深度学习框架：caffe-tensorflow-keras-pytorch
现有的几种深度学习的框架有：caffe，tensorflow，keras，pytorch以及MXNet，Theano等，可能在工业界比较主流的是tensorflow，而由于pytorch比较灵活所以在科研中用的比较多。本文算是对我这两年来使用各大框架的一个总结，仅供参考。
大四的时候接触到的深度学习，那时候的毕设题目是基于深度学习的图像处理，我采用CNN处理进行细粒度的图像检索，把CNN改进成了双向的Bi-CNN。那时候正是caffe大火的时候，在图像处理领域尤其是CNN上确实十分吃香。但是caffe设计的时候就是针对图像，对于一些文本，流数据，时间数据的处理效果不好，所以caffe也只用过这一次。
使用caffe的流程
#第一步
把图像处理成caffe支持的格式
#第二步
定义网络结构（这是比较让人头疼的地方，几层每层的作用是什么）
#第三步
定义参数（学习率，迭代次数等）
#第四步
训练
#第五步
测试Tensorflow的体系就比较灵活，能够使用单个API将计算部署到服务器或移动设备中的某个或多个CPU或GPU上。然后研一上自然语言处理的时候需要做实体命名识别的作业，提到中文命名实体识别就会想到BiLSTM+CRF，github上的代码是基于tensorflow的，这是第一次使用tensorflow搭建模型。
使用Tensorflow搭建神经网络主要包含以下6个步骤
#定义添加神经层的函数
#准备训练的数据
#定义节点准备接收数据
#定义神经层：隐藏层和预测层
#定义loss表达式
#选择optimizer使loss达到最小
#对所有变量进行初始化，通过sess.run optimizer，迭代多次进行学习
Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端，相当于Tensorflow、Theano、CNTK的上层接口，号称10行代码搭建神经网络，具有操作简单、上手容易、文档资料丰富、环境配置容易等优点，简化了神经网络构建代码编写的难度。目前封装有全连接网络、卷积神经网络、RNN和LSTM等算法。
#第一步：选择模型
model = Sequential()
#第二步：构建网络层
model.add(Dense(500,input_shape=(784,))) # 输入层，28*28=784
model.add(Activation('tanh')) # 激活函数是tanh
model.add(Dropout(0.5)) # 采用50%的dropout
model.add(Dense(500)) # 隐藏层节点500个
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10)) # 输出结果是10个类别，所以维度是10
model.add(Activation('softmax')) # 最后一层用softmax作为激活函数
#第三步：编译
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) # 优化函数，设定学习率（lr）等参数
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, class_mode='categorical') # 使用交叉熵作为loss函数
'''
#第四步：训练
.fit的一些参数
batch_size：对总的样本数进行分组，每组包含的样本数量
epochs ：训练次数
shuffle：是否把数据随机打乱之后再进行训练
validation_split：拿出百分之多少用来做交叉验证
verbose：屏显模式 0：不输出 1：输出进度 2：输出每次的训练结果
'''
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() # 使用Keras自带的mnist工具读取数据（第一次需要联网）
#由于mist的输入数据维度是(num, 28, 28)，这里需要把后面的维度直接拼起来变成784维
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1] * X_train.shape[2])
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1] * X_test.shape[2])
Y_train = (numpy.arange(10) == y_train[:, None]).astype(int)
Y_test = (numpy.arange(10) == y_test[:, None]).astype(int)
model.fit(X_train,Y_train,batch_size=200,epochs=50,shuffle=True,verbose=0,validation_split=0.3)
model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=200, verbose=0)
#第五步：输出
print("test set")
scores = model.evaluate(X_test,Y_test,batch_size=200,verbose=0)
print("")
print("The test loss is %f" % scores)
result = model.predict(X_test,batch_size=200,verbose=0)
result_max = numpy.argmax(result, axis = 1)
test_max = numpy.argmax(Y_test, axis = 1)
result_bool = numpy.equal(result_max, test_max)
true_num = numpy.sum(result_bool)
print("")
print("The accuracy of the model is %f" % (true_num/len(result_bool)))
然后后来接触到GAN，seq-GAN的模型，他们用的都是pytorch，就去搭建了pytorch。pytorch和TensorFlow的一点区别，那就是pytorch是一个动态的框架，而TensorFlow是一个静态的框架。我们知道TensorFlow构建的计算图是不能够变的了，然后我们再传入不同的数据进去，进行计算。这就带来一个问题，就是固定了计算的流程，势必带来了不灵活性，如果我们要改变计算的逻辑，或者随着时间变化的计算逻辑，这样的动态计算TensorFlow是实现不了的，或者是很麻烦。pytorch就可以很好的解决这个问题。不过其实工业应用还是tensorflow比较多，或许是TensorFlow在GPU的分布式计算上更为出色，在数据量巨大时效率比pytorch要高一些，但好像学术科研的时候pytorch用的比较多，可能是pytorch比较灵活。