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深度学习框架比较

- 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

2.文档与性能

3.网络与模型能力

4.生态与维护

5.框架搭建与应用

6.架构

6.1 TensorFlow

6.2 Caffe

6.3 MXNet

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

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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