#介紹
#深度學習框架比較
+ keras
受到 torch 啟發，keras 提供了簡單易用的 api 介面，特別適合初學者入門。其後端採用 tensorflow, cntk，以及 theano。另外，deeplearning4j 的python 也是基於 keras 實現的。keras 幾乎已經成了 python 神經網路的介面標準。
+ tensorflow
谷歌 (google) 大廠出品，追隨者眾多。相比其他框架，tensorflow 速度較慢，但它提供的 tensorboard 視覺化工具還是很不錯的。
+ caffe2
臉書 (facebook) 出品，為生產環境設計，提供在各種平台（包括移動裝置）的執行時。
+ pytorch
背後金主是 臉書 (facebook) ，同樣支援動態計算圖，提供很好的靈活性，適合研究。
+ mxnet
已被 亞馬遜 (amazon) 選為 aws 上的深度學習框架，支援動態圖計算。mxnet 有許多中國開發者，因而有非常良好的中文文件支援。gluon 介面使得 mxnet 像 keras 一樣簡單易用。
+ 不推薦
- 不再維護 theano, lasagne, 以及 blocks
- 小眾 torch、paddle、dynet、neon
- 無亮點、過時 caffe、cntk、chainer、dsstne
- 特定晶元執行 bigdl
深度學習框架
近一年來，深度學習的風起雲湧，產生了許多令人興奮的成果，同時，深度學習框架也是百家爭鳴。經過這一年的觀察，tensorflow 似乎成為了一種潮流，並且越來越多的框架開始為 keras 提供支援，它可能會成為一種標準。今後選擇keras框架作為深度學習的目標。keras 被認為是構建神經網路的未來，...
深度學習初探（二）深度學習框架
theano 是最早的深度學習框架之一，是乙個基於 python 語言 定位底層運算的計算庫，theano 同時支援 gpu 和 cpu 運 算。由於theano 開發效率較低，模型編譯時間較長，同時開發人員轉投tensorflow 等原因，theano 目前已經停止維護 scikit learn ...
TensorFlow深度學習框架
tensorflow支援python和c 兩種程式語言，再複雜的多層神經網路模型都可以用python來實現，如果業務使用其他程式設計也不用擔心，使用跨語言的grpc或者http服務也可以訪問使用tensorflow訓練好的智慧型模型。tensorflow 是乙個採用資料流圖 data flow gr...