2022 年不可忽视的 10 大深度学习框架

随着机器学习 (ML) 在行业中的普及，它正在兴起另一个数据科学的创新研究领域——深度学习 (DL)。

深度学习是机器学习的一个子分支。 深度学习的独特之处在于它带来的准确性和效率——当使用大量数据进行训练时，深度学习系统可以匹配（甚至超过）人脑的认知能力。

阅读：深度学习职业道路

自然，从事这一高级学习领域的数据科学家忙于开发大量直观的深度学习框架。 这些深度学习框架可以是一个界面，也可以是一个库/工具，帮助数据科学家和机器学习开发人员更方便地构建深度学习模型。 深度学习框架最好的部分是您无需深入了解底层 ML/DL 算法的复杂性——深度学习框架会处理这些问题。

现在，让我们看看一些最流行和广泛使用的深度学习框架及其独特功能！

顶级深度学习框架

1. TensorFlow

谷歌的开源平台 TensorFlow 可能是机器学习和深度学习最流行的工具。 TensorFlow 基于 JavaScript，配备了广泛的工具和社区资源，有助于轻松训练和部署 ML/DL 模型。 阅读有关顶级深度学习软件工具的更多信息。

虽然核心工具允许您在浏览器上构建和部署模型，但您可以使用 TensorFlow Lite 在移动或嵌入式设备上部署模型。 此外，如果您希望在大型生产环境中训练、构建和部署 ML/DL 模型，TensorFlow Extended 可以达到目的。

你需要知道的：

• 尽管 JavaScript、C++、C#、Java、Go 和 Julia 中提供了许多实验性接口，但 Python 是与 TensorFlow 一起工作的首选编程语言。 阅读为什么 python 如此受开发人员欢迎？
• 除了在强大的计算集群上运行和部署模型外，TensorFlow 还可以在移动平台（iOS 和 Android）上运行模型。
• TensorFlow 需要大量编码，并且它使用静态计算图进行操作。 因此，您首先需要定义图形，然后运行计算。 如果模型架构发生任何变化，您将不得不重新训练模型。

TensorFlow 优势：

• TensorFlow 最适合开发 DL 模型和试验深度学习架构。
• 它用于数据集成功能，包括将图形、SQL 表和图像一起输入。

2.PyTorch

PyTorch 是 Facebook 开发的开源深度学习框架。 它基于 Torch 库，设计初衷是为了加快从研究原型设计到生产部署的整个过程。 PyTorch 的有趣之处在于它在 Python 接口之上有一个 C++ 前端。

虽然前端是模型开发的核心基础，但“torch.distributed”后端促进了研究和生产中的可扩展分布式训练和性能优化。

它与 TensorFlow 有何不同？ 阅读 Pytorch 与 Tensorflow。

你需要知道的：

• PyTorch 允许您使用标准调试器，例如 PDB 或 PyCharm。
• 它使用动态更新的图形进行操作，这意味着您可以在训练过程本身对模型架构进行必要的更改。

PyTorch 的优势：

• 它非常适合培训、构建、部署小型项目和原型。
• 它广泛用于自然语言处理和计算机视觉等深度学习应用。

3. 凯拉斯

我们列表中的另一个开源深度学习框架是 Keras。 这个漂亮的工具可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit 和 PlaidML 之上运行。 Keras 的独特之处在于它的速度——它内置了对数据并行性的支持，因此，它可以处理大量数据，同时加快模型的训练时间。 由于它是用 Python 编写的，因此非常易于使用和可扩展。

你需要知道的：

• 虽然 Keras 在高级计算方面表现出色，但低级计算并不是它的强项。 对于低级计算，Keras 使用了一个不同的库，称为“后端”。
• 在原型设计方面，Keras 有局限性。 如果您希望在 Keras 中构建大型 DL 模型，您将不得不使用单行函数。 这方面使 Keras 的可配置性大大降低。

Keras 的优势：

• 对于刚刚开始在这个领域的旅程的初学者来说，它非常适合。 它允许轻松学习和原型设计简单的概念。
• 它促进了深度神经网络的快速实验。
• 它有助于编写可读且精确的代码。

