目 录
一、Caffe (源于Berkeley的主流CV工具包)
二、TensorFlow (Google的深度学习框架)
三、Torch (Facebook用的卷积神经网络工具包)
四、Theano
五、Keras
六、MXNet
七、其他深度学习框架
八、其他知识拓展认识
前言：深度学习框架是帮助使用者进行深度学习的工具，它的出现降低了深度学习入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，就可以根据需要使用现有的模型。各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括Caffe、TensorFlow、Keras、Torch7、MXNet、CNTK、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon等等。不同框架之间的“好与坏”，没有一个统一的标准。
本人仅是深度学习的探索者，综合网上前辈的资源，先给出一个表“各个开源框架在GitHub上的数据统计”，然后对其中的几个分别进行如下总结：
一、Caffe (源于Berkeley的主流CV工具包)
1.1 Caffe简述。
全称为Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个被广泛使用的开源深度学习框架（在TensorFlow出现之前一直是深度学习领域GitHub star最多的项目），目前由伯克利视觉学中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）进行维护。Caffe的创始人是加州大学伯克利的Ph.D.贾扬清，他同时也是TensorFlow的作者之一，曾工作于MSRA、NEC和Google Brain，目前就职于Facebook FAIR实验室。
Caffe基于C++和英伟达（NVIDIA）公司的GPU（Graphic Processing Unit）通用计算架构CUDA（Compute Unified Device Architecture）开发，特点是高效、可配置化的输入、GPU和CPU的无缝切换。当然还有非常重要的一点，Caffe拥有庞大的社区，无论是科研领域还是业界都有大量的用户。每当一些最前沿的深度学习方法发表后，没多久就会有官方的预训练模型或是第三方基于Caffe的实现，所以Caffe是一个对初学者和有经验的人都非常适合的工具。
值得注意的是：Caffe是目前最成熟的框架，虽然有被TensorFlow赶超之势，但是对于初学者而言最容易找到的资料还是Caffe，而且Caffe上手难度略低于TensorFlow。MXNet的上手难度低，非常适合初学者。一直以来遭到诟病的文档“烂”问题随着Amazon的支持应该会慢慢改善，潜力很好。
1.2 Caffe介绍。
首先，官方网址：caffe.berkeleyvision.org/ 及其GitHub：github.com/BVLC/caffe
其次，概括一下Caffe主要特点：源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++,python,matlab，Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用。容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。训练速度快，能够训练state-of-the-art的模型与大规模的数据。组件模块化，可以方便地拓展到新的模型和学习任务上。在计算机视觉领域Caffe应用尤其多，可以用来做人脸识别、图片分类、位置检测、目标追踪等。拥有大量的训练好的经典模型（AlexNet、VGG、Inception）乃至其他state-of-the-art（ResNet等）的模型，都收藏在Model Zoo（一个可以下载Caffe模型以及网络权重的网站）中，还可以帮助你快速地准备样本。但是，需要注意的是，在Caffe框架中，要调整超参数比其他框架更为繁琐，部分原因是需要为每组超参数单独定义不同的求解器和模型文件。Caffe 有非常好的特性，但也有一些小缺点。经实验测试记录，CaffeNet 架构的训练时间在 Caffe 中比在 Keras 中(使用了 Theano 后端)少 5 倍。Caffe 的缺点是它不够灵活。如果你想给它来一点新改变，那你就需要使用 C++ 和 CUDA 编程，不过你也可以使用 Python 或 Matlab 接口进行一些小改变。 Caffe 的文档非常贫乏。你需要花大量时间检查代码才能理解它(Xavier 初始化有什么用?Glorot 是什么?) 。Caffe 的最大缺点之一是它的安装需要解决大量的依赖包……。当然，在投入了生产的计算机视觉系统的工具上，Caffe 是无可争议的领导者，它非常稳健非常快速。有作者建议是：用 Keras 进行实验和测试，然后迁移到 Caffe 中进行生产。
继续了解Caffe。 Caffe的核心概念是Layer，每一个神经网络的模块都是一个Layer。Layer接收输入数据，同时经过内部计算产生输出数据。设计网络结构时，只需要把各个Layer拼接在一起构成完整的网络（通过写protobuf配置文件定义）。比如卷积的Layer，它的输入就是图片的全部像素点，内部进行的操作是各种像素值与Layer参数的convolution操作，最后输出的是所有卷积核filter的结果。每一个Layer需要定义两种运算，一种是正向（forward）的运算，即从输入数据计算输出结果，也就是模型的预测过程；另一种是反向（backward）的运算，从输出端的gradient求解相对于输入的gradient，即反向传播算法，这部分也就是模型的训练过程。实现新Layer时，需要将正向和反向两种计算过程的函数都实现，这部分计算需要用户自己写C++或者CUDA（当需要运行在GPU时）代码，对普通用户来说还是非常难上手的。正如它的名字Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding所描述的，Caffe最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因此Caffe对卷积神经网络的支持非常好，但对时间序列RNN、LSTM等支持得不是特别充分。同时，基于Layer的模式也对RNN不是非常友好，定义RNN结构时比较麻烦。在模型结构非常复杂时，可能需要写非常冗长的配置文件才能设计好网络，而且阅读时也比较费力。
