2022 年不可忽視的 10 大深度學習框架

隨著機器學習 (ML) 在行業中的普及，它正在興起另一個數據科學的創新研究領域——深度學習 (DL)。

深度學習是機器學習的一個子分支。 深度學習的獨特之處在於它帶來的準確性和效率——當使用大量數據進行訓練時，深度學習系統可以匹配（甚至超過）人腦的認知能力。

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自然，從事這一高級學習領域的數據科學家忙於開發大量直觀的深度學習框架。 這些深度學習框架可以是一個界面，也可以是一個庫/工具，幫助數據科學家和機器學習開發人員更方便地構建深度學習模型。 深度學習框架最好的部分是您無需深入了解底層 ML/DL 算法的複雜性——深度學習框架會處理這些問題。

現在，讓我們看看一些最流行和廣泛使用的深度學習框架及其獨特功能！

頂級深度學習框架

1. TensorFlow

谷歌的開源平台 TensorFlow 可能是機器學習和深度學習最流行的工具。 TensorFlow 基於 JavaScript，配備了廣泛的工具和社區資源，有助於輕鬆訓練和部署 ML/DL 模型。 閱讀有關頂級深度學習軟件工具的更多信息。

雖然核心工具允許您在瀏覽器上構建和部署模型，但您可以使用 TensorFlow Lite 在移動或嵌入式設備上部署模型。 此外，如果您希望在大型生產環境中訓練、構建和部署 ML/DL 模型，TensorFlow Extended 可以達到目的。

你需要知道的：

• 儘管 JavaScript、C++、C#、Java、Go 和 Julia 中提供了許多實驗性接口，但 Python 是與 TensorFlow 一起工作的首選編程語言。 閱讀為什麼 python 如此受開發人員歡迎？
• 除了在強大的計算集群上運行和部署模型外，TensorFlow 還可以在移動平台（iOS 和 Android）上運行模型。
• TensorFlow 需要大量編碼，並且它使用靜態計算圖進行操作。 因此，您首先需要定義圖形，然後運行計算。 如果模型架構發生任何變化，您將不得不重新訓練模型。

TensorFlow 優勢：

• TensorFlow 最適合開發 DL 模型和試驗深度學習架構。
• 它用於數據集成功能，包括將圖形、SQL 表和圖像一起輸入。

2.PyTorch

PyTorch 是 Facebook 開發的開源深度學習框架。 它基於 Torch 庫，設計初衷是為了加快從研究原型設計到生產部署的整個過程。 PyTorch 的有趣之處在於它在 Python 接口之上有一個 C++ 前端。

雖然前端是模型開發的核心基礎，但“torch.distributed”後端促進了研究和生產中的可擴展分佈式訓練和性能優化。

它與 TensorFlow 有何不同？ 閱讀 Pytorch 與 Tensorflow。

你需要知道的：

• PyTorch 允許您使用標準調試器，例如 PDB 或 PyCharm。
• 它使用動態更新的圖形進行操作，這意味著您可以在訓練過程本身對模型架構進行必要的更改。

PyTorch 的優勢：

• 它非常適合培訓、構建、部署小型項目和原型。
• 它廣泛用於自然語言處理和計算機視覺等深度學習應用。

3. 凱拉斯

我們列表中的另一個開源深度學習框架是 Keras。 這個漂亮的工具可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit 和 PlaidML 之上運行。 Keras 的獨特之處在於它的速度——它內置了對數據並行性的支持，因此，它可以處理大量數據，同時加快模型的訓練時間。 由於它是用 Python 編寫的，因此非常易於使用和可擴展。

你需要知道的：

• 雖然 Keras 在高級計算方面表現出色，但低級計算並不是它的強項。 對於低級計算，Keras 使用了一個不同的庫，稱為“後端”。
• 在原型設計方面，Keras 有局限性。 如果您希望在 Keras 中構建大型 DL 模型，您將不得不使用單行函數。 這方面使 Keras 的可配置性大大降低。

Keras 的優勢：

• 對於剛剛開始在這個領域的旅程的初學者來說，它非常適合。 它允許輕鬆學習和原型設計簡單的概念。
• 它促進了深度神經網絡的快速實驗。
• 它有助於編寫可讀且精確的代碼。

