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深度学习框架有哪些
深度学习框架有哪些
1. TensorFlow
TensorFlow是Google开发的一款开源软件库,专为深度学习或人工神经网络而设计。TensorFlow允许你能够运用流程图创立神经网络和计算模型。它是可用于深度学习的最好维护和最为盛行的开源库之一。TensorFlow框架能够运用C++也能够运用Python。其他相似的基于Python的深度学习框架包括Theano,Torch,Lasagne,Blocks,MXNet,PyTorch和Caffe。你能够运用TensorBoard停止简单的可视化并查看计算流水线。其灵敏的架构允许你轻松部署在不同类型的设备上。不利的一面是,TensorFlow没有符号循环,不支持散布式学习。此外,它还不支持Windows。
2. Theano
Theano是一个专为深度学习而设计的Python库。你能够运用该工具定义和评价数学表达式,包括多维数组。针对GPU停止了优化,该工具具有与NumPy集成,动态C代码生成和符号辨别等功用。但是,为了取得高度的笼统,该工具必需与Keras,Lasagne和Blocks等其他库一同运用。Theano支持Linux,Mac OS X和Windows等平台。
3.Torch
Torch是一款针对ML算法且又简单易用的开源计算框架。该工具提供了高效的GPU支持,N维数组,数值优化例程,线性代数例程以及用于索引、切片和置换的例程。基于Lua的脚本言语,该工具带有大量预先锻炼好的模型。这款灵敏高效的ML研讨工具支持诸如Linux,Android,Mac OS X,iOS和Windows等主流平台。
4.Caffe
Caffe是一款深受欢送的用于构建应用程序的深度学习工具。该工具是贾扬清在加州大学伯克利分校读博士期间为他的一个项目而创立的,具有良好的Matlab / C ++ / Python界面。该工具允许你在不编写代码的状况下运用文本快速将神经网络应用于问题。Caffe不完整地支持多GPU锻炼。该工具支持Ubuntu,Mac OS X和Windows等操作系统。
5.Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit是具有C#/C++/Python接口支持的最快的深度学习框架之一。此款开源框架带有强大的C++ API,比TensorFlow更快、更精确。该工具还支持内置数据读取器的散布式学习。它支持诸如前馈,CNN,RNN,LSTM和序列到序列等算法。该工具支持Windows和Linux。
6.Keras
用Python编写的Keras是一个开源库,旨在简化新DL模型的创立。这种高级神经网络API能够在TensorFlow,Microsoft CNTK等深度学习框架之上运转。该工具以其用户友好性和模块化而出名,因此十分合适快速原型开发。该工具针对CPU和GPU停止了优化。
7. scikit-learn
scikit-learn是一个开源的Python库,专为机器学习而设计。基于诸如NumPy,SciPy和matplotlib等库的scikit-learn可用于数据发掘和数据剖析。scikit-learn装备了各种ML模型,包括线性和逻辑回归器、SVM分类器和随机森林。该工具可用于多个ML任务,如分类,回归和聚类。scikit-learn支持Windows和Linux等操作系统。缺陷是,GPU的效率不高。
8. Accord.NET
Accord.NET是用C#编写的ML框架,专为构建消费级计算机视觉、计算机试听、信号处置和统计应用程序而设计。它是一个文档记载良好的ML框架,能够轻松完成音频和图像处置。Accord.NET可用于数值优化、人工神经网络和可视化。它支持Windows。
9. Spark MLlib
Apache Spark的MLIib是一个ML库,可用于Java,Scala,Python和R言语。由于是专为处置大范围数据而设计的,所以此强大的库具有许多算法和适用工具,如分类、回归和聚类。该工具在Python和R库中与NumPy交互操作。它能够轻松插入到Hadoop工作流程中。
10. Azure ML Studio
Azure ML Studio是面向数据科学家的现代云平台。它能够用于在云中开发ML模型。 借助普遍的建模选项和算法,Azure十分合适构建较大的ML模型。此效劳为每个帐户提供10GB的存储空间。它能够与R和Python程序一同运用。
11.Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning (AML) 是一个ML效劳,提供用于创立ML模型的工具和导游。借助可视化辅助功用和易用的剖析功用,AML旨在让开发人员更便当地运用ML。AML能够衔接到存储在Amazon S3、Redshift或RDS中的数据。