4.十四行诗

Sonnet 由 DeepMind 开发，是一个高级库，旨在在 TensorFlow 中构建复杂的神经网络结构。 您可以猜到，这个深度学习框架是建立在 TensorFlow 之上的。 Sonnet 旨在开发和创建与神经网络的特定部分相对应的主要 Python 对象。

然后这些对象独立连接到计算 TensorFlow 图。 这种独立创建 Python 对象并将它们链接到图的过程有助于简化高级架构的设计。

你需要知道的：

• Sonnet 提供了一个简单而强大的编程模型，它围绕一个单一的概念——“snt.Module”构建。 这些模块本质上是独立的，并且彼此分离。
• 尽管 Sonnet 附带了许多预定义的模块，如 snt.Linear、snt.Conv2D、snt.BatchNorm，以及一些预定义的模块网络（例如，snt.nets.MLP），但用户可以构建自己的模块。

十四行诗的优势：

• Sonnet 允许您编写模块，这些模块可以在内部声明其他子模块，也可以在构建过程中传递给其他模块。
• 由于 Sonnet 被明确设计为与 TensorFlow 一起使用，因此您可以轻松访问其底层细节，包括 Tensors 和 variable_scopes。
• Sonnet 创建的模型可以与原始 TF 代码以及其他高级库中编写的代码集成。

5. MXNet

MXNet 是一个开源深度学习框架，旨在训练和部署深度神经网络。 由于它具有高度可扩展性，因此它促进了快速模型训练。 除了标榜灵活的编程模型外，它还支持多种编程语言，包括 C++、Python、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl 和 Wolfram。

你需要知道的：

• MXNet 是可移植的，可以扩展到多个 GPU 以及各种机器。
• 它是一个精简、灵活且可扩展的深度学习框架，支持最先进的 DL 模型，例如卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)。

MXNet 的优势：

• 它支持多个 GPU 以及快速上下文切换和优化计算。
• 它支持命令式和符号式编程，从而允许开发人员选择他们想要的编程方法来构建深度学习模型。

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6. Swift for TensorFlow

Swift for TensorFlow 是下一代平台，它结合了 TensorFlow 的强大功能和 Swift 编程语言的强大功能。 由于它是专门为机器学习设计的，Swift for TensorFlow 融合了机器学习、可微分编程、编译器、系统设计等方面的所有最新研究。 尽管该项目处于初期阶段，但它对任何有兴趣尝试它的人开放。

你需要知道的：

• 在可微分编程方面，它在 Swift for TensorFlow 中获得了一流的自动差异支持。 因此，您可以在几分钟内使任何函数甚至自定义数据结构的衍生物变得可微。
• 它包括一个复杂的工具链，以帮助提高用户的生产力。 您可以在 Jupyter notebook 中以交互方式运行 Swift 并获得有用的自动完成建议，以进一步探索下一代深度学习框架的大量 API 表面。

Swift for TensorFlow 的优势：

• Swift 强大的 Python 集成使迁移变得非常容易。 通过直接与通用编程语言 Python 集成，Swift for TensorFlow 允许用户方便、无缝地表达强大的算法。
• 如果动态语言不适合您的项目，这是一个很好的选择。 作为一种静态类型的语言，Swift 会预先描述代码中的任何错误，以便您可以采取主动的方法并在运行代码之前更正它。

7.胶子

Gluon 是深度学习框架列表的最新成员，它是一个开源深度学习接口，可帮助开发人员轻松快速地构建机器学习模型。 它提供了一个简单明了的 API，用于通过使用各种预构建和优化的神经网络组件来定义 ML/DL 模型。

Gluon 允许用户使用简单、清晰和简洁的代码来定义神经网络。 它带有一整套即插即用的神经网络构建块，包括预定义的层、优化器和初始化器。 这些有助于消除许多底层复杂的实现细节。