4.十四行詩

Sonnet 由 DeepMind 開發，是一個高級庫，旨在在 TensorFlow 中構建複雜的神經網絡結構。 您可以猜到，這個深度學習框架是建立在 TensorFlow 之上的。 Sonnet 旨在開發和創建與神經網絡的特定部分相對應的主要 Python 對象。

然後這些對象獨立連接到計算 TensorFlow 圖。 這種獨立創建 Python 對象並將它們鏈接到圖的過程有助於簡化高級架構的設計。

你需要知道的：

• Sonnet 提供了一個簡單而強大的編程模型，它圍繞一個單一的概念——“snt.Module”構建。 這些模塊本質上是獨立的，並且彼此分離。
• 儘管 Sonnet 附帶了許多預定義的模塊，如 snt.Linear、snt.Conv2D、snt.BatchNorm，以及一些預定義的模塊網絡（例如，snt.nets.MLP），但用戶可以構建自己的模塊。

十四行詩的優勢：

• Sonnet 允許您編寫模塊，這些模塊可以在內部聲明其他子模塊，也可以在構建過程中傳遞給其他模塊。
• 由於 Sonnet 被明確設計為與 TensorFlow 一起使用，因此您可以輕鬆訪問其底層細節，包括 Tensors 和 variable_scopes。
• Sonnet 創建的模型可以與原始 TF 代碼以及其他高級庫中編寫的代碼集成。

5. MXNet

MXNet 是一個開源深度學習框架，旨在訓練和部署深度神經網絡。 由於它具有高度可擴展性，因此它促進了快速模型訓練。 除了標榜靈活的編程模型外，它還支持多種編程語言，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，可以擴展到多個 GPU 以及各種機器。
• 它是一個精簡、靈活且可擴展的深度學習框架，支持最先進的 DL 模型，例如卷積神經網絡 (CNN) 和長短期記憶網絡 (LSTM)。

MXNet 的優勢：

• 它支持多個 GPU 以及快速上下文切換和優化計算。
• 它支持命令式和符號式編程，從而允許開發人員選擇他們想要的編程方法來構建深度學習模型。

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6. Swift for TensorFlow

Swift for TensorFlow 是下一代平台，它結合了 TensorFlow 的強大功能和 Swift 編程語言的強大功能。 由於它是專門為機器學習設計的，Swift for TensorFlow 融合了機器學習、可微分編程、編譯器、系統設計等方面的所有最新研究。 儘管該項目處於初期階段，但它對任何有興趣嘗試它的人開放。

你需要知道的：

• 在可微分編程方面，它在 Swift for TensorFlow 中獲得了一流的自動差異支持。 因此，您可以在幾分鐘內使任何函數甚至自定義數據結構的衍生物變得可微。
• 它包括一個複雜的工具鏈，以幫助提高用戶的生產力。 您可以在 Jupyter notebook 中以交互方式運行 Swift 並獲得有用的自動完成建議，以進一步探索下一代深度學習框架的大量 API 表面。

Swift for TensorFlow 的優勢：

• Swift 強大的 Python 集成使遷移變得非常容易。 通過直接與通用編程語言 Python 集成，Swift for TensorFlow 允許用戶方便、無縫地表達強大的算法。
• 如果動態語言不適合您的項目，這是一個很好的選擇。 作為一種靜態類型的語言，Swift 會預先描述代碼中的任何錯誤，以便您可以採取主動的方法並在運行代碼之前更正它。

7.膠子

Gluon 是深度學習框架列表的最新成員，它是一個開源深度學習接口，可幫助開發人員輕鬆快速地構建機器學習模型。 它提供了一個簡單明了的 API，用於通過使用各種預構建和優化的神經網絡組件來定義 ML/DL 模型。

Gluon 允許用戶使用簡單、清晰和簡潔的代碼來定義神經網絡。 它帶有一整套即插即用的神經網絡構建塊，包括預定義的層、優化器和初始化器。 這些有助於消除許多底層複雜的實現細節。

