您今天可以嘗試的前 7 個開源深度學習庫

深度學習是機器學習的一個子集，專注於教授和訓練計算機做一些對人類來說很自然的事情——通過例子和經驗學習。 它試圖模仿人類大腦的功能，特別是它如何處理數據並創建用於決策的神經模式。

深度學習涉及受人類大腦結構啟發的算法。 這些算法被稱為人工神經網絡。 深度學習模型可以直接從圖像、文本或聲音中學習執行分類功能。

這些模型使用標記的數據集和包含多層的神經網絡架構進行訓練。 通過充分的訓練和數據，深度學習模型可以達到超越人類智能的準確度。

由於深度學習仍然是一個不斷發展的概念，對於剛進入該領域的初學者來說，它可能會讓人不知所措。 在這種情況下，前進的最佳方式是利用開源深度學習平台。 這些深度學習庫帶有活躍的社區，可以幫助您更多地了解該領域並磨練您的機器學習技能。

這裡有十個你必須熟悉的開源深度學習庫！

頂級開源深度學習庫

1) TensorFlow

TensorFlow 是用於機器學習和深度學習的開源端到端平台。 該軟件庫基於 JavaScript，配備了完整的工具和社區資源生態系統，允許在瀏覽器上訓練和部署 ML 模型。

TensorFlow 具有簡潔靈活的架構，有助於快速開發最先進的 ML 模型和 ML 計算。 它可以在 CPU 和 GPU 以及 TPU 平台上無縫運行。

TensorFlow 還有一個輕量級庫，用於在移動和嵌入式設備上部署模型，稱為 TensorFlow Lite。 對於那些希望在大型生產環境中訓練、驗證和部署 ML 模型的人來說，TensorFlow Extended 就可以了。

2) 喀拉斯

Keras 是一個開源神經網絡庫，可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit 和 PlaidML 之上運行。 它是用 Python 編寫的，因此具有高度的用戶友好性、模塊化和可擴展性。

儘管 Keras 允許對深度神經網絡進行快速實驗，但它無法處理低級計算。 它使用另一個名為“後端”的庫進行低級計算。

速度是 Keras 的核心優勢——因為它內置了對數據並行性的支持，它可以處理大量數據，同時加快訓練模型所需的時間。 此外，許多設備和平台都支持 Keras，因此它被許多 AI 社區廣泛用於深度學習模型。

3) 微軟認知工具包

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是微軟為商業級分佈式深度學習設計的開源工具包。 它通過有向圖演示了神經網絡作為一系列計算步驟的功能。

CNTK 既可以通過自己的模型描述語言 (BrainScript) 用作獨立的 ML 工具，也可以作為庫合併到 Python/C#/C++ 代碼中。 它允許您組合流行的模型類型，包括前饋 DNN、卷積神經網絡 (CNN) 和循環神經網絡 (RNN)。

此外，它還可以通過跨多個 GPU 和服務器的自動微分和並行化來實現隨機梯度下降（誤差反向傳播）學習。

4) 咖啡

Caffe 是一個用 C++ 編寫但帶有 Python 接口的深度學習庫。 它是在加州大學伯克利分校開發的。

Caffe 在設計時牢記三個基本特徵——速度、表達和模塊化。 Caffe 的可擴展代碼雖然具有促進應用和創新的富有表現力的架構，但它鼓勵積極的開發。

不需要硬編碼來定義模型和性能優化。 Caffe 的速度使其非常適合行業部署和研究實驗。

5) 火炬

PyTorch 是一個基於 Torch 庫的開源 ML 框架。 它旨在加速從研究原型設計到生產部署的旅程。 PyTorch 有一個 C++ 前端和一個高度拋光的 Python 接口，這是開發的核心焦點。 它有兩個高層次的方面——

• 在基於磁帶的自動差異系統上設計的深度神經網絡。
• 張量計算通過圖形處理單元具有強大的加速特性。

PyTorch 用於自然語言處理和計算機視覺等應用。 它的“torch.distributed”後端有助於在研究和生產中進行可擴展的分佈式訓練和性能優化。

6)深度學習4J

Deeplearning4j (DL4J) 是第一個用 Java 編寫的商業級分佈式深度學習庫，它是為 Java 和 Scala 開發的。 因此，它與 Scala、Clojure 或 Kotlin 等任何 JVM 語言兼容。

DL4J 利用最新的分佈式計算框架——Apache Spark 和 Hadoop 來加速訓練並將 AI 引入業務環境，以在分佈式 CPU 和 GPU 上使用。 事實上，DL4J 在多 GPU 上的性能與 Caffe 的性能相當。

7) 西阿諾

Theano 是一個 Python 庫，可幫助您定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。 Theano 具有與 NumPy 的出色集成，並使用 GPU 執行快速的數據密集型計算。 此外，它具有有效的符號微分，並支持在 C 中生成動態代碼。

Theano 主要設計用於處理深度學習中使用的大型神經網絡算法所需的不同類型的計算。 因此，它是開發深度學習項目的強大工具。 它可以採用結構並將它們轉換為使用 NumPy 和其他本機庫的高效代碼。

包起來…

除了我們提到的七個之外，還有許多其他深度學習庫。 它們包括 TFLearn、Caffe2、Torch、DLib、Neon、Chainer、H2O.ai 和 Shogun 等等。 如果你是深度學習的初學者，不要急於同時使用所有工具和深度學習平台。

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