一文带你了解 三种深度学习框架(Caffe,Tensorflow,Pytorch)的基本内容、优缺点以及三者的对比
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一、Caffe
Caffe简介
Caffe是一个清晰的,可读性高的,快速的深度学习框架,主要应用在视频,图像处理方面,但是不够灵活,并且对递归网络和语言建模的支持很差
Caffe的特点
Caffe的基本流程是设计建立在神经网络中的一个简单假设,所有的计算都是以层的形式表示的,网络层所做的事情就是输入数据,然后输出计算结果,它的模型与优化都是通过配置文件来设置的,无须代码,并且提供了python和matlab接口
Caffe概述
Caffe是一种对新手非常友好的深度学习框架模型,它的相应优化都是以文本形式而非代码形式给出,Caffe中的网络都是有向无环图的集合,可以直接定义。
二、Tensorflow
Tensorflow简介
Tensorflow是一个采用数据流图用于数值计算的开源软件库,节点在图中表示数学操作,图中的线则表示在节点间相互联系的多为数据数组,即张量(tensor),它灵活的架构让用户可以在多种平台上展开数值计算
Tensorflow的特点
Tensorflow不是一个严格的神经网络库,只要用户可以将计算表示为一个数据流图就可以使用Tensorflow。用户负责构建图,描写驱动计算的内部循环。Tensorflow在CPU和GPU上运行,并且支持将训练模型自动在多个CPU上规模化运算,以及将模型迁移到移动端后台
三、PyTorch
PyTorch简介
2017年,FaceBook人工智能研究院在Github上开源了PyTorch框架,并迅速占领了热度榜榜首。
PyTorch的特点
PyTorch可以看作是加入了GPU支持的Numpy,PyTorch通过一种反向自动求导的技术,可以让用户零延迟的任意改变神经网络的行为,尽管这项技术不是PyTorch独有的,但是目前为止它是实现最快的,这也是它对比Tensorflow的优势。PyTorch的设计思路是线性直观且易于使用的,所以它的代码相对于Tensorflow而言更好理解。
四、三者的比较
1:Caffe
Caffe的优点是简介快速,缺点是缺少灵活性,因为它的设计缺陷
2:Tensorflow
缺点如下
1:过于复杂的系统设计
2:频繁变动的接口 新老版本兼容性韩岔
3:接口设计过于难懂
4:没有易懂的教程
3:PyTorch
简介优雅,高效快速,并且代码简介由完整的文档教程,非常使用新手学习,也是当下最火热的深度学习框架之一
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