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2019深度进修框架排行榜 (从TOP 10到TOP 3)

发布时间:2019-08-03 11:46:21 所属栏目:建站 来源:球状闪电
导读:【51CTO.com原创稿件】 1. 写在前面 5G可以说是2019年上半年异常闪灼的那颗星了,美方还不吝价钱地试图封闭中国的5G技能出海。5G之以是重要,是由于其将和AI技能,大数据技能一道倾覆我们现有的糊口模式,让智能化成为实际。 在智能化的天下,5G技能提供高

CNTK是由微软开拓的深度进修框架,是一个用于贸易级漫衍式深度进修的开源器材包。它通过定向图将神经收集描写为一系列计较步调,支持DNNs,CNNs以及自由组合的模子。本年,CNTK团队也公布不再更新项目,让人唏嘘。

总的来说,各家的深度进修框架平分秋色,重要的是找到得当本身团队的,可以或许快速匹配团队的技能栈,快速试验以期施展深度进修技能应用落地的贸易代价。

4. 怎样选择?

那么如安在浩瀚的框架中做选择呢?我保举这3个框架:TensorFlow,Pytorch,飞桨。其他框架不是投入资源有限,就是已经不再维护了。现实上,我们都应该或多或少地去相识这3个框架,按照本身的现实环境可以快速选型。

假如是方才打仗深度进修,以进修为目标的开拓者,我提议从TensorFlow和飞桨开始上手,至少今朝来看,Google和百度是倾尽力打造这两个平台的,他们已经不可是一个深度进修框架了,更是一个AI开拓的生态,从基本的视频课程,完美的文档系统到项目标开放落地提供的是同一的处事。多说一句,百度飞桨的基本文档相等具体,不只有代码实现,数据流进程的教程,同时也包括了具体的算法道理,这点为那些还不是那么相知趣应模子的同窗带来极大的利便。对付学有余力的同窗,我提议这3个框架都可以去相识下。

假如是出于学术目标,提议从Pytorch开始,事实学术研究要紧盯着前沿,看文章,复现文章中模子的结果,选各人都用的可以节减不须要的时刻本钱,把重点放在优化模子晋升模子结果上。

假如是想要开箱即用,想将深度进修技能快速应用到本身的场景中实行,我提议选择飞桨,飞桨中有大量的拭魅战案例,套到响应的场景根基就能迭代起来了。并且在NLP规模,必要对各类说话举办预处理赏罚,毫无疑问对中文支持更好的是飞桨,好比ERNIE,其发掘海量的中文数据,对先验语义常识举办建模,加强了语义表达手段,可以作为NLP,NLU应用的基本处事差异的场景。

顺手贴几个雇用网站上的JD,也可以帮各人明晰一下偏向,供参考。

2019深度进修框架排行榜 (从TOP 10到TOP 3)

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5. 将来

我们处在更好的期间。

感激互联网文化,感激开源文化,让技能可以以指数级的速率成长,我们更要感激在期间转折点的那些引路人,没有Google、百度等企业精心极力地实行将新技能应用于各财富,就没有技能的飞速成长,就没有更柔美的糊口模式的变迁。

AI技能的布衣化是智能期间成长的催化剂,我们应用深度进修技能,从道理到框架,再到应用平台化器材将其落地到全部的场景,这是将来的成长趋势。得益于5G技能的成长,信托在不久的未来,我们将实现万物互联。深度进修是AIoT期间的要害,各平台已有的实践落地项目给我们提供了财富落地的实现路径。可谓星星之火,渐成燎原之势,其它,成长我国本身的AI开产生态也同样重要,思量到近期的“华为变乱”,防患未然。

最后,我想说的是,框架、平台都只是为我们提供了器材,我们得明晰方针并找到吻合的场景,推进应用在营业上的落地,实现贸易代价才气拥有焦点竞争力。

2019深度进修框架排行榜 (从TOP 10到TOP 3)

6. 参考

  1.  https://www.techspot.com/article/1582-state-of-5g-wireless/
  2.  https://www.tensorflow.org/
  3.  https://pytorch.org/
  4.  https://www.paddlepaddle.org.cn/
  5.  https://deeplearning4j.org/
  6.  https://chainer.org/
  7.  https://mxnet.incubator.apache.org/
  8.  https://keras.io/
  9.  https://github.com/Theano/Theano
  10.  https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
  11.  https://binaryinformatics.com/pytorch-vs-tensorflow/
  12.  https://www.springboard.com/blog/deep-learning-frameworks/

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(编辑:湖南网)

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