Caffe的一大优势是拥有大量的训练好的经典模型（AlexNet、VGG、Inception）乃至其他state-of-the-art（ResNet等）的模型，收藏在它的Model Zoo（github.com/BVLC/ caffe/wiki/Model-Zoo）。因为知名度较高，Caffe被广泛地应用于前沿的工业界和学术界，许多提供源码的深度学习的论文都是使用Caffe来实现其模型的。在计算机视觉领域Caffe应用尤其多，可以用来做人脸识别、图片分类、位置检测、目标追踪等。虽然Caffe主要是面向学术圈和研究者的，但它的程序运行非常稳定，代码质量比较高，所以也很适合对稳定性要求严格的生产环境，可以算是第一个主流的工业级深度学习框架。因为Caffe的底层是基于C++的，因此可以在各种硬件环境编译并具有良好的移植性，支持Linux、Mac和Windows系统，也可以编译部署到移动设备系统如Android和iOS上。和其他主流深度学习库类似，Caffe也提供了Python语言接口pycaffe，在接触新任务，设计新网络时可以使用其Python接口简化操作。不过，通常用户还是使用Protobuf配置文件定义神经网络结构，再使用command line进行训练或者预测。Caffe的配置文件是一个JSON类型的.prototxt文件，其中使用许多顺序连接的Layer来描述神经网络结构。Caffe的二进制可执行程序会提取这些.prototxt文件并按其定义来训练神经网络。理论上，Caffe的用户可以完全不写代码，只是定义网络结构就可以完成模型训练了。Caffe完成训练之后，用户可以把模型文件打包制作成简单易用的接口，比如可以封装成Python或MATLAB的API。不过在.prototxt文件内部设计网络节构可能会比较受限，没有像TensorFlow或者Keras那样在Python中设计网络结构方便、自由。更重要的是，Caffe的配置文件不能用编程的方式调整超参数，也没有提供像Scikit-learn那样好用的estimator可以方便地进行交叉验证、超参数的Grid Search等操作。Caffe在GPU上训练的性能很好（使用单块GTX 1080训练AlexNet时一天可以训练上百万张图片），但是目前仅支持单机多GPU的训练，没有原生支持分布式的训练。庆幸的是，现在有很多第三方的支持，比如雅虎开源的CaffeOnSpark，可以借助Spark的分布式框架实现Caffe的大规模分布式训练。
二、TensorFlow (Google的深度学习框架)
2.1 TensorFlow简述。
一个由谷歌开发的的深度学习框架，TensorBoard可视化很方便，数据和模型并行化好、速度快，提供了调整网络和监控性能的工具，就像Tensorboard一样，它还有一个可用作网络应用程序的教育工具。TensorFlow 支持 Python 和 C++，也允许在 CPU 和 GPU 上的计算分布，甚至支持使用 gRPC 进行水平扩展。随着TensorFlow的持续改进以及Google光环的照耀，现在TensorFlow正在变得越来越流行。截至2016年5月，在github上关于TensorFlow的相关讨论的数量已经超过Caffe跃居第一位。
2.2 TensorFlow介绍。
在 TensorFlow 的官网上，它被定义为“一个用于机器智能的开源软件库”，但有作者认为说“TensorFlow 是一个使用数据流图(data flow graphs)进行数值计算的开源软件库。在这里，他们没有将 TensorFlow 包含在「深度学习框架」范围内，而是和 Theano 一起被包含在「图编译器(graph compilers)」类别中。 在结束了 Udacity 的 Deep Learning 课程(https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730)之后，我的感觉是 TensorFlow 是一个非常好的框架，但是却非常低层。使用 TensorFlow 需要编写大量的代码，你必须一遍又一遍地重新发明轮子。”
TensorFlow是一个相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。它和Theano一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和Caffe一样是用C++编写的，使用C++简化了线上部署的复杂度，并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型（Python则会比较消耗资源，并且执行效率不高）。除了核心代码的C++接口，TensorFlow还有官方的Python、Go和Java接口，是通过SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）实现的，这样用户就可以在一个硬件配置较好的机器中用Python进行实验，并在资源比较紧张的嵌入式环境或需要低延迟的环境中用C++部署模型。SWIG支持给C/C++代码提供各种语言的接口，因此其他脚本语言的接口未来也可以通过SWIG方便地添加。不过使用Python时有一个影响效率的问题是，每一个mini-batch要从Python中feed到网络中，这个过程在mini-batch的数据量很小或者运算时间很短时，可能会带来影响比较大的延迟。现在TensorFlow还有非官方的Julia、Node.js、R的接口支持，地址如下：
Julia在 github.com/malmaud/TensorFlow.jl ；
Node.js在github.com/node-tensorflow/node-tensorflow ；
R在 github.com/rstudio/tensorflow
TensorFlow也有内置的TF.Learn和TF.Slim等上层组件可以帮助快速地设计新网络，并且兼容Scikit-learn estimator接口，可以方便地实现evaluate、grid search、cross validation等功能。同时TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图支持非常自由的算法表达，当然也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。事实上，只要可以将计算表示成计算图的形式，就可以使用TensorFlow。用户可以写内层循环代码控制计算图分支的计算，TensorFlow会自动将相关的分支转为子图并执行迭代运算。TensorFlow也可以将计算图中的各个节点分配到不同的设备执行，充分利用硬件资源。定义新的节点只需要写一个Python函数，如果没有对应的底层运算核，那么可能需要写C++或者CUDA代码实现运算操作。
在数据并行模式上，TensorFlow和Parameter Server很像，但TensorFlow有独立的Variable node，不像其他框架有一个全局统一的参数服务器，因此参数同步更自由。TensorFlow和Spark的核心都是一个数据计算的流式图，Spark面向的是大规模的数据，支持SQL等操作，而TensorFlow主要面向内存足以装载模型参数的环境，这样可以最大化计算效率。
TensorFlow的另外一个重要特点是它灵活的移植性，可以将同一份代码几乎不经过修改就轻松地部署到有任意数量CPU或GPU的PC、服务器或者移动设备上。相比于Theano，TensorFlow还有一个优势就是它极快的编译速度，在定义新网络结构时，Theano通常需要长时间的编译，因此尝试新模型需要比较大的代价，而TensorFlow完全没有这个问题。TensorFlow还有功能强大的可视化组件TensorBoard，能可视化网络结构和训练过程，对于观察复杂的网络结构和监控长时间、大规模的训练很有帮助。TensorFlow针对生产环境高度优化，它产品级的高质量代码和设计都可以保证在生产环境中稳定运行，同时一旦TensorFlow广泛地被工业界使用，将产生良性循环，成为深度学习领域的事实标准。
除了支持常见的网络结构（卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurent Neural Network，RNN））外，TensorFlow还支持深度强化学习乃至其他计算密集的科学计算（如偏微分方程求解等）。TensorFlow此前不支持symbolic loop，需要使用Python循环而无法进行图编译优化，但最近新加入的XLA已经开始支持JIT和AOT，另外它使用bucketing trick也可以比较高效地实现循环神经网络。TensorFlow的一个薄弱地方可能在于计算图必须构建为静态图，这让很多计算变得难以实现，尤其是序列预测中经常使用的beam search。
