作系统。...不过目前TensorFlow的设计对不同设备间的通信优化得不是很好，其单机的reduction只能用CPU处理，分布式的通信使用基于socket的RPC，而不是速度更快的RDMA，所以其分布式性能可能还没有达到最优...它可以同时运行多个大规模深度学习模型，支持模型生命周期管理、算法实验，并可以高效地利用GPU资源，让TensorFlow训练好的模型更快捷方便地投入到实际生产环境”。
这意味着它具有模块性，可以让你把希望独立出来的部分分出来 3.容易训练 对于分布式计算来说，它很容易在 CPU 和 GPU 上训练。...当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。...LightGBM 的特点 计算速度快，生产效率高。 直观，易于使用。 比其他许多深度学习库更快地训练。 在遇到 NaN 值和其他规范值时不会产生错误。 LightGBM 被用在哪里？...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成：能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU：比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分：Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成：比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证：检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？
这意味着它具有模块性，可以让你把希望独立出来的部分分出来 3.容易训练 对于分布式计算来说，它很容易在 CPU 和 GPU 上训练。...当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。...LightGBM 的特点 计算速度快，生产效率高。 直观，易于使用。 比其他许多深度学习库更快地训练。 在遇到 NaN 值和其他规范值时不会产生错误。 LightGBM 被用在哪里？...高效地使用 GPU：比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分：Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数 速度和稳定性优化：即使在 x 非常小的情况下，也能求出 log（1+x）的正确答案...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成：比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证：检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？
灵活 TensorFlow 的一个非常重要的特性是，它的操作非常灵活。这意味着它具有模块性，可以让你把希望独立出来的部分分出来 3....当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。...LightGBM 的特点 计算速度快，生产效率高。 直观，易于使用。 比其他许多深度学习库更快地训练。 在遇到 NaN 值和其他规范值时不会产生错误。 LightGBM 被用在哪里？...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成——能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU——比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分——Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数...这只是一个可以证明 Theano 稳定性的例子 动态 C 代码生成——比以前更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自验证—检测和诊断模型中多种类型的歧义和错误 Theano 被用在哪里？
在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。...LightGBM 的特点 快速：非常快速的计算确保了高生产效率。 直观：直观，因此对于用户非常友好。 训练更快：有比许多其他深度学习库更快的训练速度。...Theano 的工作原理与 TensorFlow 类似，但不如 TensorFlow 高效，因此它无法适应生产环境。 此外，Theano 还可以用于类似于 TensorFlow 的分布式或并行环境。...Theano 的特点 与 NumPy 紧密集成：能够在 Theano 编译的函数中使用完整的 NumPy 数组。 高效的使用 GPU：执行数据密集型计算的速度比在 CPU 上快得多。...高效的符号微分：Theano 可以为具有一个或多个输入的函数求导。 速度和稳定性优化：即使 x 非常小，也可以获得 log(1+x) 的正确答案。当然这只是展示 Theano 稳定性的示例之一。
谷歌云机器学习（alpha） 大规模机器学习最好的云上运行，这样开发起来更简单，运行速度也更快。...我偏好的可能仍然是 Theano，但我发现 TensorFlow 对我的任务也表现得同样好——选择 Theano 只是因为我对它更熟悉。此外，我两三天前看了下 PyTorch，看起来也非常好。...我也对 Pytorch 和 minPy 挺感兴趣，特别是我觉得 numpy 很好，有助于加快我的迭代速度。 用户 miketout： 对我来说，在 Ubuntu 上安装和使用最简单的是 Neon。...Neon 有一些非常好的示例，涵盖了最新的一些研究的实现。在尝试 Neon 之前，我安装过 Theano，Tensoflow 和 Keras / Tensorflow，但几乎没有使用过。...常用的框架包括 Theano、TensorFlow、Torch 和 Keras。
选择这样的方法是为了提高效率，但是许多现代神经网络工具已经能够在学习过程中改进，并且不会显著降低学习速度。在这方面，TensorFlow的主要竞争对手是PyTorch。...Caffe需要进行编译安装，支持命令行、Python和Matlab接口，单机多卡、多机多卡等都可以很方便使用。 Caffe的基本特性如下。 以C++/CUDA/Python代码为主，速度快，性能高。...得益于对GU的透明使用，Theano尤其适用于包含高维度数组的数学表达式，并且计算效率比较高。...因Theano出现的时间较早，后来涌现出一批基于Theano的深度学习库，并完成了对Theano的上层封装以及功能扩展。在这些派生库中，比较著名的就是本书要学习的Keras。...MXNet的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令操作。其图形优化层使符号执行更快，内存效率更高。 MXNet的基本特性如下。 灵活的编程模型：支持命令式和符号式编程模型。
TensorFlow 刚出来的时候，我还和 Mentor 思远大大一顿吐槽。不过我最近转变观点，觉得 TensorFlow 比较牛逼。 ?...分布式运行方案使得 TensorFlow 挤身为数不多的分布式深度学习框架俱乐部。 在性能方面，TensorFlow 的速度是比较慢的。...最近zer0n和bamos在GitHub上发表的一篇文章（译文在此）在速度方面给 TensorFlow 打了3星，另一个3星的框架是公认很慢的Theano。...微软在 CNTK 的项目主页默默地挂出了此图（PS: 当时TensorFlow 还不能分布式计算）。在此图中，TensorFlow 的速度仅仅比 Theano 快一点。 ?...TensorFlow Serving能够让训练好的模型更快、更易于投入生产环境使用”。 ? TensorFlow Serving 的出现使得 TensorFlow 具有深度学习平台的雏形。
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