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深度学习几大主流框架的对比

    • 简介
    • 文档与性能
    • 网络与模型能力
    • 生态与维护
    • 框架搭建与应用
    • 架构
      • 1 TensorFlow
      • 2 Caffe
      • 3 MXNet
      • 4 Paddle
      • 5 CNTK
    • 总结

1.简介

深度学习几大主流框架的对比_第1张图片

2.文档与性能

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3.网络与模型能力

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4.生态与维护

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5.框架搭建与应用

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6.架构

6.1 TensorFlow

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6.2 Caffe

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6.3 MXNet

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深度学习几大主流框架的对比_第10张图片

6.4 Paddle

主要从以下几个方面入手：多机并行架构、多GPU并行架构、sequence序列模型以及大规模稀疏训练；

6.5 CNTK

深度学习几大主流框架的对比_第11张图片

7.总结

1)． 有关图像的问题使用caffe很方便，训练只需要写prototxt；
2)． Caffe是目前产品化最多的库；
3)． 应该多关注TensorFlow，毕竟有Google这样的亲爹；
4)． 用TensorBoard去观察训练的状态；
5)． 可以了解和学习一下mxnet，对显存利用率高；

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