TensorFlow的用户能够将训练好的模型方便地部署到多种硬件、操作系统平台上，支持Intel和AMD的CPU，通过CUDA支持NVIDIA的GPU（最近也开始通过OpenCL支持AMD的GPU，但没有CUDA成熟），支持Linux和Mac，最近在0.12版本中也开始尝试支持Windows。在工业生产环境中，硬件设备有些是最新款的，有些是用了几年的老机型，来源可能比较复杂，TensorFlow的异构性让它能够全面地支持各种硬件和操作系统。同时，其在CPU上的矩阵运算库使用了Eigen而不是BLAS库，能够基于ARM架构编译和优化，因此在移动设备（Android和iOS）上表现得很好。
TensorFlow在最开始发布时只支持单机，而且只支持CUDA 6.5和cuDNN v2，并且没有官方和其他深度学习框架的对比结果。在2015年年底，许多其他框架做了各种性能对比评测，每次TensorFlow都会作为较差的对照组出现。那个时期的TensorFlow真的不快，性能上仅和普遍认为很慢的Theano比肩，在各个框架中可以算是垫底。但是凭借Google强大的开发实力，很快支持了新版的cuDNN（目前支持cuDNN v5.1），在单GPU上的性能追上了其他框架。
目前在单GPU的条件下，绝大多数深度学习框架都依赖于cuDNN，因此只要硬件计算能力或者内存分配差异不大，最终训练速度不会相差太大。但是对于大规模深度学习来说，巨大的数据量使得单机很难在有限的时间完成训练。这时需要分布式计算使GPU集群乃至TPU集群并行计算，共同训练出一个模型，所以框架的分布式性能是至关重要的。TensorFlow在2016年4月开源了分布式版本，使用16块GPU可达单GPU的15倍提速，在50块GPU时可达到40倍提速，分布式的效率很高。目前原生支持的分布式深度学习框架不多，只有TensorFlow、CNTK、DeepLearning4J、MXNet等。不过目前TensorFlow的设计对不同设备间的通信优化得不是很好，其单机的reduction只能用CPU处理，分布式的通信使用基于socket的RPC，而不是速度更快的RDMA，所以其分布式性能可能还没有达到最优。
Google 在2016年2月开源了TensorFlow Serving，这个组件可以将TensorFlow训练好的模型导出，并部署成可以对外提供预测服务的RESTful接口。有了这个组件，TensorFlow就可以实现应用机器学习的全流程：从训练模型、调试参数，到打包模型，最后部署服务，名副其实是一个从研究到生产整条流水线都齐备的框架。这里引用TensorFlow内部开发人员的描述：“TensorFlow Serving是一个为生产环境而设计的高性能的机器学习服务系统。它可以同时运行多个大规模深度学习模型，支持模型生命周期管理、算法实验，并可以高效地利用GPU资源，让TensorFlow训练好的模型更快捷方便地投入到实际生产环境”。除了TensorFlow以外的其他框架都缺少为生产环境部署的考虑，而Google作为广泛在实际产品中应用深度学习的巨头可能也意识到了这个机会，因此开发了这个部署服务的平台。TensorFlow Serving可以说是一副王牌，将会帮TensorFlow成为行业标准做出巨大贡献。
TensorBoard是TensorFlow的一组Web应用，用来监控TensorFlow运行过程，或可视化Computation Graph。TensorBoard目前支持5种可视化：标量（scalars）、图片（images）、音频（audio）、直方图（histograms）和计算图（Computation Graph）。TensorBoard的Events Dashboard可以用来持续地监控运行时的关键指标，比如loss、学习速率（learning rate）或是验证集上的准确率（accuracy）；Image Dashboard则可以展示训练过程中用户设定保存的图片，比如某个训练中间结果用Matplotlib等绘制（plot）出来的图片；Graph Explorer则可以完全展示一个TensorFlow的计算图，并且支持缩放拖曳和查看节点属性。
TensorFlow拥有产品级的高质量代码，有Google强大的开发、维护能力的加持，整体架构设计也非常优秀。相比于同样基于Python的老牌对手Theano，TensorFlow更成熟、更完善，同时Theano的很多主要开发者都去了Google开发TensorFlow（例如书籍Deep Learning的作者Ian Goodfellow，他后来去了OpenAI）。Google作为巨头公司有比高校或者个人开发者多得多的资源投入到TensorFlow的研发，可以预见，TensorFlow未来的发展将会是飞速的，可能会把大学或者个人维护的深度学习框架远远甩在身后。
三、Torch (Facebook用的卷积神经网络工具包)
3.1 Torch简述。
Torch 是Facebook用的卷积神经网络框架，其编程语言是 Lua，通过时域卷积的本地接口，使用非常直观，定义新网络层简单。因巨头 Facebook 的人工智能研究所用的框架是 Torch，并且在被谷歌收购之前 DeepMind 也是用的 Torch(收购之后 DeepMind 转向了 TensorFlow)。在目前深度学习编程语言绝大部分以 Python 实现为主的大趋势下，一个以 Lua 为编程语言的框架的最大劣势莫过于此。毫无疑问，如果想使用 Torch 这个工具，需要先学习 Lua 语言然后才能使用 Torch，这固然是一个合理的过程。个人更偏向于用 Python、Matlab 或者 C++的实现。
Torch支持大量的机器学习算法，同时以GPU上的计算优先。
3.2 Torch介绍。
首先，官方网址：http://torch.ch/ 以及GitHub：github.com/torch/torch7
Torch的目标是让设计科学计算算法变得便捷，它包含了大量的机器学习、计算机视觉、信号处理、并行运算、图像、视频、音频、网络处理的库，同时和Caffe类似，Torch拥有大量的训练好的深度学习模型。它可以支持设计非常复杂的神经网络的拓扑图结构，再并行化到CPU和GPU上，在Torch上设计新的Layer是相对简单的。它和TensorFlow一样使用了底层C++加上层脚本语言调用的方式，只不过Torch使用的是Lua。Lua的性能是非常优秀的（该语言经常被用来开发游戏），常见的代码可以通过透明的JIT优化达到C的性能的80%；在便利性上，Lua的语法也非常简单易读，拥有漂亮和统一的结构，易于掌握，比写C/C++简洁很多；同时，Lua拥有一个非常直接的调用C程序的接口，可以简便地使用大量基于C的库，因为底层核心是C写的，因此也可以方便地移植到各种环境。Lua支持Linux、Mac，还支持各种嵌入式系统（iOS、Android、FPGA等），只不过运行时还是必须有LuaJIT的环境，所以工业生产环境的使用相对较少，没有Caffe和TensorFlow那么多。为什么不简单地使用Python而是使用LuaJIT呢？官方给出了以下几点理由：LuaJIT的通用计算性能远胜于Python，而且可以直接在LuaJIT中操作C的pointers；Torch的框架，包含Lua是自洽的，而完全基于Python的程序对不同平台、系统移植性较差，依赖的外部库较多；LuaJIT的FFI拓展接口非常易学，可以方便地链接其他库到Torch中。
