|
深度學(xué)習(xí)是目前人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，為了更方便地開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的方法以及推進(jìn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，多個(gè)世界頂級的技術(shù)團(tuán)隊(duì)為深度學(xué)習(xí)開發(fā)了框架，其中大部分都是開源的并且提供了針對Python語言的開發(fā)包，無論是對于Python還是深度學(xué)習(xí)這都是一件極好的事情，我們總結(jié)了11種開源框架的Python包，在這里給大家做以下簡單地介紹。 1. TensorFlow Python TensorFlow是一個(gè)用于數(shù)值計(jì)算的開源庫，它基于數(shù)據(jù)流圖，也即是Flow之意所在。TensorFlow是由谷歌大腦團(tuán)隊(duì)和谷歌機(jī)器智能研究組織共同開發(fā)，它是開源的，可供全球公眾使用。并且，它在分布式計(jì)算方面也具有一些優(yōu)勢。  我們可以使用pip來進(jìn)行安裝： pip install tensorflow 2. Keras Python Keras是一個(gè)極簡的、模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，它使用Theano或TensorFlow作為后端，能夠幫助開發(fā)者快速便捷地實(shí)現(xiàn)想法和取得實(shí)驗(yàn)結(jié)果。Keras自帶與優(yōu)化器，歸一化和激活層相關(guān)的算法。它還涉及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并允許您構(gòu)建基于序列和基于圖形的網(wǎng)絡(luò)。唯一的缺點(diǎn)就是它不支持用于并行訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的多GPU環(huán)境。 我們可以使用pip來進(jìn)行安裝： pip install keras 3. Apache mxnet mxnet為C++，Python，R，JavaScript等語言提供了大量的接口。它在分布式計(jì)算方面表現(xiàn)很好，并且允許我們在CPU或者GPU機(jī)器上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。唯一的缺點(diǎn)是我們需要更多代碼來運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。  我們可以使用pip來進(jìn)行安裝： pip install mxnet 4. Caffe Caffe是一個(gè)快速且模塊化的深度學(xué)習(xí)框架。 它不是一個(gè)庫，但它提供了Python的接口。Caffe每天可以在K40GPU上處理近6000萬張圖像。但是，在它上面以編程方式調(diào)節(jié)超參數(shù)并不容易。  5. Theano Python 如果沒有NumPy，我們就不能擁有SciPy，scikit-learn和scikit-image。同樣，Theano也是許多其它框架和方法的基礎(chǔ)，它是一個(gè)可以讓您定義、優(yōu)化和評估涉及多維數(shù)組數(shù)學(xué)表達(dá)式的庫。它與NumPy緊密集成，并且支持使用GPU，Theano可以稱為科學(xué)計(jì)算的基石。  使用Python pip安裝它： pip install theano 6. Microsoft Cognitive Toolkit Microsoft Cognitive Toolkit是一個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)工具包。它描述了在計(jì)算步驟中使用有向圖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。  你可以使用Python pip安裝cntk： pip install cntk 7. PyTorch PyTorch是Python中動態(tài)的張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是開源的，并且可以使用強(qiáng)大的GPU加速，我們可以將它用于自然語言處理等應(yīng)用程序。 你可以參考下面的鏈接根據(jù)您不同的環(huán)境和方式來安裝PyTorch： https://pytorch.org/#pip-install-pytorch 8. Eclipse DeepLearning4J DeepLearning4J是Eclipse的深度學(xué)習(xí)編程庫。它是為Java和JVM語言編寫的，它也是一個(gè)能為深度學(xué)習(xí)算法提供良好支持的計(jì)算框架。  9. Lasagne Lasagne是一個(gè)輕量級的Python庫，可以幫助我們更輕松高效地在Theano中構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 你可以使用Python pip安裝它： pip install lasagna 10. nolearn nolearn將Lasagna包裝成對用戶更加友好的API。它擁有的所有代碼都與scikit-learn兼容。 我們可以將它用于Deep Belief Networks（DBN）等應(yīng)用程序。 你可以使用Python pip安裝它： pip install nolearn 11. PyLearn2 PyLearn2是一個(gè)Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫，其中大部分功能都建立在Theano之上，我們可以使用數(shù)學(xué)表達(dá)式編寫PyLearn2插件，Theano為我們對這些功能進(jìn)行優(yōu)化并將它們編譯為我們想要的后端。 以上便是使用Python庫和框架進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的全部內(nèi)容，文中的11個(gè)庫和框架，可以幫助您輕松地開始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)或項(xiàng)目。每個(gè)深度學(xué)習(xí)Python庫和框架都有其自身的優(yōu)點(diǎn)和局限性，請?jiān)谠u論中告訴我們您在使用Python庫和框架進(jìn)行深度學(xué)習(xí)方面的經(jīng)驗(yàn)。 |
|
|