你需要知道的：

• 它基于 MXNet，并提供了一个简洁的 API，可简化 DL 模型的创建。
• 它将训练算法和神经网络模型并置，从而在不影响性能的情况下赋予开发过程灵活性。 这种训练方法被称为 Gluon 训练方法。
• Gluon 允许用户选择动态神经网络定义，这意味着您可以使用任何您想要的结构和 Python 的本机控制流在旅途中构建它。

胶子优势：

• 由于 Gluon 允许用户像任何其他数据结构一样定义和操作 ML/DL 模型，因此对于刚接触机器学习的初学者来说，它是一个多功能工具。
• 由于 Gluon 的高灵活性商，可以直接对神经网络模型进行原型设计和试验。

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) 是为 Java 和 JVM（Java 虚拟机）编写的分布式深度学习库。 因此，它与 Scala、Clojure 和 Kotlin 等任何 JVM 语言兼容。 在 DL4J 中，底层计算是用 C、C++ 和 Cuda 编写的。

该平台同时使用 Apache Spark 和 Hadoop——这有助于加快模型训练并将人工智能整合到业务环境中，以便在分布式 CPU 和 GPU 上使用。 事实上，在多 GPU 上，它的性能可以与 Caffe 媲美。

你需要知道的：

• 它由其独特的开源数值计算库 ND4J 提供支持。
• 在 DL4J 中，神经网络通过集群的迭代归约进行并行训练。
• 它结合了受限玻尔兹曼机、深度信念网络、深度自动编码器、递归神经张量网络、堆叠去噪自动编码器、word2vec、doc2vec 和 GloVe 的实现。

DL4J 的优势：

使用 DL4J，您可以从浅层网络组成深度神经网络，每个都形成一个“层”。 这提供了灵活性，允许用户根据需要在与 Spark 和 Hadoop 一起使用的分布式生产级框架中组合变分自动编码器、序列到序列自动编码器、卷积网络或循环网络。

9.ONNX

开放神经网络交换或 ONNX 项目是微软和 Facebook 的创意。 它是一个开放的生态系统，专为 ML 和 DL 模型的开发和展示而设计。 它包括可扩展计算图模型的定义以及内置运算符和标准数据类型的定义。 ONNX 简化了在使用 AI 的不同方式之间传输模型的过程——您可以在一个框架中训练模型并将其传输到另一个框架以进行推理。

你需要知道的：

• ONNX 被设计为一个智能系统，用于在 PyTorch 和 Caffe2 等不同的 ML 框架之间切换。
• 目前在 Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit、MXNet 和 PyTorch 中支持 ONNX 模型。 您还将找到其他几个标准库和框架的连接器。

DL4J 的优势：

• 使用 ONNX，访问硬件优化变得更加容易。 您可以使用兼容 ONNX 的运行时和库，从而最大限度地提高硬件系统的性能。
• ONNX 允许用户使用选择的推理引擎在他们喜欢的框架中进行开发，而不必担心下游推理的影响。

10.链纳

Chainer 是一个在 NumPy 和 CuPy 库之上用 Python 编写的开源深度学习框架。 它是第一个引入运行定义方法的深度学习框架。 在这种方法中，您首先需要定义网络中数学运算（例如，矩阵乘法和非线性激活）之间的固定连接。 然后运行实际的训练计算。

你需要知道的：

Chainer 有四个扩展库——ChainerMN、ChainerRL、ChainerCV 和 ChainerUI。 与其他深度学习框架（如 MXNet 和 CNTK）相比，使用 ChainerMN，Chainer 可以在多个 GPU 上使用并提供超快的性能。

链纳优势：

• Chainer 非常直观和灵活。 在define-by-run方法中，您可以使用编程语言的原生结构，如“if”语句和“for循环”来描述控制流。 这种灵活性在实现循环神经网络时派上用场。
• Chainer 的另一个显着优势是它易于调试。 在运行定义方法中，您可以使用语言的内置调试器暂停训练计算，并检查在特定网络代码上流动的数据。

包起来

因此，既然您已经详细了解了所有主要的深度学习框架，您就可以做出明智的决定并选择最适合您项目的框架。

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