Torch中还专门设计了N-Dimension array type的对象Tensor，Torch中的Tensor是一块内存的视图，同时一块内存可能有许多视图（Tensor）指向它，这样的设计同时兼顾了性能（直接面向内存）和便利性。同时，Torch还提供了不少相关的库，包括线性代数、卷积、傅里叶变换、Torch的nn库支持神经网络、自编码器、线性回归、卷积网络、循环神经网络等，同时支持定制的损失函数及梯度计算。Torch因为使用了LuaJIT，因此用户在Lua中做数据预处理等操作可以随意使用循环等操作，而不必像在Python中那样担心性能问题，也不需要学习Python中各种加速运算的库。不过，Lua相比Python还不是那么主流，对大多数用户有学习成本。Torch在CPU上的计算会使用OpenMP、SSE进行优化，GPU上使用CUDA、cutorch、cunn、cuDNN进行优化，同时还有cuda-convnet的wrapper。Torch有很多第三方的扩展可以支持RNN，使得Torch基本支持所有主流的网络。和Caffe类似的是，Torch也是主要基于Layer的连接来定义网络的。Torch中新的Layer依然需要用户自己实现，不过定义新Layer和定义网络的方式很相似，非常简便，不像Caffe那么麻烦，用户需要使用C++或者CUDA定义新Layer。同时，Torch属于命令式编程模式，不像Theano、TensorFlow属于声明性编程（计算图是预定义的静态的结构），所以用它实现某些复杂操作（比如beam search）比Theano和TensorFlow方便很多。
PyTorch是Torch计算引擎的python前端，不仅能够提供Torch的高性能，还能够对GPU的提供更好支持。该框架的开发者表示，PyTorch与Torch的区别在于它不仅仅是封装，而是进行了深度集成的框架，这使得PyTorc在网络构建方面具有更高的灵活性。(如下图)。
四、Theano
4.1 Theano简述。
Theano于2008年在蒙特利尔理工学院诞生，它派生出了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks和Keras。这个由希腊神话中伊卡里亚岛国王妻子名字命名的框架，是由本吉奥领导的蒙特利尔大学机器学习研究小组（MILA，开发时叫LISA）开发的。
Theano是使用符号逻辑创建网络的框架，是以Python编写的，但利用了numpy的高效代码库，从而提高了性能，超过了标准的Python。Theano在构建网络方面有很大的优势，但是在创造完整的解决方案中则具有比较大的挑战。Theano将机器学习中使用的梯度计算作为网络创建的“免费”副产品，对于那些希望更多地关注网络架构而不是梯度计算的人来说，这可能是有用的。此外，它的文本文件质量也相当不错。
但需要提醒大家的一点是，Theano目前已停止更新。
4.2 Theano介绍。
首先，官方网址：官方网址：http://www.deeplearning.net/software/theano/ 及其GitHub：github.com/Theano/Theano。
Theano作为一个诞生比Caffe早的框架，在早期Theano是深度学习领域最流行的软件包。严格来说，Theano不是专门面向深度学习的，而是一个基于多维数组用于计算和优化数学表达式的数值软件包，因为神经网络的本质其实就是数学表达式，所以用Theano可以非常灵活地从无到有地实现神经网络的各种功能。Theano基于Python，最大的优点是灵活，性能非常出色，缺点是基于函数式的编程方式，还有拗口的API，异常困难的调试等，造就了陡峭的学习曲线。另外，其异常慢的编译速度也常常遭人诟病。
直接在Theano中开发虽然灵活度最高，但开发工作量和难度也不小，所以在Theano基础上有很多封装过后框架，比如MILA官方的Pylearn2，还有第三方开发的Lasagne和Keras等。Pylearn2由于把Theano的缺点又进一步发挥到了极致，在火了一小阵后就被渐渐冷落，如今已经停止了实际意义上的开发。后两个框架正在蓬勃发展中，尤其是Keras，渐渐开始成为一个脱离底层实现的大框架，目前除了Theano也支持了Google的Tensorflow。
因其出现时间早，可以算是这类库的始祖之一，也一度被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。Theano的核心是一个数学表达式的编译器，专门为处理大规模神经网络训练的计算而设计。它可以将用户定义的各种计算编译为高效的底层代码，并链接各种可以加速的库，比如BLAS、CUDA等。Theano允许用户定义、优化和评估包含多维数组的数学表达式，它支持将计算装载到GPU（Theano在GPU上性能不错，但是CPU上较差）。与Scikit-learn一样，Theano也很好地整合了NumPy，对GPU的透明让Theano可以较为方便地进行神经网络设计，而不必直接写CUDA代码。Theano的主要优势如下：集成NumPy，可以直接使用NumPy的ndarray，API接口学习成本低； 计算稳定性好，比如可以精准地计算输出值很小的函数（像log(1+x)）； 动态地生成C或者CUDA代码，用以编译成高效的机器代码。
因为Theano非常流行，有许多人为它编写了高质量的文档和教程，用户可以方便地查找Theano的各种FAQ，比如如何保存模型、如何运行模型等。不过Theano更多地被当作一个研究工具，而不是当作产品来使用。虽然Theano支持Linux、Mac和Windows，但是没有底层C++的接口，因此模型的部署非常不方便，依赖于各种Python库，并且不支持各种移动设备，所以几乎没有在工业生产环境的应用。Theano在调试时输出的错误信息非常难以看懂，因此DEBUG时非常痛苦。同时，Theano在生产环境使用训练好的模型进行预测时性能比较差，因为预测通常使用服务器CPU（生产环境服务器一般没有GPU，而且GPU预测单条样本延迟高反而不如CPU），但是Theano在CPU上的执行性能比较差。
Theano在单GPU上执行效率不错，性能和其他框架类似。但是运算时需要将用户的Python代码转换成CUDA代码，再编译为二进制可执行文件，编译复杂模型的时间非常久。此外，Theano在导入时也比较慢，而且一旦设定了选择某块GPU，就无法切换到其他设备。目前，Theano在CUDA和cuDNN上不支持多GPU，只在OpenCL和Theano自己的gpuarray库上支持多GPU训练，速度暂时还比不上CUDA的版本，并且Theano目前还没有分布式的实现。不过，Theano在训练简单网络（比如很浅的MLP）时性能可能比TensorFlow好，因为全部代码都是运行时编译，不需要像TensorFlow那样每次feed mini-batch数据时都得通过低效的Python循环来实现。
