1. TensorFlow:由Google开发的开源框架,目前应用广泛,支持多种编程语言,如Python、C++等。2. PyTorch:由Facebook开发的开源框架,基于动态图的计算模型,易于学习和使用。3. Keras:高级神经网络API,可作为TensorFlow、Theano或CNTK的前端,提供简洁的API,易于快速构建深度学习模型。4. Caffe:由加州大学伯克利分校开发的开源...
答案:常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。反馈 收藏
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。 常见的深度学习框架有:TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、PaddlePaddle
PaddlePaddle是百度研发的开源开放的深度学习平台，是国内最早开源、也是当前唯一一个功能完备的深度学习平台。
3、亚马逊出品的mxnet，是亚马逊主力产品 AWS 上的深度学习框架，支持动态图计算。优势是高效且框架轻巧，...
腾讯开源的ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖,跨平台,手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn,开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行,开发出人工智能 APP,将 AI 带到你的指尖。项目链接: Tencent...
百度试题 结果1 题目深度学习有哪些常用的框架?相关知识点: 试题来源: 解析 答: 常见的深度学习框架有谷歌的TensorFlow,Facebook的Caffe和PyTorch,亚马逊的MXNet,以及百度的PaddlePaddle等。反馈 收藏
常用的深度学习框架主要有:一、TensorFlow优点:从Google而来,生态成熟 低水平API,易控制模型配置 supports多种编程语言缺点:结构性强,代码复用性差 计算效率较低二、PyTorch优点:非结构式编程,代码灵活易复用 计算效率高,产生较少的内存垃圾缺点:文档相对不足 生态环境相对单一...
在使用深度学习框架进行模型训练时，通常的步骤包括数据准备、模型定义、编译模型、训练模型以及评估模型。以下是如何在这些框架中使用CNN模型进行训练的一般过程：TensorFlow数据准备：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。对图像数据进行预处理，如缩放、归一化等。模型定义：使用TensorFlow的API定义CNN模型。可以使用tf....