深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而深度學(xué)習(xí)框架目前眾多，大都可以在圖像識別、手寫識別、視頻識別、語音識別、目標(biāo)識別和自然語言處理等諸多領(lǐng)域大顯身手。

深度學(xué)習(xí)框架平臺占據(jù)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的核心地位，具有統(tǒng)領(lǐng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)步節(jié)奏、帶動終端場景與云端服務(wù)協(xié)同發(fā)展的重要作用，處于承上啟下的關(guān)鍵地位，其意義媲美移動互聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)。隨著深度學(xué)習(xí)框架的不斷演進(jìn)，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能將大放異彩。

那么，現(xiàn)在都有哪些框架呢，我們來盤點(diǎn)一下。

01

Theano

Theano最初誕生于蒙特利爾大學(xué) LISA 實(shí)驗(yàn)室，于2008年開始開發(fā)，是第一個(gè)有較大影響力的Python深度學(xué)習(xí)框架。由于Theano已經(jīng)停止開發(fā)，不建議作為研究工具繼續(xù)學(xué)習(xí)。

02

TensorFlow

TensorFlow在很大程度上可以看作Theano的后繼者，不僅因?yàn)樗鼈冇泻艽笠慌餐拈_發(fā)者，而且它們還擁有相近的設(shè)計(jì)理念，都是基于計(jì)算圖實(shí)現(xiàn)自動微分系統(tǒng)。但是由于其頻繁變動的接口、接口設(shè)計(jì)過于晦澀難懂、文檔混亂脫節(jié)。不完美但最流行的深度學(xué)習(xí)框架，社區(qū)強(qiáng)大，適合生產(chǎn)環(huán)境。

03

Keras

嚴(yán)格意義上講，Keras并不能稱為一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它更像一個(gè)深度學(xué)習(xí)接口，它構(gòu)建于第三方框架之上。Keras的缺點(diǎn)很明顯：過度封裝導(dǎo)致喪失靈活性。入門最簡單，但是不夠靈活，使用受限。

04

Caffe/Caffe2

Caffe的優(yōu)點(diǎn)是簡潔快速，缺點(diǎn)是缺少靈活性。不同于Keras因?yàn)樘嗟姆庋b導(dǎo)致靈活性喪失，Caffe靈活性的缺失主要是因?yàn)樗脑O(shè)計(jì)。文檔不夠完善，但性能優(yōu)異，幾乎全平臺支持（Caffe2），適合生產(chǎn)環(huán)境。

05

MXNet

MXNet最初由一群學(xué)生開發(fā)，缺乏商業(yè)應(yīng)用，極大地限制了MXNet的使用。文檔略混亂，但分布式性能強(qiáng)大，語言支持最多，適合AWS云平臺使用。

06

CNTK

CNTK的性能比Caffe、Theano、TensoFlow等主流工具都要強(qiáng)。社區(qū)不夠活躍，但是性能突出，擅長語音方面的相關(guān)研究。

此外，還有許多專門針對移動設(shè)備開發(fā)的框架，如CoreML、MDL，這些框架純粹為部署而誕生，不具有通用性，也不適合作為研究工具。

這些框架各有優(yōu)缺點(diǎn)，但是大多流行度和關(guān)注度不夠，或者局限于一定的領(lǐng)域。從上，我們可以看出，并沒有一個(gè)完美的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠解決你的所有業(yè)務(wù)問題。

深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展到今天，有些功能已經(jīng)變成常規(guī)需求了，譬如易用、高效、完備（算子、模型、配套工具鏈、文檔、案例），一個(gè)新的框架在這些方面應(yīng)該沒有明顯的短板。一個(gè)后出現(xiàn)的框架要追求成功，僅僅沒有短板還不夠，還必須有長板，獨(dú)門功法，有超越于其它框架的地方，或者其它框架根本做不到，或者很難做到，只有這樣，才有可能先從細(xì)分市場切開一個(gè)小口，進(jìn)而站穩(wěn)腳本。

那么，作為我們學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的時(shí)候，究竟是學(xué)哪個(gè)框架呢？是學(xué)PyTorch、還是學(xué)Tensorflow、再或者是學(xué)Keras呢？其實(shí)，對于這樣的問題，基于現(xiàn)在的形勢下，你就不要把著眼點(diǎn)放在這些工具的使用上了，重要的是要知道它的原理。

