深度学习框架排名？5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、那么，深度学习框架排名？一起来了解一下吧。

各种编程语言的深度学习库整理大全

深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些帮助你进行深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe。

作一个简单的比喻，一套深度学习框架就是这个品牌的一套积木，各个组件就是某个模型或算法的一部分，你可以自己设计如何使用积木去堆砌符合你数据集的积木。

好处是你不必重复造轮子，模型也就是积木，是给你的，你可以直接组装，但不同的组装方式，也就是不同的数据集则取决于你。

深度学习框架的出现降低了入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，你可以依据需要，使用已有的模型，模型的参数你自己训练得到，你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer，或者是在顶端选择自己需要的分类器。

当然也正因如此，没有什么框架是完美的，就像一套积木里可能没有你需要的那一种积木，所以不同的框架适用的领域不完全一致。

人工智能常用的开发框架

目前是人工智能的时代，国内外像Google、微软、FaceBook、百度和华为等巨头公司纷纷投入较大的资源进行深度学习框架的研发和应用的拓展。表1列出了github上流行的深度学习框架的星数。

表1 github上流行的深度学习框架的星数

下面有侧重地介绍一下上表中列出的一些深度学习框架。

(一)TensorFlow

TensorFlow是用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是其能够广受欢迎的原因。利用C++语言开发可以保证其运行效率，Python作为上层应用语言，可以为研究人员节省大量的开发时间。

TensorFlow相对于其他框架有如下特点。

1、灵活

TensorFlow与CNTK、MXNET、Theano同属于符号计算构架，允许用户在不需要使用低级语言(如在Caffe中)实现的情况下，开发出新的复杂层类型。基于图运算是其基本特点，通过图上的节点变量可以控制训练中各个环节的变量，尤其在需要对底层操作时，TensorFlow要比其他框架更容易。当然它也有缺点，灵活的操作会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。

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Python

1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。

1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。

2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。

3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。

4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。

2. Caffe是深度学习的框架，它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。

13个最常用的Python深度学习库介绍

我的经验告诉你：TensorFlow和PyTorch都是优秀的深度学习框架，各有千秋。TensorFlow生态系统庞大，适合研究和部署；PyTorch则更灵活，适合快速原型设计和实验。

深度学习四剑客指

13个最常用的Python深度学习库介绍

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。

在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。

这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。

这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。

其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy和Blocks等）。

另外的我只是在一些特别的任务中用过（比如nolearn和他们的Deep Belief Network implementation）。

这篇文章的目的是向你介绍这些库。我建议你认真了解这里的每一个库，然后在某个具体工作情境中你就可以确定一个最适用的库。

我想再次重申，这份名单并不详尽。此外，由于我是计算机视觉研究人员并长期活跃在这个领域，对卷积神经网络（细胞神经网络）方面的库会关注更多。

我把这个深度学习库的列表分为三个部分。

第一部分是比较流行的库，你可能已经很熟悉了。对于这些库，我提供了一个通俗的、高层次的概述。

以上就是深度学习框架排名的全部内容，5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。