深度神经网络训练

什么叫做深度学习框架，其作用是什么

深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等资源的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。

目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。如下图所示，基于TensorFlow和PyTorch的开源项目，明显领先其它框架。

注：Keras不算完整的AI框架，另外KerasAPI已经成为TF2.0的高层API。TensorFlow 是市场需求最多，也是增长最快的框架，它的领先地位不会在短期内被颠覆。

PyTorch 也在迅速发展，尤其在学术界，越来越多的论文代码基于PyTorch。它在工作列表中的大量增加证明了其使用和需求的增加。

TensorFlow和PyTorch两种框架未来相当时间内会趋同共存。现在PyTorch的在学术界广泛采用；而TensorFlow依赖强大的部署能力，是应用首选。

未来TensorFlow2.0大大提高易用性（集成Keras，支持动态库EagerExecution等）; PyTorch也在利用ONNX提高部署能力。

TensorFlow和PyTorch会越来越趋同。TensorFlow和PyTorch已是未来几年最主流的深度学习框架。

围绕这两种框架的软，硬件，和开发者生态将会迅猛发展，新框架越来越难以成长，其他框架差距越来越大。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

python深度学习框架学哪个

Python 深度学习生态系统在这几年中的演变实属惊艳好文案。pylearn2，已经不再被积极地开发或者维护，大量的深度学习库开始接替它的位置。这些库每一个都各有千秋。

我们已经在 indico 的产品或者开发中使用了以下列表中的大部分的技术，但是对于剩下一些我们没有使用的，我将会借鉴他人的经验来帮助给出 Python 深度学习生态系统的清晰的、详尽的理解。

确切地说，我们将会关注：TheanoLasagneBlocksTensorFlowKerasMXNetPyTorch下面是对这 7 大 Python 深度学习框架的描述以及优缺点的介绍。

Theano描述：Theano 是一个 Python 库，允许你定义、优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式。它与 GPUs 一起工作并且在符号微分方面表现优秀。

概述：Theano 是数值计算的主力，它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架。

Theano 由 Frédéric Bastien 创建，这是蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)背后的一个非常优秀的研究团队。

它的 API 水平较低，并且为了写出效率高的 Theano，你需要对隐藏在其他框架幕后的算法相当的熟悉。

如果你有着丰富的学术机器学习知识，正在寻找你的模型的精细的控制方法，或者想要实现一个新奇的或者不同寻常的模型ÿ