第10章-深度學(xué)習(xí)開源框架

DEEPLEARNING深度學(xué)習(xí)第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.1

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TensorFlow10.3其它開源框架of402習(xí)題10.1Caffe第十章深度學(xué)習(xí)開源框架of403Caffe是一個(gè)清晰、高效、開源的深度學(xué)習(xí)框架，很適合初學(xué)者。它由加州大學(xué)伯克利的PHD賈揚(yáng)清開發(fā)深度學(xué)習(xí)框架之一。10.1.1Caffe框架賈揚(yáng)清10.1Caffe第十章深度學(xué)習(xí)開源框架of40410.1.1Caffe框架多語(yǔ)言速度快易上手社區(qū)好代碼組織好?？勺x性強(qiáng)，例子多。采用MKL、OpenBLAS等計(jì)算庫(kù)，支持GPU加速。國(guó)內(nèi)外都有較活躍的社區(qū)、且有很多衍生項(xiàng)目。支持C++、Python和Matlab。第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.1

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TensorFlow10.3其它開源框架of405習(xí)題10.2TensorFlow第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.2.1TensorFlow框架of406TensorFlow是Google開源的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架。實(shí)現(xiàn)了本地和分布式兩種接口機(jī)制。本地實(shí)現(xiàn)機(jī)制的client端、master端和worker均運(yùn)行在同一個(gè)機(jī)器中；分布式實(shí)現(xiàn)機(jī)制它與本地實(shí)現(xiàn)的代碼基本相同，但是client端、master端和worker進(jìn)程一般運(yùn)行在不同的機(jī)器中，所包含的不同任務(wù)由一個(gè)集群調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行管理。具備如下優(yōu)點(diǎn)：1.多樣化部署；2.可被基于梯度的機(jī)器學(xué)習(xí)算法借鑒；3.靈活的Python接口；4.可映射到不同硬件平臺(tái)；5.支持分布式訓(xùn)練。第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.1

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TensorFlow10.3其它開源框架of407習(xí)題10.3其它開源框架第十章深度學(xué)習(xí)開源框架of4081.CNTK2.MXNet3.Theano4.Torch5.Deeplearning4j10.3其它開源框架第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.3.1CNTKof409CNTK的5個(gè)主要特點(diǎn)訓(xùn)練和測(cè)試多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用解決方案。AB用戶使用一個(gè)簡(jiǎn)單的文本配置文件指定一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。C盡可能無(wú)縫地把很多計(jì)算在一個(gè)GPU上進(jìn)行。D自動(dòng)計(jì)算所需要的導(dǎo)數(shù)，網(wǎng)絡(luò)是由許多簡(jiǎn)單的元素組成。E通過(guò)添加少量的C++代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)必需塊的擴(kuò)展。E對(duì)windows平臺(tái)的支持更好。10.3其它開源框架第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.3.2MXNetof4010MXNet的7個(gè)主要特點(diǎn)：（1）其設(shè)計(jì)說(shuō)明可以被重新應(yīng)用到其他深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中。（2）任意計(jì)算圖的靈活配置。（3）整合了各種編程方法的優(yōu)勢(shì)，最大限度地提高靈活性和效率。（4）輕量、高效的內(nèi)存，以及支持便攜式的智能設(shè)備，如手機(jī)等。（5）多GPU擴(kuò)展和分布式的自動(dòng)并行化設(shè)置。（6）支持Python、R、C++和Julia。（7）對(duì)云計(jì)算友好，直接兼容S3、HDFS和Azure。10.3其它開源框架第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.3.3Theanoof4011Theano的6個(gè)主要特點(diǎn)01與NumPy緊密相關(guān)02透明地使用GPU03高效符號(hào)分化04速度和穩(wěn)定性的優(yōu)化05動(dòng)態(tài)生成C代碼06廣泛的單元測(cè)試和自我驗(yàn)證10.3其它開源框架第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.3.4Torchof4012很多實(shí)現(xiàn)索引、切片、移調(diào)的程序。Torch的4個(gè)主要特點(diǎn)通過(guò)LuaJIT的C接口。快速、高效的GPU支持?？汕度?、移植到iOS、Android和FPGA的后臺(tái)。采用Lua語(yǔ)言10.3其它開源框架第十章深度學(xué)習(xí)開源框架10.3.5Deeplearning4jof4013Deeplearning4j的4個(gè)主要特點(diǎn)：依賴