深度學(xué)習(xí)案例教程 教案1.8 深度學(xué)習(xí)框架介紹

1-08深度學(xué)習(xí)框架介紹（p26）接下來(lái)我們來(lái)介紹一下深度學(xué)習(xí)的框架。深度學(xué)習(xí)框架是指一類軟件工具，用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架相比，深度學(xué)習(xí)框架更加注重對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持和優(yōu)化。通過(guò)提供高效的計(jì)算圖構(gòu)建和自動(dòng)微分功能，深度學(xué)習(xí)框架可以大大簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)和調(diào)試過(guò)程。深度學(xué)習(xí)框架按照編程語(yǔ)言分類，目前比較流行的深度學(xué)習(xí)框架主要包括Python語(yǔ)言下的TensorFlow、PyTorch、Keras，以及C++語(yǔ)言下的Caffe、MXNet等。除此之外，還有一些跨平臺(tái)、多語(yǔ)言的深度學(xué)習(xí)框架，如PaddlePaddle、Theano等。這些框架各有特點(diǎn)，應(yīng)根據(jù)具體任務(wù)和需求進(jìn)行選擇。深度學(xué)習(xí)框架的核心功能包括計(jì)算圖構(gòu)建、自動(dòng)微分、優(yōu)化器、分布式訓(xùn)練、多樣化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)支持等。具體來(lái)說(shuō)，計(jì)算圖構(gòu)建是指將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為計(jì)算圖的過(guò)程，自動(dòng)微分是指自動(dòng)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度，優(yōu)化器是指使用梯度下降等算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，分布式訓(xùn)練是指將訓(xùn)練過(guò)程分布在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行加速，多樣化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)支持是指支持各種類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等。此外，深度學(xué)習(xí)框架還具有易用性、跨平臺(tái)性、社區(qū)支持等優(yōu)勢(shì)（p27）本課程我們主要使用pytorch框架，接下來(lái)我們來(lái)介紹pytorch框架在2017年1月的時(shí)候，由Facebook人工智能研究院團(tuán)隊(duì)，在github上面開源了patch的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。這個(gè)時(shí)候，pytorch就誕生了。它是一個(gè)具有先進(jìn)理念的框架。它的歷史可追溯到2002年，最早誕生于紐約大學(xué)的。Torch。它是使用一種大眾的lua語(yǔ)言作為接口的一種框架。lua語(yǔ)言簡(jiǎn)潔高效，但由于它是一門小眾語(yǔ)言，以至于很多程序員聽說(shuō)要去掌握touch，必須要學(xué)習(xí)一門新語(yǔ)言，而望而卻步。其實(shí)呢，這個(gè)lua，是一門比python還簡(jiǎn)單的語(yǔ)言。在2017年10月的時(shí)候，pytorch的熱度，已超越了其他的框架。比如說(shuō)像caffetheano。并且熱潮在持續(xù)上升。它的最大優(yōu)勢(shì)他建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是動(dòng)態(tài)的，可以非常容易的輸出每一步的調(diào)試結(jié)果。相對(duì)于其他的框架來(lái)說(shuō)，調(diào)試起來(lái)十分方便。（p28）下面我們來(lái)了解一下pytorch框架的的特點(diǎn)以及優(yōu)勢(shì)。pytorch可以看作是加入了GPU支持的一個(gè)numpy??類（numpy就是python的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù)），早期的tensorflow以及caffe都是命令式的編程語(yǔ)言，它并且都是靜態(tài)的，就是說(shuō)首先必須要構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后一次又一次的使用相同的結(jié)構(gòu)。如果我們要改變這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)呢？就必須從頭開始。但是pytorch呢通過(guò)一項(xiàng)反向自動(dòng)求導(dǎo)的技術(shù)?？梢宰層脩袅阊舆t的任意改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這就是他的一個(gè)獨(dú)到特點(diǎn)。 pytorch的設(shè)計(jì)思路是線性、直觀、易于使用的。比如說(shuō)當(dāng)計(jì)算機(jī)執(zhí)行一行代碼時(shí)。他會(huì)忠實(shí)地執(zhí)行。當(dāng)用戶的代碼寫的有bug的時(shí)候，也可以輕松快捷的找到出錯(cuò)的代碼，十分方便。相對(duì)于tensorflow框架而言。pytorch的代碼更加簡(jiǎn)潔直觀，同時(shí)比tensorflow更加的高度化、工業(yè)化。它的優(yōu)勢(shì)就是設(shè)計(jì)追求最少的封裝。避免重復(fù)造輪子。并且十分簡(jiǎn)潔。高效快速。而且它簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)，能讓我們更加快速的去理解和閱讀代碼。它的源碼呢，實(shí)際只是tensorflow框架的1/