你需要知道的：

• 它基於 MXNet，並提供了一個簡潔的 API，可簡化 DL 模型的創建。
• 它將訓練算法和神經網絡模型並置，從而在不影響性能的情況下賦予開發過程靈活性。 這種訓練方法被稱為 Gluon 訓練方法。
• Gluon 允許用戶選擇動態神經網絡定義，這意味著您可以使用任何您想要的結構和 Python 的本機控制流在旅途中構建它。

膠子優勢：

• 由於 Gluon 允許用戶像任何其他數據結構一樣定義和操作 ML/DL 模型，因此對於剛接觸機器學習的初學者來說，它是一個多功能工具。
• 由於 Gluon 的高靈活性商，可以直接對神經網絡模型進行原型設計和試驗。

8. DL4J

Deeplearning4J (DL4J) 是為 Java 和 JVM（Java 虛擬機）編寫的分佈式深度學習庫。 因此，它與 Scala、Clojure 和 Kotlin 等任何 JVM 語言兼容。 在 DL4J 中，底層計算是用 C、C++ 和 Cuda 編寫的。

該平台同時使用 Apache Spark 和 Hadoop——這有助於加快模型訓練並將人工智能整合到業務環境中，以便在分佈式 CPU 和 GPU 上使用。 事實上，在多 GPU 上，它的性能可以與 Caffe 媲美。

你需要知道的：

• 它由其獨特的開源數值計算庫 ND4J 提供支持。
• 在 DL4J 中，神經網絡通過集群的迭代歸約進行並行訓練。
• 它結合了受限玻爾茲曼機、深度信念網絡、深度自動編碼器、遞歸神經張量網絡、堆疊去噪自動編碼器、word2vec、doc2vec 和 GloVe 的實現。

DL4J 的優勢：

使用 DL4J，您可以從淺層網絡組成深度神經網絡，每個都形成一個“層”。 這提供了靈活性，允許用戶根據需要在與 Spark 和 Hadoop 一起使用的分佈式生產級框架中組合變分自動編碼器、序列到序列自動編碼器、卷積網絡或循環網絡。

9.ONNX

開放神經網絡交換或 ONNX 項目是微軟和 Facebook 的創意。 它是一個開放的生態系統，專為 ML 和 DL 模型的開發和展示而設計。 它包括可擴展計算圖模型的定義以及內置運算符和標準數據類型的定義。 ONNX 簡化了在使用 AI 的不同方式之間傳輸模型的過程——您可以在一個框架中訓練模型並將其傳輸到另一個框架以進行推理。

你需要知道的：

• ONNX 被設計為一個智能係統，用於在 PyTorch 和 Caffe2 等不同的 ML 框架之間切換。
• 目前在 Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit、MXNet 和 PyTorch 中支持 ONNX 模型。 您還將找到其他幾個標準庫和框架的連接器。

DL4J 的優勢：

• 使用 ONNX，訪問硬件優化變得更加容易。 您可以使用兼容 ONNX 的運行時和庫，從而最大限度地提高硬件系統的性能。
• ONNX 允許用戶使用選擇的推理引擎在他們喜歡的框架中進行開發，而不必擔心下游推理的影響。

10.鏈納

Chainer 是一個在 NumPy 和 CuPy 庫之上用 Python 編寫的開源深度學習框架。 它是第一個引入運行定義方法的深度學習框架。 在這種方法中，您首先需要定義網絡中數學運算（例如，矩陣乘法和非線性激活）之間的固定連接。 然後運行實際的訓練計算。

你需要知道的：

Chainer 有四個擴展庫——ChainerMN、ChainerRL、ChainerCV 和 ChainerUI。 與其他深度學習框架（如 MXNet 和 CNTK）相比，使用 ChainerMN，Chainer 可以在多個 GPU 上使用並提供超快的性能。

鏈納優勢：

• Chainer 非常直觀和靈活。 在define-by-run方法中，您可以使用編程語言的原生結構，如“if”語句和“for循環”來描述控制流。 這種靈活性在實現循環神經網絡時派上用場。
• Chainer 的另一個顯著優勢是它易於調試。 在運行定義方法中，您可以使用語言的內置調試器暫停訓練計算，並檢查在特定網絡代碼上流動的數據。

包起來

因此，既然您已經詳細了解了所有主要的深度學習框架，您就可以做出明智的決定並選擇最適合您項目的框架。

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