用於AI開發的最佳5個開源框架

AiTechYun

編輯：nanan

AI和機器學習是目前流行的兩個術語，有時甚至可以互換使用。然而，兩項都不一樣。雖然AI所涉及的機器可以執行具有人類智能特徵的任務，但機器學習能夠使現代計算機在沒有明確編程的情況下學習。基本上，機器學習是通過模式識別和計算學習理論從AI發展而來。

谷歌、微軟、Facebook、IBM和亞馬遜等大公司都在大力投資自己的研發，以及收購那些在機器學習、神經網路、自然語言和圖像處理等領域取得進展的初創公司。

在本文中，我們列出了5個最適合用於AI開發的開源框架:

1.Tensorflow

TensorFlow是谷歌開發的用於深度學習或人工神經網路的開源軟體庫。它由Google AI團隊內的Google Brain團隊開發，並於2015年11月9日在Apache 2.0開源許可下發布。TensorFlow使用數據流圖進行數值計算。它具有非常靈活的體系結構，可以輕鬆部署跨各種平台（CPU，GPU，TPU）以及從台式機到伺服器群集到移動和邊緣設備的計算。

Tensorflow可以生成c++或Python圖形，它表示通過系統運行的數據的移動。它的網站提供教程和資源，可幫助那些對它了解較少的開發人員。通過開放獲取機器學習代碼的TensorFlow庫，Google正在幫助簡化複雜深層神經網路的構建、訓練和部署。谷歌、英特爾、優步和高通都是使用Tensorflow的公司。

2.Caffe

CAFFE(用於快速特徵嵌入的卷積體系結構)是一個非常快速、功能強大且高效的深度學習框架。它是開源的，用c++編寫，帶有一個Python介面。Caffe支持面向圖像分類和圖像分割的多種不同類型的深度學習體系結構。據其網站稱，它可以使用一個NVIDIA K40 GPU在一天內處理6000多萬張圖像。它支持CNN、RCNN、LSTM和全連接的神經網路設計。它在GPU上運行良好，這有助於在運行期間提高速度。

Caffe框架主要用於學術研究項目、多媒體、演講甚至視覺。該工具還支持諸如Ubuntu，Mac OS X和Windows等操作系統。雅虎 最近將Caffe與Apache Spark整合在一起，創建了分散式深度學習框架CaffeOnSpark。

3.微軟CNTK

微軟認知工具包（以前稱為CNTK）由微軟研究院開發，是一個深度學習框架，旨在使用神經網路來處理非結構化數據的大型數據集。CNTK具高度的可定製性，因為它具有更快的訓練時間和易於使用的體系結構。無論是在只有CPU，單個GPU，多個GPU或具有多個GPU的多個機器上運行，它都擁有出色的性能。它允許你選擇自己的參數、演算法和網路。它是用Python和c++編寫的。雖然它在語音識別領域更受歡迎，但CNTK也可以用於文本、圖像和RNN訓練(遞歸神經網路：一種神經網路)。

4.Theano

Theano是一個專為深度學習而設計的Python庫。它允許你定義、優化和評估涉及高效率的多維數組的數學表達式。它可以使用GPU並執行有效的符號區分。該工具具有與NumPy集成、動態C代碼生成和符號區分等功能。該工具支持Linux，Mac OS X和Windows等平台。

5.Keras

Keras是一個用Python編寫的開放源碼庫，可以在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano或MXNet等深度學習框架上運行。這種高水平的神經網路API旨在使用深度神經網路進行快速實驗。它側重於用戶友好、 模塊化和可擴展性。該工具針對CPU和GPU進行了優化。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！