其优点在于:PyTorch可以使用强大的GPU加速的Tensor计算(比如:Numpy的使用)以及可以构建带有autograd的深度神经网络。 同时,PyTorch 的代码很简洁、易于使用、支持计算过程中的动态图而且内存使用很高效,版本之间差异也不大,没有升级方面的困难。 Pytorch学习教程:在本公众号菜单栏->AI必备框架学习tab 3、Keras Keras是基...
应用人员团体庞大;Keras 由于将问题实现起来简单,吸引了大量研究人员的使用,具有很大的用户社区;MXNet 由 Amazon,Baidu 等巨头支持,以其完美的内存、显存优化吸引了大批用户,DMLC 继续进行开发和维护;PyTorch 由 Facebook 支持,并且即将与 Caffe2 无缝连接,以其灵活、简洁、易用的特点在发布紧一年多的...
Keras的缺点很明显:过度封装导致丧失灵活性。入门最简单,但是不够灵活,使用受限。 04 Caffe/Caffe2 Caffe的优点是简洁快速,缺点是缺少灵活性。不同于Keras因为太多的封装导致灵活性丧失,Caffe灵活性的缺失主要是因为它的设计。文档不够完善,但性能优异,几乎全平台支持(Caffe2),适合生产环境。 05 MXNet MXNet最初由...
PyTorch:超25%,由Facebook开发并维护,近年来逐渐受到关注和广泛应用。 Keras:超10%,经常与TensorFlow一起使用,提供了一种更简单易用的框架。 Caffe:约5%,市场适用于计算机视觉和图像处理等领域。MXNet:约5%,市场由亚马逊开发并维护,适用于大规模分布式深度学习。 需要注意的是,这些框架各有优缺点,并且在不同的应用...
TensorFlow已分别成为目前学术界和工业界使用最广泛的两大实力玩家，而紧随其后的Keras、OneFlow、MXNet等...
Google,Microsoft 等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属 TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,接下来我对这四种主流的深度学习框架从几个不同的方面进行简单的对比。 一、 简介 TensorFlow: TensorFlow 是 Google Brain 基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理...
TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft 等商业巨头都加⼊了这场深度学习框架⼤战，当下最主流的框架当属 TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，接下来我对这四种主流的深度学习框架从⼏个不同的⽅⾯进⾏简单的对⽐。⼀、简介 TensorFlo...
MXNet逐梦之旅实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorch与TensorFlow实现的区别) 在之前的博文中我们用TensorFlow与PyTorch进行了拟合曲线,到达了不错的效果。 我们现在使用MXNet进行相同的曲线拟合,进而来比较一下TensorFlow与PyTorch的异同。 搭建神经网络进行训练的步骤基本相同,我们现在开始用MXNet来实现。 问题描述拟...
常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一.概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等。Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当...
当前流行的深度学习框架主要包括TensorFlow、PyTorch、Keras、PaddlePaddle、CNTK、MXNet、DeepLearning4J、Theano、Chainer等,具体如下表所示。 TensorFlow和PyTorch发展历程 TensorFlow的前身是2011年GoogleBrain内部孵化项目DistBelief,这是一个为深度神经网络构建的机器学习系统。经过Google内部的锤炼后,在2015年11月9日,以Apache...