為了讓更多的人從根本性的掌握AI知識，特為你推出《用純Python從零創(chuàng)造自己的深度學(xué)習(xí)框架》，我們將用三天的時(shí)間讓大家深入的了解與學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)框架。

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創(chuàng)造屬于自己的深度學(xué)習(xí)框架

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通過3天的《用純Python從零創(chuàng)造自己的深度學(xué)習(xí)框架》，你可以一次性掌握深度學(xué)習(xí)框架搭建的原理，進(jìn)一步探索激動人心的人工智能。

我們將不會把視野限制在調(diào)用別人的功能，而是通過自己創(chuàng)造是深度學(xué)習(xí)框架，不論是PyTorch，Tensorflow，Keras還是新出現(xiàn)的框架，你都會在30分鐘會熟悉它的用法。這樣，我們再遇到不能使用別人的工具時(shí)，也保持了我們自己的創(chuàng)作能力。

3天訓(xùn)練營，你可以從算法原理到機(jī)器學(xué)習(xí)框架建構(gòu)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測、機(jī)器翻譯。

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課堂案例：

（我們需要機(jī)器來自動擬合這組數(shù)據(jù)）

(我們構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架的部分代碼)

（我們的網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測錯誤逐漸降低，能夠真實(shí)使用）

名 師 授 課

我們是如何做到，讓你3天的時(shí)間可以創(chuàng)造深度學(xué)習(xí)框架？

首先，我們是名師授課

這次訓(xùn)練營的講師是高民權(quán)老師，他從2018年至今，培養(yǎng)過諸多AI算法工程師，如果只算BAT、滴滴、字節(jié)跳動、微博、美團(tuán)點(diǎn)評這些全國一線的企業(yè)，他的學(xué)生有超過50名就職在這些公司的算法崗位。入職后幾乎很少有人跳槽或者被優(yōu)化的，不少人現(xiàn)在也做到了技術(shù)leader這個(gè)級別。

高老師的教學(xué)核心觀點(diǎn)就是“理解原理 + 實(shí)戰(zhàn)實(shí)現(xiàn)”。計(jì)算機(jī)科學(xué)里有一句話比較粗俗，叫“No BB， show me your code”， 是的，這也是高老師的教學(xué)風(fēng)格，就是盡量讓大家能通過代碼，真正了解事物的原理。

其次，體系化課程

對于一個(gè)教育機(jī)構(gòu)來說，找?guī)讉€(gè)老師很容易，做幾個(gè)課程內(nèi)容也很容易，但是重要的是課程的體系和結(jié)構(gòu)，以及訓(xùn)練的整體過程，這個(gè)是很難復(fù)制的。開課吧的課程內(nèi)容久經(jīng)考驗(yàn)，培育的學(xué)員中，80%成功拿到了offer，也向大家說明了實(shí)力。

最后，獨(dú)家在線實(shí)訓(xùn)平臺

開課吧為學(xué)員提供，獨(dú)家的在線實(shí)訓(xùn)平臺，免去了大家自己安裝環(huán)境的煩惱，也不需要為了下載數(shù)據(jù)發(fā)愁，這些都給大家做好了。

適 合 人 群

什么人可以來學(xué)習(xí)這門課程？

這次3天訓(xùn)練營，需要來參加課程的同學(xué)只需要掌握基本的Python編程方法就可以。相關(guān)的數(shù)學(xué)知識，會在課程給大家講明白。

教 學(xué) 與 服 務(wù)

不斷學(xué)習(xí)是每個(gè)工程師的核心能力，訓(xùn)練營可以讓你的學(xué)習(xí)事半功倍。

學(xué)習(xí)收獲：

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本次訓(xùn)練營開課時(shí)間（12月25/26/27，每晚19:30），希望各位同學(xué)報(bào)名后：

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• 結(jié)合自身情況，提前整理好工作或就業(yè)中遇到的問題，確保自己能充分利用這次寶貴的答疑時(shí)間。?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AI框架你只会调包，这种想法很危险！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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