详解 6 大主流深度学习框架
导读:近几年,随着深度学习的爆炸式发展,相关理论和基础架构得到了很大突破,它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台,本文将对这些平台进行简要介绍。
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因为TensorFlow的接口在不断地快速迭代,并且版本之间不兼容,所以在开发和调试过程中可能会出现问题,例如开源代码无法在新版的TensorFlow上运行。 想学习TensorFlow底层运行机制的读者需要做好心理准备,TensorFlow在GitHub代码仓库的总代码量超过100万行,系统设计比较复杂,这将是一个漫长的学习过程。 在代码层面,对于同一个功能,TensorFlow提供了多种实现,这些实现良莠不齐,使用中还有细微的区别,请读者注意选择。另外,TensorFlow创造了图、会话、命名空间、PlaceHolder等诸多抽象概念,对普通用户来说较难理解。
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Caffe的安装过程需要大量的依赖库,因此涉及很多安装版本问题,初学者须多加注意。 当用户要实现一个新的层,就需要用C++实现它的前向传播和反向传播代码,而如果想要新层运行在GPU上,则需要同时使用CUDA实现这一层的前向传播和反向传播。
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