深度学习框架介绍与比较

转自:http://suanfazu.com/t/caffe/281 Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出.Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立

深度学习框架 id="深度学习框架">深度学习框架 pytorch pytorch使用C和C++的后端,是站在torch框架基础上开发 pytorch和tensorflow的基本区别是使用了动态图和静态图的区别 机器学习中的常见的静态图和动态图 静态图必须事先定义好静态的公式,在使用过程中会非常麻烦,动态图则可以随时变更,方便调试的 动态计算意味着程序将按照我们编写命令的顺序进行执行.这种机制将使得调试更加容易,并且也使得我们将大脑中的想法转化为实际代码变得更加容易.而静态计算则

本文标签:   机器学习 TensorFlow Google深度学习框架 分布式机器学习 唐源 VGG REST   服务器 自 2015 年底开源到如今更快.更灵活.更方便的 1.0 版本正式发布,由 Google 推出的第二代分布式机器学习系统 TensorFlow一直在为我们带来惊喜,一方面是技术层面持续的迭代演进,从分布式版本.服务框架 TensorFlow Serving.上层封装 TF.Learn 到 Windows 支持.JIT 编译器 XLA.动态计算图框架 Fold 等,以及

深度学习框架caffe特点,富有表达性.快速.模块化.下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装. 1. 前提条件 安装依赖的软件包: CUDA 用来使用GPU模式计算. 建议使用 7.0 以上最新的版本 BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. Boost >= 1.55 protobuf, glog, gflags, hdf5 可选依赖软件包: OpenCV >= 2.4 including 3.0 IO libraries: lmdb, leveldb (n

本文来源:http://suanfazu.com/t/caffe/281 本文的主要目的保存一个链接,建议阅读原文. Caffe(Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(

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之前我一直在使用Theano,前面五篇Deeplearning相关的文章也是学习Theano的一些笔记,当时已经觉得Theano用起来略显麻烦,有时想实现一个新的结构,就要花很多时间去编程,所以想过将代码模块化,方便重复使用,但因为实在太忙没有时间去做.最近发现了一个叫做Keras的框架,跟我的想法不谋而合,用起来特别简单,适合快速开发.(其实还有很多其他的深度学习框架都是比较容易用的.) 1. Keras简介 Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Pyth

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绝对优势,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

一.项目简介 手动实现mini深度学习框架,主要精力不放在运算优化上,仅体会原理. 地址见:miniDeepFrame 相关博客 『TensorFlow』卷积层.池化层详解 『科学计算』全连接层.均方误差.激活函数实现 文件介绍 Layer.py 层 class,已实现:全连接层,卷积层,平均池化层 Loss.py 损失函数 class,已实现:均方误差损失函数 Activate.py 激活函数 class,已实现:sigmoid.tanh.relu test.py 训练测试代码 主流框架对于卷