您今天可以尝试的前 7 个开源深度学习库

深度学习是机器学习的一个子集，专注于教授和训练计算机做一些对人类来说很自然的事情——通过例子和经验来学习。 它试图模仿人类大脑的功能，特别是它如何处理数据并创建用于决策的神经模式。

深度学习涉及受人类大脑结构启发的算法。 这些算法被称为人工神经网络。 深度学习模型可以直接从图像、文本或声音中学习执行分类功能。

这些模型使用标记的数据集和包含多层的神经网络架构进行训练。 通过充分的训练和数据，深度学习模型可以达到超越人类智能的准确度。

由于深度学习仍然是一个不断发展的概念，对于刚进入该领域的初学者来说，它可能会让人不知所措。 在这种情况下，前进的最佳方式是利用开源深度学习平台。 这些深度学习库带有活跃的社区，可以帮助您更多地了解该领域并磨练您的机器学习技能。

这里有十个你必须熟悉的开源深度学习库！

顶级开源深度学习库

1) TensorFlow

TensorFlow 是用于机器学习和深度学习的开源端到端平台。 该软件库基于 JavaScript，配备了完整的工具和社区资源生态系统，允许在浏览器上训练和部署 ML 模型。

TensorFlow 具有简洁灵活的架构，有助于快速开发最先进的 ML 模型和 ML 计算。 它可以在 CPU 和 GPU 以及 TPU 平台上无缝运行。

TensorFlow 还有一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型，称为 TensorFlow Lite。 对于那些希望在大型生产环境中训练、验证和部署 ML 模型的人来说，TensorFlow Extended 就可以了。

2) 喀拉斯

Keras 是一个开源神经网络库，可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit 和 PlaidML 之上运行。 它是用 Python 编写的，因此具有高度的用户友好性、模块化和可扩展性。

尽管 Keras 允许对深度神经网络进行快速实验，但它无法处理低级计算。 它使用另一个名为“后端”的库进行低级计算。

速度是 Keras 的核心优势——因为它内置了对数据并行性的支持，它可以处理大量数据，同时加快训练模型所需的时间。 此外，许多设备和平台都支持 Keras，因此它被许多 AI 社区广泛用于深度学习模型。

3) 微软认知工具包

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是微软为商业级分布式深度学习设计的开源工具包。 它通过有向图演示了神经网络作为一系列计算步骤的功能。

CNTK 既可以通过自己的模型描述语言 (BrainScript) 用作独立的 ML 工具，也可以作为库合并到 Python/C#/C++ 代码中。 它允许您组合流行的模型类型，包括前馈 DNN、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN)。

此外，它还可以通过跨多个 GPU 和服务器的自动微分和并行化来实现随机梯度下降（误差反向传播）学习。

4) 咖啡

Caffe 是一个用 C++ 编写但带有 Python 接口的深度学习库。 它是在加州大学伯克利分校开发的。

Caffe 在设计时牢记三个基本特征——速度、表达和模块化。 Caffe 的可扩展代码虽然具有促进应用和创新的富有表现力的架构，但它鼓励积极的开发。

不需要硬编码来定义模型和性能优化。 Caffe 的速度使其非常适合行业部署和研究实验。

5) 火炬

PyTorch 是一个基于 Torch 库的开源 ML 框架。 它旨在加速从研究原型设计到生产部署的旅程。 PyTorch 有一个 C++ 前端和一个高度抛光的 Python 接口，这是开发的核心焦点。 它有两个高层次的方面——

• 在基于磁带的自动差异系统上设计的深度神经网络。
• 张量计算通过图形处理单元具有强大的加速特性。

PyTorch 用于自然语言处理和计算机视觉等应用。 它的“torch.distributed”后端有助于在研究和生产中进行可扩展的分布式训练和性能优化。

6)深度学习4J

Deeplearning4j (DL4J) 是第一个用 Java 编写的商业级分布式深度学习库，它是为 Java 和 Scala 开发的。 因此，它与 Scala、Clojure 或 Kotlin 等任何 JVM 语言兼容。

DL4J 利用最新的分布式计算框架——Apache Spark 和 Hadoop 来加速训练并将 AI 引入业务环境，以在分布式 CPU 和 GPU 上使用。 事实上，DL4J 在多 GPU 上的性能与 Caffe 的性能相当。

7) 西阿诺

Theano 是一个 Python 库，可帮助您定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 Theano 具有与 NumPy 的出色集成，并使用 GPU 执行快速的数据密集型计算。 此外，它具有有效的符号微分，并支持在 C 中生成动态代码。

Theano 主要设计用于处理深度学习中使用的大型神经网络算法所需的不同类型的计算。 因此，它是开发深度学习项目的强大工具。 它可以采用结构并将它们转换为使用 NumPy 和其他本机库的高效代码。

包起来…

除了我们提到的七个之外，还有许多其他深度学习库。 它们包括 TFLearn、Caffe2、Torch、DLib、Neon、Chainer、H2O.ai 和 Shogun 等等。 如果你是深度学习的初学者，不要急于同时使用所有工具和深度学习平台。

根据您愿意承担并按自己的方式完成的项目选择一个。 如果您想提高您的机器学习技能并成为一名获得 IIIT-B 认证的机器学习工程师，请查看我们的机器学习和人工智能 PG 文凭课程，该课程专为在职专业人士设计，并且有超过 450 小时的“深度”机器学习课程。