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Python深度学习生态系统在这几年中的演变实属惊艳。pylearn2，已经不再被积极地开发或者维护，大量的深度学习库开始接替它的位置。这些库每一个都各有千秋。

我们已经在indico的产品或者开发中使用了以下列表中的大部分的技术，但是对于剩下一些我们没有使用的，我将会借鉴他人的经验来帮助给出Python深度学习生态系统的清晰的、详尽的理解。

确切地说，我们将会关注：TheanoLasagneBlocksTensorFlowKerasMXNetPyTorch下面是对这7大Python深度学习框架的描述以及优缺点的介绍。

Theano描述：Theano是一个Python库，允许你定义、优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式。它与GPUs一起工作并且在符号微分方面表现优秀。

概述：Theano是数值计算的主力，它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架。

Theano由FrédéricBastien创建，这是蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)背后的一个非常优秀的研究团队。

它的API水平较低，并且为了写出效率高的Theano，你需要对隐藏在其他框架幕后的算法相当的熟悉。

如果你有着丰富的学术机器学习知识，正在寻找你的模型的精细的控制方法，或者想要实现一个新奇的或者不同寻常的模型，Theano是你的首选库。总而言之，为了灵活性，Theano牺牲了易用性。

优点：灵活正确使用时的高性能缺点：较高的学习难度低水平的API编译复杂的符号图可能很慢Lasagne描述：在Theano上建立和训练神经网络的轻量级库概述：因为Theano致力于成为符号数学中最先且最好的库，Lasagne提供了在Theano顶部的抽象，这使得它更适合于深度学习。

它主要由当前DeepMind研究科学家SanderDieleman编写并维护。

Lasagne并非是根据符号变量之间的函数关系来指定网络模型，而是允许用户在层级思考，为用户提供了例如「Conv2DLayer」和「DropoutLayer」的构建块。

Lasagne在牺牲了很少的灵活性的同时，提供了丰富的公共组件来帮助图层定义、图层初始化、模型正则化、模型监控和模型训练。

优点：仍旧非常灵活比Theano更高级的抽象文档和代码中包含了各种PastaPuns缺点：社区小Blocks描述：用于构建和训练神经网络的Theano框架概述：与Lasagne类似，Blocks是在Theano顶部添加一个抽象层使深度学习模型比编写原始的Theano更清晰、更简单、定义更加标准化。

它是由蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)编写，其中一些人为搭建Theano和第一个神经网络定义的高级接口(已经淘汰的PyLearn2)贡献了自己的一份力量。

比起Lasagne，Blocks灵活一点，代价是入门台阶较高，想要高效的使用它有不小的难度。

除此之外，Blocks对递归神经网络架构(recurrentneuralnetworkarchitectures)有很好的支持，所以如果你有兴趣探索这种类型的模型，它值得一看。

除了TensorFlow，对于许多我们已经部署在indico产品中的API，Blocks是其首选库。

优点：仍旧非常灵活比Theano更高级的抽象易于测试缺点：较高的学习难度更小的社区TensorFlow描述：用于数值计算的使用数据流图的开源软件库概述：TensorFlow是较低级别的符号库(比如Theano)和较高级别的网络规范库(比如Blocks和Lasagne)的混合。

即使它是Python深度学习库集合的最新成员，在GoogleBrain团队支持下，它可能已经是最大的活跃社区了。

它支持在多GPUs上运行深度学习模型，为高效的数据流水线提供使用程序，并具有用于模型的检查，可视化和序列化的内置模块。

最近，TensorFlow团队决定支持Keras(我们列表中下一个深度学习库)。

虽然TensorFlow有着自己的缺点，但是社区似乎同意这一决定，社区的庞大规模和项目背后巨大的动力意味着学习TensorFlow是一次安全的赌注。

因此，TensorFlow是我们今天在indico选择的深度学习库。

优点：由软件巨头Google支持非常大的社区低级和高级接口网络训练比基于Theano配置更快的模型编译完全地多GPU支持缺点：虽然Tensorflow正在追赶，但是最初在许多基准上比基于Theano的慢。

RNN支持仍不如TheanoKeras描述：Python的深度学习库。支持Convnets、递归神经网络等。在Theano或者TensorFlow上运行。

概述：Keras也许是水平最高，对用户最友好的库了。由FrancisChollet(GoogleBrain团队中的另一个成员)编写和维护。

它允许用户选择其所构建的模型是在Theano上或是在TensorFlow上的符号图上执行。

Keras的用户界面受启发于Torch，所以如果你以前有过使用Lua语言的机器学习经验，Keras绝对值得一看。由于部分非常优秀的文档和其相对易用性，Keras的社区非常大并且非常活跃。

最近，TensorFlow团队宣布计划与Keras一起支持内置，所以很快Keras将是TensorFlow项目的一个分组。

优点：可供选择的Theano或者TensorFlow后端直观、高级别的端口更易学习缺点：不太灵活，比其他选择更规范MXNet描述：MXNet是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。

