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TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

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发表于 2019-5-19 22:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

框架 深度学习 开源 Tensorflow 业界 Caffe

深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架也层出不穷,其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。然而 TensorFlow 却杀出重围,在关注度和用户数上都占据优势,大有一统江湖之势。表 2-1 所示为各个开源框架在GitHub上的数据统计(数据统计于 2017 年 1 月 3 日),可以看到 TensorFlow 在 star 数量、fork 数量、contributor 数量这三个数据上都完胜其他对手。

究其原因,主要是 Google 在业界的号召力确实强大,之前也有许多成功的开源项目,以及 Google 强大的人工智能研发水平,都让大家对 Google 的深度学习框架充满信心,以至于 TensorFlow 在 2015 年 11 月刚开源的第一个月就积累了 10000+ 的 star 。其次,TensorFlow 确实在很多方面拥有优异的表现,比如设计神经网络结构的代码的简洁度,分布式深度学习算法的执行效率,还有部署的便利性,都是其得以胜出的亮点。如果一直关注着 TensorFlow 的开发进度,就会发现基本上每星期 TensorFlow 都会有1万行以上的代码更新,多则数万行。产品本身优异的质量、快速的迭代更新、活跃的社区和积极的反馈,形成了良性循环,可以想见 TensorFlow 未来将继续在各种深度学习框架中独占鳌头。
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发表于 2019-5-21 21:57 | 显示全部楼层
以前学过Caffe感觉也还不错~~~~。 TensorFlow会被限制吗?
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