Theano是一个完全基于Python（C++/CUDA代码也是打包为Python字符串）的符号计算库。用户定义的各种运算，Theano可以自动求导，省去了完全手工写神经网络反向传播算法的麻烦，也不需要像Caffe一样为Layer写C++或CUDA代码。Theano对卷积神经网络的支持很好，同时它的符号计算API支持循环控制（内部名scan），让RNN的实现非常简单并且高性能，其全面的功能也让Theano可以支持大部分state-of-the-art的网络。Theano派生出了大量基于它的深度学习库，包括一系列的上层封装，其中有大名鼎鼎的Keras，Keras对神经网络抽象得非常合适，以至于可以随意切换执行计算的后端（目前同时支持Theano和TensorFlow）。Keras比较适合在探索阶段快速地尝试各种网络结构，组件都是可插拔的模块，只需要将一个个组件（比如卷积层、激活函数等）连接起来，但是设计新模块或者新的Layer就不太方便了。除Keras外，还有学术界非常喜爱的Lasagne，同样也是Theano的上层封装，它对神经内网络的每一层的定义都非常严谨。另外，还有scikit-neuralnetwork、nolearn这两个基于Lasagne的上层封装，它们将神经网络抽象为兼容Scikit-learn接口的classifier和regressor，这样就可以方便地使用Scikit-learn中经典的fit、transform、score等操作。除此之外，Theano的上层封装库还有blocks、deepy、pylearn2和Scikit-theano，可谓是一个庞大的家族。如果没有Theano，可能根本不会出现这么多好用的Python深度学习库。同样，如果没有Python科学计算的基石NumPy，就不会有SciPy、Scikit-learn和 Scikit-image，可以说Theano就是深度学习界的NumPy，是其他各类Python深度学习库的基石。虽然Theano非常重要，但是直接使用Theano设计大型的神经网络还是太烦琐了，用 Theano实现Google Inception就像用NumPy实现一个支持向量机（SVM）。且不说很多用户做不到用Theano实现一个Inception网络，即使能做到但是否有必要花这个时间呢？毕竟不是所有人都是基础科学工作者，大部分使用场景还是在工业应用中。所以简单易用是一个很重要的特性，这也就是其他上层封装库的价值所在：不需要总是从最基础的tensor粒度开始设计网络，而是从更上层的Layer粒度设计网络。
五、Keras
5.1 Keras 简述。
Keras它的句法是相当明晰的，文档也非常好(尽管相对较新)，而且它支持Python语言。它的使用非常简单轻松;我们也能很直观地了解它的指令、函数和每个模块之间的链接方式。 Keras是一个非常高层的库，可以工作在 Theano 和 TensorFlow(可以配置)之上。另外，Keras强调极简主义——你只需几行代码就能构建一个神经网络。在这里你可以比较一下 Keras和TensorFlow 实现相同功能时所需的代码。
5.2 Keras 介绍。
官方网址：keras.io 及其GitHub：github.com/fchollet/keras
Keras是用Python编写的框架，可以作为Theano或Tensorflow的后端。这使得Keras在构建完整的解决方案中更容易，而且因为每一行代码都创建了一个网络层，所以它也更易于阅读。此外，Keras还拥有最先进算法(优化器(optimizers)、归一化例程(normalization routines)、激活函数(activation functions))的最佳选择。
需说明：虽然Keras支持Theano和Tensorflow后端，但输入数据的维度假设是不同的，因此需仔细的设计才能使代码支持两个后端工作。该项目有完备的文本文件，并提供了一系列针对各种问题的实例以及训练好了的、用于传输学习实现常用体系的结构模型。在编写的时候，有消息宣称Tensorflow将采用Keras作为首选的高级包。其实，这并不奇怪，因为Keras的开发者Francois Chollet本身就是谷歌的软件工程师。
Keras是一个崇尚极简、高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。它旨在让用户进行最快速的原型实验，让想法变为结果的这个过程最短。Theano和TensorFlow的计算图支持更通用的计算，而Keras则专精于深度学习。Theano和TensorFlow更像是深度学习领域的NumPy，而Keras则是这个领域的Scikit-learn。它提供了目前为止最方便的API，用户只需要将高级的模块拼在一起，就可以设计神经网络，它大大降低了编程开销（code overhead）和阅读别人代码时的理解开销（cognitive overhead）。它同时支持卷积网络和循环网络，支持级联的模型或任意的图结构的模型（可以让某些数据跳过某些Layer和后面的Layer对接，使得创建Inception等复杂网络变得容易），从CPU上计算切换到GPU加速无须任何代码的改动。因为底层使用Theano或TensorFlow，用Keras训练模型相比于前两者基本没有什么性能损耗（还可以享受前两者持续开发带来的性能提升），只是简化了编程的复杂度，节约了尝试新网络结构的时间。可以说模型越复杂，使用Keras的收益就越大，尤其是在高度依赖权值共享、多模型组合、多任务学习等模型上，Keras表现得非常突出。Keras所有的模块都是简洁、易懂、完全可配置、可随意插拔的，并且基本上没有任何使用限制，神经网络、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数和正则化等模块都是可以自由组合的。Keras也包括绝大部分state-of-the-art的Trick，包括Adam、RMSProp、Batch Normalization、PReLU、ELU、LeakyReLU等。同时，新的模块也很容易添加，这让Keras非常适合最前沿的研究。Keras中的模型也都是在Python中定义的，不像Caffe、CNTK等需要额外的文件来定义模型，这样就可以通过编程的方式调试模型结构和各种超参数。在Keras中，只需要几行代码就能实现一个MLP，或者十几行代码实现一个AlexNet，这在其他深度学习框架中基本是不可能完成的任务。Keras最大的问题可能是目前无法直接使用多GPU，所以对大规模的数据处理速度没有其他支持多GPU和分布式的框架快。Keras的编程模型设计和Torch很像，但是相比Torch，Keras构建在Python上，有一套完整的科学计算工具链，而Torch的编程语言Lua并没有这样一条科学计算工具链。无论从社区人数，还是活跃度来看，Keras目前的增长速度都已经远远超过了Torch。
六、MXNet
6.1 MXNet简述。
MXnet出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手，主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率，甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。它支持大多数编程语言的框架之一，包括 Python，R，C++，Julia 等。使用 R 语言的开发者会特别偏爱 mxnet，因为至今为止还是 Python 以不可置疑的态势称霸深度学习语言的。
MXNet前身是DMLC的CXXNet和Minerva，这两个项目一个通过配置和定义来训练网络，而另一个则提供了类似numpy一样的多维数组的用法。MXNet无缝地衔接了这两种用法，获得了非常好的灵活性，这是另一个特点。MXNet支持语言非常多，尤其是对R的支持，赢得了一批统计领域的用户，并且扩展性也不错，可以说是一个非常有潜力的框架。此外，MXNet还有一个很大的特点是文档非常“烂”。2016年末，Amazon宣布MXNet为其官方深度学习平台，并会提供进一步支持，这个问题似乎有望被解决。后续MXNet是否能进一步崛起，并和TensorFlow还有Caffe一较高下，我们拭目以待。
6.2 MXNet介绍。
官网网址：mxnet.io 以及GitHub：github.com/dmlc/mxnet