概述：MXNet是亚马逊(Amazon)选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。

它拥有类似于Theano和TensorFlow的数据流图，为多GPU配置提供了良好的配置，有着类似于Lasagne和Blocks更高级别的模型构建块，并且可以在你可以想象的任何硬件上运行(包括手机)。

对Python的支持只是其冰山一角—MXNet同样提供了对R、Julia、C++、Scala、Matlab，和Javascript的接口。

如果你正在寻找最佳的性能，选择MXNet吧，但是你必须愿意处理与之相对的一些MXNet的怪癖。

优点：速度的标杆非常灵活缺点：最小的社区比Theano更困难的学习难度PyTorch描述：Python中的张量(Tensors)和动态神经网络，有着强大的GPU加速。

概述：刚刚放出一段时间，PyTorch就已经是我们Python深度学习框架列表中的一个新的成员了。

它是从Lua的Torch库到Python的松散端口，由于它由Facebook的人工智能研究团队(ArtificialIntelligenceResearchteam(FAIR))支持且因为它用于处理动态计算图(Theano，TensorFlow或者其他衍生品没有的特性，编译者注：现在TensorFlow好像支持动态计算图)，它变得非常的有名。

PyTorch在Python深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知，但所有的迹象都表明，PyTorch是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。

优点:来自Facebook组织的支持完全地对动态图的支持高级和低级API的混合缺点：比其他选择，PyTorch还不太成熟。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

Python的深度学习框架有哪些？

好文案。

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍深度学习的最新应用成果单层/深度学习与机器学习人工智能的关系及发展简第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战梯度下降优化方法前馈神经网络的基本结构和训练过程反向传播算法TensorFlow开发环境安装“计算图”编程模型深度学习中图像识别的操作原理第三阶段循环神经网络原理及项目实战语言模型及词嵌入词嵌入的学习过程循环神经网络的基本结构时间序列反向传播算法长短时记忆网络（LSTM）的基本结构LSTM实现语言模型第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理GAN的训练过程GAN用于图片生成的实现第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战多GPU并行实现分布式并行的环境搭建分布式并行实现第六阶段深度强化学习及项目实战强化学习介绍智能体Agent的深度决策机制（上）智能体Agent的深度决策机制（中）智能体Agent的深度决策机制（下）第七阶段车牌识别项目实战数据集介绍及项目需求分析OpenCV库介绍及车牌定位车牌定位车牌识别学员项目案例评讲第八阶段深度学习前沿技术简介深度学习前沿技术简介元学习迁移学习等详情查看深度学习。

人工智能 Python深度学习库有哪些

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由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与State-of-the-art的模型，模块化的组件可以方便地拓展到新的模型与学习任务上。

第二：TheanoTheano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算及深度学习库，被认为是深度学习库的始祖之一，也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。

其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。

Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口学习成本大为降低;其计算稳定性好，可以精准地计算输出值很小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码，用来编译成高效的机器代码。

第三：TensorFlowTensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度。

由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化线上部署的复杂度。TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图还支持非常自由的算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。

第四：KerasKeras是一个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。

Keras专精于深度学习，其提供了到目前为止最方便的API，用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络，大大降低了编程开销与理解开销。

python都有哪些框架？

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1.DjangoDjango是一个开源的Web应用框架，由Python写成，支持许多数据库引擎，可以让Web开发变得迅速和可扩展，并会不断的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序员，可以从这个框架入手。

2.CherryPyCherryPy是一种用于Python的、简单而非常有用的Web框架，其主要作用是以尽可能少的操作将Web服务器与Python代码连接，其功能包括内置的分析功能、灵活的插件系统以及一次运行多个HTTP服务器的功能，可与运行在最新版本的Python、Jython、Android上。

3.Web2pyweb2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容GoogleAppEngine。

4.TurboGearsTurboGears可以快速实现Web应用程序开发，富含丰富的特殊性能，可以解决更多的框架领域问题，从简单到复杂的项目都可以开发，并具有实时的多数据库支持和灵活的ORM，简单的文档和最小的设置使它成为一个理想的使用框架。

5.PylonsPylons是一个开源的Web应用框架，使用Python语言编写，它对WSGI标准进行了扩展应用，提升了重用性且将功能分割到独立的模块中，而且提供了在线调试器，易于错误跟踪!。

Python自动化测试框架有哪些？

自动化测试常用的Python框架有哪些？常用的框架有RobotFramework、Pytest、UnitTest/PyUnit、Behave、Lettuce。

Pytest、RobotFramework和UnitTest主要用于功能与单元测试，Lettuce和Behave仅适用于行为驱动测试。

一、RobotFrameworkPython测试框架之一，RobotFramework被用在测试驱动(test-driven)类型的开发与验收中。

虽然是由Python开发而来，但是它也可以在基于.Net的IronPython和基于Java的Jython上运行。

作为一个Python框架，Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、以及Linux等平台。在使用RobotFramework(RF)之前，需要先安装Python2.7.14及以上的版本。

