2020年深度进修框架比拟速读

众所周知，在呆板进修框架规模，PyTorch、TensorFlow已别离成为今朝学术界和家产界行使最普及的两大气力玩家，而紧随厥后的Keras、MXNet等框架也因为其自身的奇异性受到开拓者的喜欢。本文首要是为部门初学者提供提议，框架并无“最好”与“最坏”之分，选择最终归结于您的技能配景、需求和祈望。

TensorFlow：身世权门的家产界霸主

TensorFlow于2015年11月面世，基于Apache License 2.0协议宣布，由Google Brain团队研发。到今朝为止一ㄇgithub上热度最高、行使人数最多的深度进修框架，业界许多雇用要求中也提到了它。2019年3月推出TensorFlow2.0 版本，整体与1.0版本对比产生了较大的变革。

TensorFlow能有此刻的职位，主因有二：一是“背靠大树好纳凉”，Google险些在全部应用措施中都行使TensorFlow来实现呆板进修。得益于Google在深度进修规模的影响力和强盛的推广手段，TensorFlow一经推出存眷度就居高不下；二是因为其自己计划弘大，不只可觉得深度进修提供强力支持，机动的数值计较焦点也能普及应用于其他涉及大量数学运算的科学规模。

上风归因：

支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多种编程说话；

机动的架构支持多GPU、漫衍式实习，跨平台运行手段强；

自带TensorBoard组件，能可视化计较图，便于让用户及时监控调查实习进程；

官方文档很是细致，可查询资料浩瀚；

社区复杂，大量开拓者活泼于此。

踩坑预警：

从框架自己的说话计划来看，入门难度较大。加之部门自创的抽象观念，进步了进修门槛；

体系计划过于伟大，代码总量逾100万行，进修者假如但愿相识TF的底层运行机制，无疑漫长而艰苦；

文档和教程虽多，但缺乏层次，新旧版本盘据，对初学者来说很难找到一个循规蹈矩的进口；

接口迭代频仍，且版本间不兼容题目足以令人头秃。尤其在TF2宣布后，不少TF1的用户发明许多开源代码无法在新版本上运行；

在移动平台和嵌入式规模中TensorFlow过于“痴肥”，计较速率也不尽如人意（Google针对这一题目又开拓了TensorFlow Lite）。

小结：TensorFlow成长到现在，几多有点“始于弘大，囿于弘大”的意味。固然吐槽者甚多，但也侧面声名白行使者浩瀚。何况在家产界TensorFlow依然是深度进修框架中无可争议的标杆，加之谷歌的支持，投入时刻进修算是一项相等不错的选择。

项目地点：https://github.com/tensorflow/tensorflow

Keras：用户友爱的极简主义拥趸

假如你已经把握了Python并筹备开启深度进修之旅，Keras也许会是最易上手的一个器材。严酷来说，与其说Keras是一个深度进修框架，不如说它是一个由Python编写的开源神经收集库，一个构建于第三方框架之上的深度进修接口，一种高级API。Keras本是为支持快速尝试而生，可以基于以TensorFlow为代表的多种深度进修框架快速建模，将你的设法敏捷输出为尝试功效，其计划充实浮现了“用户友爱”这一特征。

为了提供简捷同等的API，尽也许为用户镌汰一再造轮子的记挂，Keras做了层层封装。这种高度封装一方面行使户的进修变得轻易，但另一方面也缺乏机动性，常常导致用户在获取底层数据信息时过于坚苦，改写现有的神经收集层也异常伟大。另外，因为不少Bug隐匿于封装中，这也使Keras运行速率相对迟钝。

上风归因：

用户友爱，代码可读，句法明了，高度模块化，便于上手；

提供简捷的API，镌汰一样平常应用下用户的事变量；

支持实现卷积神经收集和轮回神经收集，或二者的团结；

沟通的代码可以在CPU或GPU上无缝切换运行；

官方文档细致易懂，用户社区复杂。

踩坑预警：

高度集成，穷乏机动性，深入进修时轻易碰着瓶颈；

太过封装在必然水平上增进了调试难度；

对DL的入门者来说，轻易因Keras 的易用性而忽略底层道理。

小结：在浩瀚的深度进修框架中，Keras可以说将“极简主义”施展到了极致。简捷的代码、简捷的API、简捷的模子构建和导出，这些都让深度进修看上去好像不那么“高不行攀”了。不外对付初学者而言，Keras到底适不得当保举则是见仁见智。支持者以为，Keras最大限度地镌汰了用户操纵，并使模子很是轻易领略，对菜鸟们绝对是很好的拍门砖；阻挡者以为，在行使Keras的大大都时刻里，用户首要是在挪用接口，很难真正领略到深度进修的内在。其太过的封装轻易让新手陷入似是而非的处境。

官方网站：https://keras.io/

MXNet：低调端正的轻量级选手

MXNet是一个轻量级的深度进修库，在2016年被AWS正式选择为其云计较的官方深度进修平台。2017年1月，MXNet项目进入Apache基金会，成为Apache的孵化器项目。MXNet以其超强的漫衍式支持，明明的内存、显存优化为人称道。同样的模子，MXNet每每占用更小的内存和显存，因此对资源不足的伴侣来说是一个不错的选择。

作为一个轻便的框架，MXNet的特点很是光鲜：说话接口很是富厚，包罗C++、Python、R说话、Scala、Julia、Matlab和JavaScript；支持多端运行，可以运行在多CPU、多GPU、集群、处事器、台式机可能移动装备上；应承用户殽杂行使标记编程和呼吁式编程，最大限度确保深度进修框架的机动性和执行服从。

上风归因：

支持多说话接口；

同时支持切合式和呼吁式编程，集机动与服从于一体；

漫衍式情形下扩展机能精彩，可有用扩展到多个GPU和多台呆板；

有AWS的平台支持，云端陈设便捷。

踩坑预警：

初期推广不给力，过于低调甚至整体生态构建相对滞后，用户社区活泼度较低；

解说文档不足体系，乃至于只能通过查察源码来真正领略MXNet接口的用法，进修本钱较高。

小结：MXNet自刊行到此刻一向较量低协调小众。首创人李沐曾提到MXNet成长早期是“舍推广保技能”。固然机能上也算可圈可点，但终究没有迎来大放异彩的时候。其它官方文档的“粗拙”也劝退了相等一部门用户，尤其对从零开始的新手来说，上手难度较高。

官方网址：https://mxnet.incubator.apache.org/

PyTorch：以动态图崛起的学术界宠儿

（编辑：湖南网）

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