机器学习框架具有易于了解和编码的预构建组件,因此一个好的ML框架可以降低定义ML模型的复杂性。让我们借助这些开源ML框架,协助轻松快速地构建ML模型。
TensorFlow是Google开发的一款开源软件库,专为深度学习或人工神经网络而设计。TensorFlow允许你能够运用流程图创立神经网络和计算模型。它是可用于深度学习的最好维护和最为盛行的开源库之一。TensorFlow框架能够运用C++也能够运用Python。其他相似的基于Python的深度学习框架包括Theano,Torch,Lasagne,Blocks,MXNet,PyTorch和Caffe。你能够运用TensorBoard停止简单的可视化并查看计算流水线。其灵敏的架构允许你轻松部署在不同类型的设备上。不利的一面是,TensorFlow没有符号循环,不支持散布式学习。此外,它还不支持Windows。
2. Theano
Theano是一个专为深度学习而设计的Python库。你能够运用该工具定义和评价数学表达式,包括多维数组。针对GPU停止了优化,该工具具有与NumPy集成,动态C代码生成和符号辨别等功用。但是,为了取得高度的笼统,该工具必需与Keras,Lasagne和Blocks等其他库一同运用。Theano支持Linux,Mac OS X和Windows等平台。
3.Torch
Torch是一款针对ML算法且又简单易用的开源计算框架。该工具提供了高效的GPU支持,N维数组,数值优化例程,线性代数例程以及用于索引、切片和置换的例程。基于Lua的脚本言语,该工具带有大量预先锻炼好的模型。这款灵敏高效的ML研讨工具支持诸如Linux,Android,Mac OS X,iOS和Windows等主流平台。
4.Caffe
Caffe是一款深受欢送的用于构建应用程序的深度学习工具。该工具是贾扬清在加州大学伯克利分校读博士期间为他的一个项目而创立的,具有良好的Matlab / C ++ / Python界面。该工具允许你在不编写代码的状况下运用文本快速将神经网络应用于问题。Caffe不完整地支持多GPU锻炼。该工具支持Ubuntu,Mac OS X和Windows等操作系统。
5.Microsoft CNTK
Microsoft Cognitive Toolkit是具有C#/C++/Python接口支持的最快的深度学习框架之一。此款开源框架带有强大的C++ API,比TensorFlow更快、更精确。该工具还支持内置数据读取器的散布式学习。它支持诸如前馈,CNN,RNN,LSTM和序列到序列等算法。该工具支持Windows和Linux。
6.Keras
用Python编写的Keras是一个开源库,旨在简化新DL模型的创立。这种高级神经网络API能够在TensorFlow,Microsoft CNTK等深度学习框架之上运转。该工具以其用户友好性和模块化而出名,因此十分合适快速原型开发。该工具针对CPU和GPU停止了优化。
7. scikit-learn
scikit-learn是一个开源的Python库,专为机器学习而设计。基于诸如NumPy,SciPy和matplotlib等库的scikit-learn可用于数据发掘和数据剖析。scikit-learn装备了各种ML模型,包括线性和逻辑回归器、SVM分类器和随机森林。该工具可用于多个ML任务,如分类,回归和聚类。scikit-learn支持Windows和Linux等操作系统。缺陷是,GPU的效率不高。
8. Accord.NET
Accord.NET是用C#编写的ML框架,专为构建消费级计算机视觉、计算机试听、信号处置和统计应用程序而设计。它是一个文档记载良好的ML框架,能够轻松完成音频和图像处置。Accord.NET可用于数值优化、人工神经网络和可视化。它支持Windows。
9. Spark MLlib
Apache Spark的MLIib是一个ML库,可用于Java,Scala,Python和R言语。由于是专为处置大范围数据而设计的,所以此强大的库具有许多算法和适用工具,如分类、回归和聚类。该工具在Python和R库中与NumPy交互操作。它能够轻松插入到Hadoop工作流程中。
10. Azure ML Studio
Azure ML Studio是面向数据科学家的现代云平台。它能够用于在云中开发ML模型。 借助普遍的建模选项和算法,Azure十分合适构建较大的ML模型。此效劳为每个帐户提供10GB的存储空间。它能够与R和Python程序一同运用。
11.Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning (AML) 是一个ML效劳,提供用于创立ML模型的工具和导游。借助可视化辅助功用和易用的剖析功用,AML旨在让开发人员更便当地运用ML。AML能够衔接到存储在Amazon S3、Redshift或RDS中的数据。
机器学习框架具有易于了解和编码的预构建组件,因此一个好的ML框架可以降低定义ML模型的复杂性。让我们借助这些开源ML框架,协助轻松快速地构建ML模型。