推荐使用Python3.6.4，以确保适当的注释能够被添加到代码段中，并能够跟踪程序的更改。同时还需要安装Python包管理器--pip。

二、Pytest适用于多种软件测试的Pytest，是另一个Python类型的自动化测试框架。凭借着其开源和易学的特点，该工具经常被QA(质量分析)团队、开发团队、个人团队、以及各种开源项目所使用。

鉴于Pytest具有“断言重写(assertrewriting)”之类的实用功能，许多大型互联网应用，如Dropbox和Mozilla，都已经从下面将要提到的unittest(Pyunit)切换到了Pytest之上。

除了基本的Python知识，用户并不需要更多的技术储备。另外，用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备，并且安装好了Python包管理器、以及可用于开发的IDE工具。

三、UnitTest/PyUnitUnitTest/PyUnit一种标准化的针对单元测试的Python类自动化测试框架。基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。

因此，TestCase子类中的每一种方法都是以“test”作为名词前缀，以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。

可以通过联合使用，来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样，UnitTest也会用到UnitTest-sml-reporting、并能生成各种XML类型的报告。

由于UnitTest默认使用了Python，因此我们并不需要什么先决条件。除了需要具备Python框架的基本知识，您也可以额外地安装pip、以及用于开发的IDE工具。

四、Behave行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员，三者之间的协作。Python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况，去执行BDD测试。

从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似，常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例，并能够在其执行期间粘贴到代码之中。

而且，那些被设定的行为规范与步骤，也可以被重用到其他的测试方案中。任何具备Python基础知识的人都可以使用Behave。其他先决条件还包括：先安装Python2.7.14及以上的版本。

通过Python包管理器或pip来与Behave协作。大多数开发人员会选择Pycharm作为开发环境，当然您也可以选用其他的IDE工具。

五、LettuceLettuce是另一种基于Cucumber和Python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特征的普通任务。

它不但简单易用，而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。安装带有IDE的Python2.7.14、及以上的版本。当然，您也可以使用Pycharm或任何其他IDE工具。

同时，您还需要安装Python包管理器。

python学习的框架是哪些？

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。

Django:PythonWeb应用开发框架Django应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。

Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。

Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。

Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2模板引擎。

Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。

Cubes：轻量级PythonOLAP框架Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregateddata）等工具。

：创造矢量地图的轻量级Python框架Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。

Pulsar：Python的事件驱动并发框架Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

Web2py：全栈式Web框架Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容GoogleAppEngine。

Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

Dpark：Python版的SparkDPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。

DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。

Buildbot：基于Python的持续集成测试框架Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。

每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。

Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。

和Zerorpc一起使用的ServiceAPI被称为zeroservice。Zerorpc可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle:微型PythonWeb框架Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型pythonWeb框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

Tornado：异步非阻塞IO的PythonWeb框架Tornado的全称是ToradoWebServer，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个PythonWeb的开发框架。

最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。

webpy:轻量级的PythonWeb框架webpy的设计理念力求精简（Keepitsimpleandpowerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。

Scrapy：Python的爬虫框架Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。

python的爬虫框架有哪些？

1.Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。

可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中2.pyspider是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

3.Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等4.BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

还有很多，比如Newspaper，Grab，Cola等等爬虫框架学习可以看一下黑马程序员视频库的学习视频，免费学习哦！很高兴能为你提供帮助。

Python 有哪些好的 Web 框架

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1、DjangoPython中最全能的Web开发框架，各种功能完备，可维护性和开发速度都一级棒，不少人反应Django框架慢，它主要慢在DjangoORM与数据库的交互上，所以是否使用Django框架，需要取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化，而对于Django的同步特性导致吞吐量小的问题，可以通过Celery等解决，这并不是一个致命问题。

2、Tornado异步，性能强悍，然而它相比Django框架来说，相对原始，很多东西需要自己去处理，随着项目的逐渐扩大，框架所能提供的功能也会越来越小，更多的东西需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时它就是最佳的选择。

3、Flask微框架，可以说是Python代码写得最好的项目之一，它的灵活性也是把双刃剑，能使用好Flask框架，即可以做成Pinterest，用不好就是灾难，它是一个微框架，但也可以做成规模化的Flask，加上它可以自由选择自己的数据库交互组件，而且加上celery+redis等异步特性之后，Flask的性能相对Tornado也不相上下，也许Flask的灵活性可能是某些团队更需要的。

4、Twisted前面提到的3个Web框架都是围绕应用层HTTP展开的，而Twisted则不同，它是一个用Python语言编写的事件驱动的网络框架，对于追求服务器性能的应用，它是个非常不错的选择。

它支持很多协议，包括传输层的UDP、TCP、TLS，以及应用层的HTTP、FTP等，对于这些协议，Twisted提供了客户端和服务器方面的开发工具。

它是一个高性能的编程框架，在不同的操作系统上，Twisted利用不同的底层技术实现了高性能通信，在开发方法上，Twisted引导程序员使用异步编程模型，它提供了丰富的Defer、Threading等特性来支持异步编程。

最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些

1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。

2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。

该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。

SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。

4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。

5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。

6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。

7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。

8、Scikits：是ScikitsStack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。

它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。

9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。

10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。

11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。

12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP)的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。

13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。

这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。