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计算机视觉深度学习训练推理框架

作者：羊村懒王 | 2024-03-06 08:14:57

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适合cpu的推理框架

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重磅干货，第一时间送达cdc8343c8a11c3fe4a8c444c1a70485a.jpeg

前言 本文整理了一些深度学习训练推理框架，涉及计算机视觉、语音、时序任务上的框架，共计20多种。

1训练框架

Pytorch

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PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。它的底层基于Torch，但实现与运用全部是由python来完成。该框架主要用于人工智能领域的科学研究与应用开发。PyTroch最主要的功能有两个，其一是拥有GPU张量，该张量可以通过GPU加速，达到在短时间内处理大数据的要求；其二是支持动态神经网络，可逐层对神经网络进行修改，并且神经网络具备自动求导的功能。

一些学习资料与文档：

  • Awesome-pytorch-list：包含了NLP,CV,常见库，论文实现以及Pytorch的其他项目，地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list；

  • PyTorch官方文档：官方发布文档，地址：https://pytorch.org/docs/stable/index.html；

  • Pytorch-handbook：pytorch hand book，地址：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook；

  • PyTorch官方社区：pytorch开发者社区，地址：https://discuss.pytorch.org/

MXNet

MXNet 是亚马逊维护的深度学习库，它拥有类似于 Theano 和 TensorFlow 的数据流图，为多 GPU 提供了良好的配置。MXNet结合了高性能、clean的代码，高级API访问和低级控制，是深度学习框架中的佼佼者。

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优点：

  1. 速度上有较大优势；

  2. 灵活编程，支持命令式和符号式编程模型；

  3. 多平台支持：可运行于多CPU、多GPU、集群、服务器、工作站甚至移动mobile phone；

  4. 多语言支持：支持包括C++、Python、R、Scala、Julia、Matlab和JavaScript语言；

  5. 性能优化：使用一个优化的C++后端引擎并行I/O和计算，无论使用哪种语言都能达到最佳性能；

  6. 云端友好；

缺点：

  1. 社区较小；

  2. 入门稍微困难些；

Tensorflow

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TensorFlow是由谷歌开源并维护，可用于各类深度学习相关的任务中。TensorFlow = Tensor + Flow，Tensor就是张量，代表N维数组；Flow即流，代表基于数据流图的计算，其特性如下：

  • 支持Python、JavaScript、C ++、Java、Go、C＃、Julia和R等多种编程语言；

  • GPU，iOS和Android等移动平台上都可运行；

  • 入门学习难度大；

  • 静态图操作；

Caffe

经典的深度学习框架，由贾扬清在加州大学伯克利分校读博期间主导开发，以C++/CUDA为主，需要编译安装，有python和matlab接口，支持单机多卡、多机多卡训练（目前已推出caffe2)，特性如下：

  • 以C++/CUDA/Python代码为主，速度快，性能高；

  • 代码结构清晰，可读性和可拓展性强。

  • 支持命令行、Python和Matlab接口，使用方便；

  • CPU和GPU之间切换方便，多GPU训练方便；

  • 工具丰富，社区活跃；

  • 代码修改难度较大，不支持自动求导；

  • 不适合非图像（结构化）数据；

CNTK

微软开源的深度学习框架，CNTK具有高度优化的内置组件，可以处理来自Python，C ++或BrainScript的多维密集或稀疏数据。能够实现CNN，DNN，RNN等任务，能够优化海量的数据集加载。

主要特性：

  • CNTK性能优于其他的开源框架；

  • 适合做语音任务，CNTK本就是微软语音团队开源的，自然更适合做语音任务，便于在使用RNN等模型以及时空尺度时进行卷积；

学习资料与教程：

入门介绍：https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki

官方入门教程：https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Tutorial

官方论坛：https://github.com/Microsoft/CNTK/issues

Keras

一个小白非常友好的框架，上手简单，已被集成到Tensorflow中。Keras在高层可以调用TensorFlow、CNTK、Theano，还有更多优秀的库也在被陆续支持中。Keras的特点是能够快速搭建模型，高度模块化，搭建网络非常简洁，易于添加新模块，是高效地进行科学研究的关键。

