數(shù)據(jù)觀世界

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深度學習是目前人工智能領域的核心技術之一，為了更方便地開發(fā)基于深度學習的方法以及推進深度學習技術的進步，多個世界***的技術團隊為深度學習開發(fā)了框架，其中大部分都是開源的并且提供了針對Python語言的開發(fā)包，無論是對于Python還是深度學習這都是一件極好的事情，我們總結了11種開源框架的Python包，在這里給大家做以下簡單地介紹。

1. TensorFlow Python

TensorFlow是一個用于數(shù)值計算的開源庫，它基于數(shù)據(jù)流圖，也即是Flow之意所在。TensorFlow是由谷歌大腦團隊和谷歌機器智能研究組織共同開發(fā)，它是開源的，可供全球公眾使用。并且，它在分布式計算方面也具有一些優(yōu)勢。

我們可以使用pip來進行安裝：

pip install tensorflow

2. Keras Python

Keras是一個極簡的、模塊化的神經網(wǎng)絡庫，它使用Theano或TensorFlow作為后端，能夠幫助開發(fā)者快速便捷地實現(xiàn)想法和取得實驗結果。Keras自帶與優(yōu)化器，歸一化和激活層相關的算法。它還涉及卷積神經網(wǎng)絡，并允許您構建基于序列和基于圖形的網(wǎng)絡。唯一的缺點就是它不支持用于并行訓練網(wǎng)絡的多GPU環(huán)境。

我們可以使用pip來進行安裝：

pip install keras

3. Apache mxnet

mxnet為C++，Python，R，JavaScript等語言提供了大量的接口。它在分布式計算方面表現(xiàn)很好，并且允許我們在CPU或者GPU機器上訓練網(wǎng)絡。唯一的缺點是我們需要更多代碼來運行實驗。

我們可以使用pip來進行安裝：

pip install mxnet

4. Caffe

Caffe是一個快速且模塊化的深度學習框架。 它不是一個庫，但它提供了Python的接口。Caffe每天可以在K40 GPU上處理近6000萬張圖像。但是，在它上面以編程方式調節(jié)超參數(shù)并不容易。

5. Theano Python

如果沒有NumPy，我們就不能擁有SciPy，scikit-learn和scikit-image。同樣，Theano也是許多其它框架和方法的基礎，它是一個可以讓您定義、優(yōu)化和評估涉及多維數(shù)組數(shù)學表達式的庫。它與NumPy緊密集成，并且支持使用GPU，Theano可以稱為科學計算的基石。

使用Python pip安裝它：

pip install theano

6. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit是一個統(tǒng)一的深度學習工具包。它描述了在計算步驟中使用有向圖的神經網(wǎng)絡。

你可以使用Python pip安裝cntk：

pip install cntk

7. PyTorch

PyTorch是Python中動態(tài)的張量神經網(wǎng)絡。 它是開源的，并且可以使用強大的GPU加速，我們可以將它用于自然語言處理等應用程序。 你可以參考下面的鏈接根據(jù)您不同的環(huán)境和方式來安裝PyTorch：

https://pytorch.org/#pip-install-pytorch

8. Eclipse DeepLearning4J

DeepLearning4J是Eclipse的深度學習編程庫。它是為Java和JVM語言編寫的，它也是一個能為深度學習算法提供良好支持的計算框架。

9. Lasagne

Lasagne是一個輕量級的Python庫，可以幫助我們更輕松高效地在Theano中構建和訓練神經網(wǎng)絡。

你可以使用Python pip安裝它：

pip install lasagna

10. nolearn

nolearn將Lasagna包裝成對用戶更加友好的API。它擁有的所有代碼都與scikit-learn兼容。 我們可以將它用于Deep Belief Networks（DBN）等應用程序。

你可以使用Python pip安裝它：

pip install nolearn

11. PyLearn2

PyLearn2是一個Python機器學習庫，其中大部分功能都建立在Theano之上，我們可以使用數(shù)學表達式編寫PyLearn2插件，Theano為我們對這些功能進行優(yōu)化并將它們編譯為我們想要的后端。

以上便是使用Python庫和框架進行深度學習的全部內容，文中的11個庫和框架，可以幫助您輕松地開始進行深度學習實驗或項目。每個深度學習Python庫和框架都有其自身的優(yōu)點和局限性，請在評論中告訴我們您在使用Python庫和框架進行深度學習方面的經驗。

網(wǎng)頁名稱：輕松進行深度學習的11種Python庫和框架
當前路徑：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cophdci.html