深度学习框架与前端接口介绍

深度学习框架与前端接口介绍

出了高效的内存使用能力和GPU的加速外，PyTorch最吸引人的地方还在于它的动态计算图。动态计算图主要的优势在于可以根据程序运行的需要灵活地构建计算图，而不是像传统的图模型一样需要先定义图在进行计算。这使得输入更为灵活，对于非结构化数据更是如此。

其他的巨头在这一年里也纷纷出手，微软将原来的认知服务工具包进行改进后推出了CNTK深度学习框架，而Facebook同时也推出了新的Caffe2，作为著名框架Caffe的继承和发扬者。

最初的Caffe由伯克利大学的视觉学习中心研发，目前在深度学习界依然拥有足够多的人气。它主要用于计算机视觉，并在Model Zoo中提供了许多性能优异的预训练模型，Caffe2要超过Caffe可能还需要一些努力和积累。

Keras十分强大，人们可以利用它将简单地神经堆叠起来构建深度学习模型，而无需考虑每一层后面的数学原理。这使得Keras十分适合于构建原型，在Kaggle比赛中十分受欢迎。

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