MXNet是DMLC（Distributed Machine Learning Community）开发的一款开源的、轻量级、可移植的、灵活的深度学习库，它让用户可以混合使用符号编程模式和指令式编程模式来最大化效率和灵活性，目前已经是AWS官方推荐的深度学习框架。MXNet的很多作者都是中国人，其最大的贡献组织为百度，同时很多作者来自cxxnet、minerva和purine2等深度学习项目，可谓博采众家之长。它是各个框架中率先支持多GPU和分布式的，同时其分布式性能也非常高。MXNet的核心是一个动态的依赖调度器，支持自动将计算任务并行化到多个GPU或分布式集群（支持AWS、Azure、Yarn等）。它上层的计算图优化算法可以让符号计算执行得非常快，而且节约内存，开启mirror模式会更加省内存，甚至可以在某些小内存GPU上训练其他框架因显存不够而训练不了的深度学习模型，也可以在移动设备（Android、iOS）上运行基于深度学习的图像识别等任务。此外，MXNet的一个很大的优点是支持非常多的语言封装，比如C++、Python、R、Julia、Scala、Go、MATLAB和JavaScript等，可谓非常全面，基本主流的脚本语言全部都支持了。在MXNet中构建一个网络需要的时间可能比Keras、Torch这类高度封装的框架要长，但是比直接用Theano等要快。MXNet的各级系统架构（下面为硬件及操作系统底层，逐层向上为越来越抽象的接口）如图2-6所示。
MXNet是DMLC（Distributed Machine Learning Community）开发的一款开源的、轻量级、可移植的、灵活的深度学习库，它让用户可以混合使用符号编程模式和指令式编程模式来最大化效率和灵活性，目前已经是AWS官方推荐的深度学习框架。MXNet的很多作者都是中国人，其最大的贡献组织为百度，同时很多作者来自cxxnet、minerva和purine2等深度学习项目，可谓博采众家之长。它是各个框架中率先支持多GPU和分布式的，同时其分布式性能也非常高。MXNet的核心是一个动态的依赖调度器，支持自动将计算任务并行化到多个GPU或分布式集群（支持AWS、Azure、Yarn等）。它上层的计算图优化算法可以让符号计算执行得非常快，而且节约内存，开启mirror模式会更加省内存，甚至可以在某些小内存GPU上训练其他框架因显存不够而训练不了的深度学习模型，也可以在移动设备（Android、iOS）上运行基于深度学习的图像识别等任务。此外，MXNet的一个很大的优点是支持非常多的语言封装，比如C++、Python、R、Julia、Scala、Go、MATLAB和JavaScript等，可谓非常全面，基本主流的脚本语言全部都支持了。在MXNet中构建一个网络需要的时间可能比Keras、Torch这类高度封装的框架要长，但是比直接用Theano等要快。MXNet的各级系统架构（下面为硬件及操作系统底层，逐层向上为越来越抽象的接口）如图所示。
七、其他深度学习框架
下面依次介绍其他深度学习框架：Cuda-convnet2、Neon、 Deeplearning4j、CNTK、Brainstorm、Chainer、Marvin、ConvNetJS、DIGITS、DL4J、DIGITS、Leaf等。
7.1 Cuda-convnet2：由2012年让深度学习在视觉领域声名大噪的AlexNet作者，辛顿的学生阿历克斯·克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）开发。作为一名学术工程双馨的天才，其开发的cuda-convnet2性能曾经非常强悍，不过不知什么原因，最近也停止更新了。
7.2 Neon：由一家结合了深度学习人才和硬件人才的创业公司Nervana Systems于2015年开源发布。这是一个比较独特的框架，因为其公司软硬结合的血统，在硬件优化上的造诣让这个框架在发布时在不少基准测试上达到了世界最佳的成绩。2016年中，Nervana System被Intel收购，此前Intel还收购了FPGA供应商Altera，也许Intel很快就会憋出个大招？拭目以待。在某些基准测试中，由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。
7.3 Deeplearning4j：顾名思义，Deeplearning4j是”for Java”的深度学习框架，也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。支持Java的机器学习库，由Skymind发布于2014年发布，商业标准的开源框架，在一些欧美咨询公司中受到欢迎。DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在APP中快速集成深度学习功能，可应用于以下深度学习领域：人脸/图像识别、语音搜索、语音转文字（Speech to text）、垃圾信息过滤（异常侦测）、电商欺诈侦测等等。
7.4 CNTK：全称为Computational Network Toolkit，是微软出品的深度学习框架，于2016年初开源，所以目前使用者寥寥。该框架同时支持CPU和GPU，据说性能极其强悍，在微软官方博客上的测试中，超过了其他所有常见框架。CNTK是由微软开发的框架，并被描述为机器学习的“Visual Studio”。对于那些使用Visual Studio进行编程的人，这可能是一种更温和、更有效的进入深度学习的CNTK（Computational Network Toolkit）是微软研究院（MSR）开源的深度学习框架。它最早由start the deep learning craze的演讲人创建，目前已经发展成一个通用的、跨平台的深度学习系统，在语音识别领域的使用尤其广泛。CNTK通过一个有向图将神经网络描述为一系列的运算操作，这个有向图中子节点代表输入或网络参数，其他节点代表各种矩阵运算。CNTK支持各种前馈网络，包括MLP、CNN、RNN、LSTM、Sequence-to-Sequence模型等，也支持自动求解梯度。CNTK有丰富的细粒度的神经网络组件，使得用户不需要写底层的C++或CUDA，就能通过组合这些组件设计新的复杂的Layer。CNTK拥有产品级的代码质量，支持多机、多GPU的分布式训练。CNTK设计是性能导向的，在CPU、单GPU、多GPU，以及GPU集群上都有非常优异的表现。同时微软最近推出的1-bit compression技术大大降低了通信代价，让大规模并行训练拥有了很高的效率。CNTK同时宣称拥有很高的灵活度，它和Caffe一样通过配置文件定义网络结构，再通过命令行程序执行训练，支持构建任意的计算图，支持AdaGrad、RmsProp等优化方法。它的另一个重要特性就是拓展性，CNTK除了内置的大量运算核，还允许用户定义他们自己的计算节点，支持高度的定制化。CNTK在2016年9月发布了对强化学习的支持，同时，除了通过写配置文件的方式定义网络结构，CNTK还将支持其他语言的绑定，包括Python、C++和C#，这样用户就可以用编程的方式设计网络结构。CNTK与Caffe一样也基于C++并且跨平台，大部分情况下，它的部署非常简单。PC上支持Linux、Mac和Windows，但是它目前不支持ARM架构，限制了其在移动设备上的发挥。图2-7所示为CNTK目前的总体架构图。CNTK原生支持多GPU和分布式，从官网公布的对比评测来看，性能非常不错。在多GPU方面，CNTK相对于其他的深度学习库表现得更突出，它实现了1-bit SGD和自适应的mini-batching。图2-8所示为CNTK官网公布的在2015年12月的各个框架的性能对比。在当时，CNTK是唯一支持单机8块GPU的框架，并且在分布式系统中可以超越8块GPU的性能。
