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Python|TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析

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Python|TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析文章插图
从机器人到谷歌Siri ， 再到现在新推出的谷歌双工系统 ， 人工智能似乎已经取得了相当大的进步 ， 变得越来越人性化 。
对机器学习和人工智能的需求呈指数级增长 ， 相关社区也因此增加 ， 促进了一些AI框架的发展 ， 这些框架使得学习AI变得更加容易 。
在本文中 ， 您将了解一些最佳框架 ， 以帮助您开始AI开发 。
Tensor Flowhttps://www.TensorFlow.org
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Tensor Flow来自谷歌家族 ， 是一个强大的开源框架 ， 支持深度学习 ， 甚至可以通过移动设备访问 。
Tensor Flow是一个适用于统计程序开发的工具 。 由于它提供分布式培训 ， 所以可以在用户喜欢的任何抽象级别上更有效地培训机器模型 。
特性

  • 可扩展的多编程接口 ， 便于编程 。
  • 强劲的增长动力 ， 拥有强大的开源社区 。
  • 为人们提供广泛且有详细记录的手册 。
优点
  • Tensor Flow使用的语言是Python ， 现在非常流行 。
  • 该框架具有较高的计算能力 。 因此 ， 它可以在任何CPU或GPU上使用 。
  • 使用计算图形抽象创建机器模型 。
缺点
  • 为了做出决策或预测 ， 框架将输入数据通过多个节点传递 ， 这可能非常耗时 。
  • 缺乏许多预先训练好的AI模型 。
Microsoft CNTK The Microsoft Cognitive Toolkit - Cognitive Toolkit - CNTK | Microsoft Docs
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Microsoft CNTK是一个更快、更通用的开源框架 ， 它基于支持文本、消息和语音重构的神经网络 。
它提供了一个高效的扩展环境 ， 在保证精度的同时 ， 可以更快地全面评估机器模型 。
Microsoft CNTK与主要的海量数据集集成 ， 使其成为Skype、Cortana等大公司的首选 ， 同时具有非常易于表达和使用的架构 。
特性
  • 高度优化以提供速率、可扩展性、速度和高级集成 。
  • 内置超参数调整、监督学习模型、增强、CNN、RNN等组件 。
  • 资源用来提供最佳效率 。
  • 拥有可以高效表达的自有网络 ， 如完整的API ， 包括高级和低级 。
优点
  • 由于它支持Python和C++ ， 所以这个框架可以同时使用多个服务器 ， 从而使学习过程更快 。
  • 它的开发考虑到了人工智能世界的最新发展 。 Microsft CNTK的架构支持GAN、RNN和CNN 。
  • 它允许分布式培训有效地培训机器模型 。
缺点
  • 它缺乏可视化板和ARM支持 。
CaffeCaffe | Caffe Tutorial
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Caffe是一个深度学习网络 ， 附带预先加载的训练好的神经网络 。 如果你的截止日期很近 ， 这应该是你的第一选择 。
该框架以其图像处理能力而闻名 ， 还有对MATLAB的扩展支持 。
特性
  • 它的所有模型都是用纯文本模式编写的 。
  • 因为它已经预先加载 ， 所以可提供巨大的速度和高效率的工作 。
  • 一个活跃的开源社区 ， 用于讨论和协作代码 。
优点
  • C、C++和Python相互连接 ， 它还支持CNN(卷积神经网络)的建模 。
  • 由于速度快 ， 计算数字任务时效率很高 。
缺点

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