学习资料：

  • https://tensorflow.rstudio.com/keras/

  • https://github.com/rstudio/keras

PaddlePaddle

百度开源框架，支持动态图和静态图，中文文档写的非常清楚，上手比较简单；

官网链接：https://www.paddlepaddle.org.cn/

飞桨针对不同硬件环境，提供了丰富的支持方案，生态较为完善：

  1. Paddle Inference：飞桨原生推理库，用于服务器端模型部署，支持Python、C、C++、Go等语言，将模型融入业务系统的首选；

  2. Paddle Serving：飞桨服务化部署框架，用于云端服务化部署，可将模型作为单独的Web服务；

  3. Paddle Lite：飞桨轻量化推理引擎，用于 Mobile 及 IoT 等场景的部署，有着广泛的硬件支持；

  4. Paddle.js：使用 JavaScript（Web）语言部署模型，用于在浏览器、小程序等环境快速部署模型；

  5. PaddleSlim：模型压缩工具，获得更小体积的模型和更快的执行性能；

  6. X2 Paddle：辅助工具，将其他框架模型转换成Paddle模型，转换格式后可以方便的使用上述5个工具；

OneFlow

项目地址：https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow

一流科技开源的深度学习框架，使用类似PyTorch的API编程模型使用全局视图API将模型缩放为n维并行/分布式执行使用静态图编译器加速/部署模型。主要有以下优势：

  1. 分布式性能（高效性）是深度学习框架的核心技术难点，OneFlow围绕性能提升和异构分布式扩展，采用静态编译和流式并行的核心理念和架构，解决了集群层面的内存墙挑战；

  2. OneFlow计算集群内部的通信和调度消耗，提高硬件利用率，加快模型训练速度，训练成本时间大幅缩减；

  3. 自动支持模型并行与流水并行：OneFlow天生支持数据并行、模型并行和混合并行，无需定制化开发；

MegEngine

项目地址：https://www.megengine.org.cn/

MegEngine 是旷视完全自主研发的深度学习框架，中文名为“天元”，是旷视 AI 战略的重要组成部分，负责 AI 三要素（算法，算力，数据）中的“算法”。MegEngine 的研发始于 2014 年，旷视内部全员使用。如今，旷视的所有算法均基于 MegEngine 进行训练和推理。

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MegEngine 特性：

  1. 训练推理一体化：MegEngine 支持多种硬件平台（ CPU，GPU，ARM ），不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接；部署时无需做额外的模型转换，速度/精度和训练保持一致，有效解决了 AI 落地中“部署环境和训练环境不同，部署难”的问题。

  2. 动静合一：动态图易调试，静态图好部署。MegEngine 在静态图的基础上，逐渐加入支持完整动态图的功能，在动态模式下加速研发过程，无需改变模型代码一键切换至静态模式下的部署，为科研和算法工程师同时提供便利。

  3. 兼容并包：MegEngine 的顶层 API 基于 Python，采取了类似于 PyTorch 的风格。简单直接，易于上手，便于现有项目进行移植或整合。

  4. 灵活高效：MegEngine 底层的高性能算子库对于不同的硬件架构进行了深度适配和优化，并提供高效的亚线性内存优化策略，对于生产环境繁多的计算设备提供了极致的性能保证，高效易用的分布式训练实现能有效支持富有弹性的大规模训练。

DeepLearning4j

基于Java的深度学习框架，正式诞生于2013年，在2017年加入Eclipse基金会，由美国的Skymind开源并维护。

项目地址：https://github.com/eclipse/deeplearning4j

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  • 支持神经网络模型的构建、模型训练和部署；

  • 能够与现有大数据生态进行无缝衔接（Hadoop、Spark等），也是可以原生态支持分布式模型训练的框架之一；

  • 支持多线程；

  • 跨平台（硬件：CUDA GPu，x86，ARM，PowerPC；操作系统：Windows/Mac/Linux/Android）；

2推理框架

TensorRT

Nvidia自家的推理库，几乎是自动驾驶边缘部署领域的标配，更新也很频繁，issue反馈及时，社区维护较好；TensorRT的应用场景很多，服务端、嵌入式端、PC端；利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型，转化为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎去运行模型，从而提升模型在英伟达板子上的运行速度，速度提升的比例是比较可观的。

项目链接：https://github.com/NVIDIA/TensorRT

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NCNN

腾讯开源的ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。

项目链接：https://github.com/Tencent/ncnn

TNN

Tencent Youtu Lab开源的高性能、轻量级神经网络推理框架。它还具有跨平台、高性能、模型压缩和代码裁剪等诸多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet和ncnn框架的基础上进一步加强了对移动设备的支持和性能优化。同时，它借鉴了业界主流开源框架的高性能和良好的可扩展性特点，并扩展了对X86和NV GPU的支持。在手机上，TNN已被许多应用程序使用。作为腾讯云人工智能的基本加速框架，TNN为许多业务的实施提供了加速支持。

