2021 年适合初学者的 10 大简单深度学习框架_对于初学者来说,哪个深度学习框架通常较易上手? a.tensorflow b.caffe c.pyt

深度学习框架可以帮助您处理上传的数据，来进行准确直观的预测分析。
机器学习和深度学习的发展使组织能够为其客户提供智能解决方案和预测性个性化。深度学习框架是接口、库或工具，它们通常是开源的，即使是没有机器学习和人工智能知识的人也可以轻松集成。深度学习框架可以帮助您上传数据并训练深度学习模型，从而进行准确直观的预测分析。本文列出了 2021 年初学者的顶级深度学习框架。

TensorFlow
Google 的 Brain 团队开发了一个名为 TensorFlow 的深度学习框架，该框架支持 Python 和 R 等语言，并使用数据流图来处理数据。这非常重要，因为在构建这些神经网络时，您可以查看数据如何流经神经网络。 TensorFlow 的机器学习模型易于构建，可用于稳健的机器学习生产，并允许进行强大的研究实验。

Keras
Keras 是一个用 Python 编写的开源神经网络库，可以在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano、R 和 PlaidML 之上运行。谷歌工程师 François Chollet 设计了 ​​Keras，以实现神经网络的快速实验。它非常用户友好、模块化和可扩展。 Keras 还以简单、灵活和强大而自豪。由于这些特性，Keras 被新手视为首选深度学习库。

Sonnet
Sonnet 框架建立在 Tensorflow 之上并由 DeepMind 开发，是用于构建神经网络复杂结构的高级解决方案。 Sonnet 解决方案开发并增强了与神经网络某些部分相关的 Python 对象，将每个对象连接到计算 Tensorflow 图。这有助于简化复杂网络的开发。 Sonnet 提供了一个围绕单一概念构建的简单、强大的编程模型。模块是自包含和解耦的，您甚至可以编写在构建过程中传递给其他模型的模块。

PyTorch
PyTorch 是一个开源神经网络库，主要由 Facebook 的人工智能研究实验室 (FAIR) 开发和维护，最初于 2016 年 10 月发布。 FAIR 在 Torch 库之上构建了 PyTorch，这是另一个开源机器学习库，一个科学计算框架，以及基于 Lua 编程语言的脚本语言，最初由 Ronan Collobert、Samy Bengio 和 Johnny Mariéthoz 设计。
由于 PyTorch 由 Facebook 开发并提供易于使用的界面，因此近年来它的受欢迎程度越来越高，尤其是在学术界。

Deeplearning4j(DL4J)
包括作者 Adam Gibson、Alex D. Black、Vyacheslav Kokorin、Josh Patterson 在内的机器学习小组开发了这个深度学习框架 Deeplearning4j。用 Java、Scala、C++、C、CUDA 编写，DL4J 支持不同的神经网络，如 CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和 LSTM（长短期记忆）。

Caffe
Caffe 是另一个专注于速度、模块化和表达的现代深度学习框架。 Caffe 由伯克利人工智能研究社区开发，在过去探索机器和深度学习的人中最受欢迎。该框架以其速度和效率而闻名。它每天可以处理超过 6000 万张图像，并提供出色的计算机视觉机会。

Gluon
作为深度学习框架列表的最新成员，Gluon 是一个开源深度学习接口，可帮助开发人员轻松快速地构建机器学习模型。它通过使用各种预先构建和优化的神经网络组件，提供了一个简单明了的 API，用于定义 ML/DL 模型。
Gluon 允许用户使用简单、清晰和简洁的代码来定义神经网络。它带有一整套即插即用的神经网络构建块，包括预定义的层、优化器和初始化器。这些有助于消除许多底层复杂的实现细节。

ONNX
Microsoft 和 Facebook 的创建，即 ONNX 或开放神经网络交换，是为开发和展示各种深度和机器学习模型而创建的开放解决方案。有一个可扩展的计算图模型、内置运算符和标准数据类型，以及不同 AI 方法之间的简单转换。您可以在一个环境中训练模型，然后将它们移动到另一个环境以进行推理。

MXNet
另一个旨在训练深度神经网络的开源框架，MXNet 是一种高度可扩展且快速的模型训练解决方案。除了提供灵活的编程模型外，MXNet 还支持各种编程语言，包括 Python、C++、JavaScript、Matlab、Wolfram 等。
混合前端和分布式训练解决方案使 MXNet 成为广大开发人员的强大选择。该环境精简且灵活，支持各种最先进的深度学习模型，包括卷积神经网络。您还可以期待快速的上下文切换、命令式和符号式编程以及无穷无尽的工具和库。

Microsoft Cognitive Toolkit
也称为 CNTK，Microsoft Cognitive 工具包是用于分布式深度学习的商业级开源解决方案。该工具包将网络定义为一系列有向图计算步骤，允许用户轻松组合和发现模型类型。 CNTK 还跨各种服务器和 GPU 实现自动微分、并行化等。

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参考链接：https://www.analyticsinsight.net/top-10-easy-deep-learning-frameworks-for-beginners-in-2021/