輕松進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的11種Python庫(kù)和框架
數(shù)據(jù)觀世界
深度學(xué)習(xí)是目前人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，為了更方便地開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的方法以及推進(jìn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，多個(gè)世界***的技術(shù)團(tuán)隊(duì)為深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)了框架，其中大部分都是開(kāi)源的并且提供了針對(duì)Python語(yǔ)言的開(kāi)發(fā)包，無(wú)論是對(duì)于Python還是深度學(xué)習(xí)這都是一件極好的事情，我們總結(jié)了11種開(kāi)源框架的Python包，在這里給大家做以下簡(jiǎn)單地介紹。
1. TensorFlow Python
TensorFlow是一個(gè)用于數(shù)值計(jì)算的開(kāi)源庫(kù)，它基于數(shù)據(jù)流圖，也即是Flow之意所在。TensorFlow是由谷歌大腦團(tuán)隊(duì)和谷歌機(jī)器智能研究組織共同開(kāi)發(fā)，它是開(kāi)源的，可供全球公眾使用。并且，它在分布式計(jì)算方面也具有一些優(yōu)勢(shì)。
我們可以使用pip來(lái)進(jìn)行安裝：
pip install tensorflow
2. Keras Python
Keras是一個(gè)極簡(jiǎn)的、模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，它使用Theano或TensorFlow作為后端，能夠幫助開(kāi)發(fā)者快速便捷地實(shí)現(xiàn)想法和取得實(shí)驗(yàn)結(jié)果。Keras自帶與優(yōu)化器，歸一化和激活層相關(guān)的算法。它還涉及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并允許您構(gòu)建基于序列和基于圖形的網(wǎng)絡(luò)。唯一的缺點(diǎn)就是它不支持用于并行訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的多GPU環(huán)境。
我們可以使用pip來(lái)進(jìn)行安裝：
pip install keras
3. Apache mxnet
mxnet為C++，Python，R，JavaScript等語(yǔ)言提供了大量的接口。它在分布式計(jì)算方面表現(xiàn)很好，并且允許我們?cè)贑PU或者GPU機(jī)器上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。唯一的缺點(diǎn)是我們需要更多代碼來(lái)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。
我們可以使用pip來(lái)進(jìn)行安裝：
pip install mxnet
4. Caffe
Caffe是一個(gè)快速且模塊化的深度學(xué)習(xí)框架。 它不是一個(gè)庫(kù)，但它提供了Python的接口。Caffe每天可以在K40 GPU上處理近6000萬(wàn)張圖像。但是，在它上面以編程方式調(diào)節(jié)超參數(shù)并不容易。
5. Theano Python
如果沒(méi)有NumPy，我們就不能擁有SciPy，scikit-learn和scikit-image。同樣，Theano也是許多其它框架和方法的基礎(chǔ)，它是一個(gè)可以讓您定義、優(yōu)化和評(píng)估涉及多維數(shù)組數(shù)學(xué)表達(dá)式的庫(kù)。它與NumPy緊密集成，并且支持使用GPU，Theano可以稱為科學(xué)計(jì)算的基石。
使用Python pip安裝它：
pip install theano
6. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit是一個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)工具包。它描述了在計(jì)算步驟中使用有向圖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
你可以使用Python pip安裝cntk：
pip install cntk
7. PyTorch
PyTorch是Python中動(dòng)態(tài)的張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 它是開(kāi)源的，并且可以使用強(qiáng)大的GPU加速，我們可以將它用于自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用程序。 你可以參考下面的鏈接根據(jù)您不同的環(huán)境和方式來(lái)安裝PyTorch：
https://pytorch.org/#pip-install-pytorch
8. Eclipse DeepLearning4J
DeepLearning4J是Eclipse的深度學(xué)習(xí)編程庫(kù)。它是為Java和JVM語(yǔ)言編寫的，它也是一個(gè)能為深度學(xué)習(xí)算法提供良好支持的計(jì)算框架。
9. Lasagne
Lasagne是一個(gè)輕量級(jí)的Python庫(kù)，可以幫助我們更輕松高效地在Theano中構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
你可以使用Python pip安裝它：
pip install lasagna
10. nolearn
nolearn將Lasagna包裝成對(duì)用戶更加友好的API。它擁有的所有代碼都與scikit-learn兼容。 我們可以將它用于Deep Belief Networks（DBN）等應(yīng)用程序。
你可以使用Python pip安裝它：
pip install nolearn
11. PyLearn2
PyLearn2是一個(gè)Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，其中大部分功能都建立在Theano之上，我們可以使用數(shù)學(xué)表達(dá)式編寫PyLearn2插件，Theano為我們對(duì)這些功能進(jìn)行優(yōu)化并將它們編譯為我們想要的后端。
以上便是使用Python庫(kù)和框架進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的全部?jī)?nèi)容，文中的11個(gè)庫(kù)和框架，可以幫助您輕松地開(kāi)始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)或項(xiàng)目。每個(gè)深度學(xué)習(xí)Python庫(kù)和框架都有其自身的優(yōu)點(diǎn)和局限性，請(qǐng)?jiān)谠u(píng)論中告訴我們您在使用Python庫(kù)和框架進(jìn)行深度學(xué)習(xí)方面的經(jīng)驗(yàn)。