项目链接：https://github.com/Tencent/TNN

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MNN

MNN是一个高效、轻量级的深度学习框架。它支持深度学习模型的推理和训练，在设备推理和训练方面具有业界领先的性能。目前，MNN已整合在淘宝、天猫、优酷、鼎语、仙语等30多个阿里巴巴应用中，涵盖直播、短视频捕获、搜索推荐、图片搜索、互动营销、股权分销、安全风险控制等70多个使用场景。此外，MNN还用于嵌入式设备，如物联网。

项目链接：https://github.com/alibaba/MNN

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TensorFlow Lite

这是Google在2017年I/O开发者大会上开源的将TensorFlow训练好的模型迁移到Android App的框架，地址和一些学习资源如下：TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。

项目地址：https://tensorflow.google.cn/lite/

Core ML

Core ML是2017年Apple公司在WWDC上与iOS11同时发布的移动端机器学习框架，底层使用Accelerate和Metal分别调用CPU和GPU。Core ML需要将你训练好的模型转化为Core ML model。

在一年之后，也就是2018年WWDC上，Apple发布了Core ML 2，主要改进就是通过权重量化等技术优化模型的大小，使用新的Batch Predict API提高模型的预测速度，以及容许开发人员使用MLCustomLayer定制自己的Core ML模型。

项目地址：https://developer.apple.com/documentation/coreml

Paddle-Mobile

Paddle-Mobile是2017年百度PaddlePaddle组织下的移动端深度学习开源框架，当时叫做mobile-deep-learning(MDL)。支持安卓和ios平台，CPU和GPU使用，提供量化工具。可以直接使用Paddle Fluid训练好的模型，也可以将Caffe模型进行转化，或者使用ONNX格式的模型。

项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile

caffe2

Caffe2是facebook在2017年发布的一个跨平台、轻量级、模块化和可扩展的深度学习框架。Caffe2以原Caffe为基础，在设计时考虑到了表达、速度和模块化。不仅仅支持Windows，Linux，Macos三大桌面系统，也支持移动端iOS，Android，可以说是集训练和推理于一身。

MACE

MACE是2018年小米在开源中国开源世界高峰论坛中宣布开源的移动端框架，以OpenCL和汇编作为底层算子，提供了异构加速可以方便在不同的硬件上运行模型，同时支持各种框架的模型转换。

Mobile AI Compute Engine (MACE)是一个专为移动端异构计算平台(支持Android, iOS, Linux, Windows)优化的神经网络计算框架。主要从以下的角度做了专门的优化：

  • 性能：代码经过NEON指令，OpenCL以及Hexagon HVX专门优化，并且采用 Winograd算法来进行卷积操作的加速。此外，还对启动速度进行了专门的优化。

  • 功耗：支持芯片的功耗管理，例如ARM的big.LITTLE调度，以及高通Adreno GPU功耗选项。

  • 系统响应：支持自动拆解长时间的OpenCL计算任务，来保证UI渲染任务能够做到较好的抢占调度， 从而保证系统UI的相应和用户体验。

  • 内存占用：通过运用内存依赖分析技术，以及内存复用，减少内存的占用。另外，保持尽量少的外部 依赖，保证代码尺寸精简。

  • 模型加密与保护：模型保护是重要设计目标之一。支持将模型转换成C++代码，以及关键常量字符混淆，增加逆向的难度。

  • 硬件支持范围：支持高通，联发科，以及松果等系列芯片的CPU，GPU与DSP(目前仅支持Hexagon)计算加速。CPU模式支持Android, iOS, Linux等系统。

  • 模型格式支持支持TensorFlow， Caffe和ONNX等模型格式。

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项目地址：https://github.com/XiaoMi/mace-models

NNIE

NNIE 是 Neural Network Inference Engine 的简称，是海思媒体 SoC 中专门针对神经网 络特别是深度学习卷积神经网络进行加速处理的硬件单元，支持现有大部分的公开网 络，如 Alexnet、VGG16、Googlenet、Resnet18、Resnet50 等分类网络，Faster R- CNN、YOLO、SSD、RFCN 等检测网络，以及 SegNet、FCN 等场景分割网络。目前 NNIE 配套软件及工具链仅支持以 Caffe 框架，使用其他框架的网络模型需要转化 为 Caffe 框架下的模型。该框架在海思系列芯片上性能极佳，很大的缺陷就在于仅限于海思系列芯片。

好消息！

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