Cognitive Toolkit：认知工具包(Cognitive Toolkit)之前被大家所知的缩略是 CNTK，但是最近又重命名回归到 Cognitive Toolkit，很可能是想沾最近微软认知服务(Microsoft Cognitive services)的光。在公开的基准测试上的表现来看，这个工具似乎很强劲，支持纵向和横向的推移。 目前为止，Cognitive Toolkit 似乎不是很流行。我并没有读到很多关于使用这个库的博客、在线实验案例或者在 Kaggle 里的相关评论。但是对我来说，一个背靠微软研究的框架特别强调自己的推移能力让我觉得有些奇怪，毕竟微软研究团队可是在语音识别上打破世界纪录并逼近人类水准。 我在查看他们项目百科的一个范例的时候了解到 Cognitive Toolkit 在 Python 上的语法和 Keras 是非常相类似的(Cognitive Toolkit 也支持 C++)，这不禁让我在想(并不是确认)Keras 才是正确的方式。
7.5 Brainstorm：来自瑞士人工智能实验室IDSIA的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包，Brainstorm能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络Highway Networks。
7.6 Chainer：Chainer是由日本公司Preferred Networks于2015年6月发布的深度学习框架。Chainer的设计基于define by run原则，也就是说，该网络在运行中动态定义，而不是在启动时定义，这里有Chainer的详细文档。 Chainer与其他框架有点不同，它将网络构建视为其计算的一部分。它的开发者介绍说，在这一框架中，大多数工具都是“定义然后运行”，这意味着你要定义架构，然后才能运行它。Chainer尝试构建并优化其架构，使其成为学习过程的一部分，或者称之为“通过运行定义”。
Chainer对自己的特性描述如下：Powerful，支持CUDA计算，只需要几行代码就可以使用GPU加速，同时只需少许改动就可以运行在多GPU上。Flexible，支持多种前馈神经网络，包括卷积网络、循环网络、递归网络，支持运行中动态定义的网络（Define-by-Run）。Intuitive，前馈计算可以引入Python的各种控制流，同时反向传播时不受干扰，简化了调试错误的难度。绝大多数的深度学习框架是基于“Define-and-Run”的，也就是说，需要首先定义一个网络，再向网络中feed数据（mini-batch）。因为网络是预先静态定义的，所有的控制逻辑都需要以data的形式插入网络中，包括像Caffe那样定义好网络结构文件，或者像Theano、Torch、TensorFlow等使用编程语言定义网络。而Chainer则相反，网络是在实际运行中定义的，Chainer存储历史运行的计算结果，而不是网络的结构逻辑，这样就可以方便地使用Python中的控制流，所以无须其他工作就可以直接在网络中使用条件控制和循环。
7.7 Marvin：是普林斯顿大学视觉工作组新推出的C++框架。该团队还提供了一个文件用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。
7.8 ConvNetJS：这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件，基于万能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程，以及一个简洁的浏览器演示项目。
7.9 DIGITS： 是由英伟达开发的，一款基于网络的深层开发工具。在很多方面，它像Caffe一样，能够使用文本文件而不是编程语言来描述网络和参数。它具有网络可视化工具，因此文本文件中的错误更容易被识别出来。此外，它还具有用于可视化学习过程的工具，并支持多个GPU。
7.10 DL4J：Deeplearning4J（简称DL4J）是一个基于Java和Scala的开源的分布式深度学习库，由Skymind于2014年6月发布，其核心目标是创建一个即插即用的解决方案原型。埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等都是DL4J的客户。DL4J拥有一个多用途的n-dimensional array的类，可以方便地对数据进行各种操作；拥有多种后端计算核心，用以支持CPU及GPU加速，在图像识别等训练任务上的性能与Caffe相当；可以与Hadoop及Spark自动整合，同时可以方便地在现有集群（包括但不限于AWS，Azure等）上进行扩展，同时DL4J的并行化是根据集群的节点和连接自动优化，不像其他深度学习库那样可能需要用户手动调整。DL4J选择Java作为其主要语言的原因是，目前基于Java的分布式计算、云计算、大数据的生态非常庞大。用户可能拥有大量的基于Hadoop和Spark的集群，因此在这类集群上搭建深度学习平台的需求便很容易被DL4J满足。同时JVM的生态圈内还有数不胜数的Library的支持，而DL4J也创建了ND4J，可以说是JVM中的NumPy，支持大规模的矩阵运算。此外，DL4J还有商业版的支持，付费用户在出现问题时可以通过电话咨询寻求支持。
借用某网友的话“我接触这一库，是因为它的 documentation。当时我正在寻找受限玻尔兹曼机、自编码器，在 DL4J 中找到了这两个 documentation。里面的文件很清楚，有理论，有代码案例。我必须得说 DL4J 的 documentation 简直是艺术品，其他库在记录代码的时候需要向它学习。DL4J 背后的公司 Skymind 意识到，虽然在深度学习圈内 Python 是老大，但大部分程序员起自 Java，所以需要找到一个解决方案。DL4J 兼容 JVM，也适用 Java、Clojure 和 Scala，随着 Scala 的起起落落，它也被很多有潜力的创业公司使用，所以我还会继续紧追这个库。 此外，Skymind 的 twitter 账户非常活跃，不断公开最新的科学论文、案例和教程，及其推荐大家关注。”
7.11 DIGITS： Deep Learning GPU Training System，不是一个标准的深度学习库，它可以算是一个Caffe的高级封装（或者Caffe的Web版培训系统）。因为封装得非常重，以至于你不需要（也不能）在DIGITS中写代码，即可实现一个深度学习的图片识别模型。在Caffe中，定义模型结构、预处理数据、进行训练并监控训练过程是相对比较烦琐的，DIGITS把所有这些操作都简化为在浏览器中执行。它可以算作Caffe在图片分类上的一个漂亮的用户可视化界面（GUI），计算机视觉的研究者或者工程师可以非常方便地设计深度学习模型、测试准确率，以及调试各种超参数。同时使用它也可以生成数据和训练结果的可视化统计报表，甚至是网络的可视化结构图。训练好的Caffe模型可以被DIGITS直接使用，上传图片到服务器或者输入url即可对图片进行分类。
7.12 Leaf： 是一个基于Rust语言的直观的跨平台的深度学习乃至机器智能框架，它拥有一个清晰的架构，除了同属Autumn AI的底层计算库Collenchyma，Leaf没有其他依赖库。它易于维护和使用，并且拥有非常高的性能。Leaf自身宣传的特点是为Hackers定制的，这里的Hackers是指希望用最短的时间和最少的精力实现机器学习算法的技术极客。它的可移植性非常好，可以运行在CPU、GPU和FPGA等设备上，可以支持有任何操作系统的PC、服务器，甚至是没有操作系统的嵌入式设备，并且同时支持OpenCL和CUDA。Leaf是Autumn AI计划的一个重要组件，后者的目标是让人工智能算法的效率提高100倍。凭借其优秀的设计，Leaf可以用来创建各种独立的模块，比如深度强化学习、可视化监控、网络部署、自动化预处理和大规模产品部署等。
Leaf拥有最简单的API，希望可以最简化用户需要掌握的技术栈。虽然才刚诞生不久，Leaf就已经跻身最快的深度学习框架之一了。图2-9所示为Leaf官网公布的各个框架在单GPU上训练VGG网络的计算时间（越小越好）的对比（这是和早期的TensorFlow对比，最新版的TensorFlow性能已经非常好了）。
7.13 DSSTNE：（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine）是亚马逊开源的稀疏神经网络框架，在训练非常稀疏的数据时具有很大的优势。DSSTNE目前只支持全连接的神经网络，不支持卷积网络等。和Caffe类似，它也是通过写一个JSON类型的文件定义模型结构，但是支持非常大的Layer（输入和输出节点都非常多）；在激活函数、初始化方式及优化器方面基本都支持了state-of-the-art的方法，比较全面；支持大规模分布式的GPU训练，不像其他框架一样主要依赖数据并行，DSSTNE支持自动的模型并行（使用数据并行需要在训练速度和模型准确度上做一定的trade-off，模型并行没有这个问题）。
在处理特征非常多（上亿维）的稀疏训练数据时（经常在推荐、广告、自然语言处理任务中出现），即使一个简单的3个隐层的MLP（Multi-Layer Perceptron）也会变成一个有非常多参数的模型（可能高达上万亿）。以传统的稠密矩阵的方式训练方法很难处理这么多的模型参数，更不必提超大规模的数据量，而DSSTNE有整套的针对稀疏数据的优化，率先实现了对超大稀疏数据训练的支持，同时在性能上做了非常大的改进。
在DSSTNE官方公布的测试中，DSSTNE在MovieLens的稀疏数据上，在单M40 GPU上取得了比TensorFlow快14.8倍的性能提升（注意是和老版的TensorFlow比较），如图2-10所示。一方面是因为DSSTNE对稀疏数据的优化；另一方面是TensorFlow在数据传输到GPU上时花费了大量时间，而DSSTNE则优化了数据在GPU内的保留；同时DSSTNE还拥有自动模型并行功能，而TensorFlow中则需要手动优化，没有自动支持。
八、其他知识拓展认识
8.1计算机语言
深度学习的框架：编写框架所使用的计算机语言会影响到它的有效性。尽管许多框架具有绑定机制，允许使用者使用与编写框架不同的语言访问框架，但是编写框架所使用的语言也不可避免地在某种程度上影响后期开发的语言的灵活性。
因此，在应用深度学习模型时，最好能够使用你所熟悉的计算机语言的框架。例如，Caffe(C++)和Torch(Lua)为其代码库提供了Python绑定，但如果你想更好地使用这些技术，就必须能够熟练使用C++或者Lua。相比之下，TensorFlow和MXNet则可以支持多语言，即使使用者不能熟练使用C++，也可以很好地利用该技术。
8.2 教程(Tutorials)和训练样本
框架的文本质量、覆盖范围以及示例对于有效使用框架至关重要。高质量的文本文件以及待处理的问题的示例将有助于有效解决开发者的问题。完备的文件也表明该工具已经成熟并且在短期内不会改变。
而不同的深度学习框架在教程和训练样本的质量和数量的需求方面存在很大的区别。举例来说：Theano、TensorFlow、Torch和MXNet由于具有很好的文本化教程(documented tutorials)，所以非常易于理解和实现。另外，我们还发现，不同的框架在GitHub社区的参与度和活跃度高低不仅可以作为其未来发展的重要指标，同时也可以用来衡量通过搜索StackOverflow或Git报告事件来检测和修复bug的速度。值得注意的是，在教程数量、训练样本以及开发人员和用户社区方面，TensorFlow的需求量非常非常大(像是一个800磅重的大猩猩一样的庞然大物)。
8.3 CNN建模能力
卷积神经网络(CNN)是由一组不同的层组成，将初始数据量转换成预定义类分数的输出分数。CNN是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现，可用于图像识别、推荐引擎和自然语言处理。此外，CNN还可以用于回归分析，如自动驾驶车辆转向角输出模型等等。CNN建模能力包括几个功能：定义模型的概率空间、预构建层的可用性以及可用于连接这些层的工具和功能。我们看到，Theano、Caffe和MXNet都具有很好的CNN建模功能，这意味着，TensorFlow能够很容易地在其InceptionV3模型上进行能力构建，Torch中包括易于使用的时间卷积集在内的优秀的CNN资源，都使得这两种技术在CNN建模功能上能够很好地区分开来。
8.4 RNN建模能力
有别于CNN，递归神经网络(RNN)可以用于语音识别、时间序列预测、图像字幕和其他需要处理顺序信息的任务。由于预先构建的RNN模型不像CNN那样多，因此，如果你有一个RNN深度学习项目，那么就必须考虑为特定技术预先实施和开源何种RNN模型，这是非常重要的。例如，Caffe拥有极少的RNN资源，而微软的CNTK和Torch则拥有丰富的RNN教程和预置模型。虽然TensorFlow也具有一些RNN资源，但TFLearn和Keras中所包含的RNN示例要比使用TensorFlow多得多。
8.5 架构
为了在特定的框架中创建和训练新的模型，至关重要的一点是要有一个易于使用而且是模块化的前端架构。检测结果表明，TensorFlow、Torch和MXNet都具有直观的模块化架构，这使得开发变得简单并且直观。相比之下，像Caffe这样的框架则需要花大量的工作来创建一个新的层。另外，我们还发现由于TensorBoard Web GUI应用程序已经被包含在内，TensorFlow在训练期间和训练之后会特别容易调试和监控。
8.6 速度
在开放源代码卷积神经网络(CNN)方面Torch和Nervana拥有基准测试的最佳性能记录，TensorFlow性能在大多数测试中也“有的一拼”，而Caffe和Theano在这方面则表现得并不突出；在递归神经网络(RNN)方面，微软则声称CNTK的训练时长最短，速度最快。当然，也有另一项直接针对RNN建模能力速度进行比较的研究表明，在Theano、Torch和TensorFlow中，Theano的表现最好。
8.7 多GPU支持
大多数深度学习应用程序需要大量的浮点运算(FLOP)。例如，百度的DeepSpeech识别模型需要10秒钟的ExaFLOPs(百万兆浮点运算)进行训练。那可是大于10的18次方的计算量!而作为领先的图形处理单元(GPU)——如英伟达的Pascal TitanX，每秒可以执行11万亿次浮点运算，在一个足够大的数据集上训练一个新的模型需要一周的时间。为了减少构建模型所需的时间，需要多台机器上的多个GPU。幸运的是，上面列出的大多数技术都提供了这种支持，比如，MXNet就具有一个高度优化的多GPU引擎。
8.8 Keras兼容性
Keras是一个用于进行快速深度学习原型设计的高级库，是一个让数据科学家能够自如地应用深度学习的工具。Keras目前支持两个后端——TensorFlow和Theano，并且还将在TensorFlow中获得正式的支持。
Matthew Rubashkin建议，当你要开始一个深度学习项目时，首先要评估好自己团队的技能和项目需求。举例来说，对于以Python为中心的团队的图像识别应用程序，他建议使用TensorFlow，因为其文本文件丰富、性能适宜并且还拥有优秀的原型设计工具。而如果是为了将RNN扩展到具有Lua能力的客户团队产品上，他则推荐使用Torch，这是因为它具有卓越的速度和RNN建模能力。
总而言之，对于大多数人而言，“从零开始”编写深度学习算法成本非常高，而利用深度学习框架中可用的巨大资源是更有效率的。如何选择更合适的框架将取决于使用者的技能和背景，以及具体项目的需求。因此，当你要开始一个深度学习项目时，的确值得花一些时间来评估可用的框架，以确保技术价值的最大化。