这里抛出来的一大堆的深度学习框架,其实除开这些框架还有一些其他的深度学习框架.这里就不全部列举了.关于这些框架的比较,我们主要从各自的优劣势,擅长的领域,上手的难易度等来分析,这里有一个分析的挺好的网站推荐大家直接去看一下.不过由于这个网站明显是为了推广自家的DL4J框架的,因此它的一些优缺点比对可能带有一些针对性,大家看看了解一个大概就行了.就像买家具一样,多跑几家店听听这几家店之间互相说出来的

Keras编辑讨论上传视频Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试

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关于配置的部分，Keras选择CNTK,Tensorflow,Theano之一作为计算平台，书中推荐CNTK基于多项测试中CNTK的计算速度最快。计算后台可以在.keras文件中的json文件

目录什么是深度学习简介释义深度学习典型模型卷积神经网络模型深度信任网络模型堆栈自编码网络模型深度学习框架TensorflowCaffeMicrosoftCognitiveToolkit/CNTK火炬/PyTorchMXNet

KerasKeras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化

参考：https://www.microsoft.com/en-us/research/product/cognitive-toolkit/https://github.com/Microsoft/CNTK

ThePythonDeepLearninglibraryIntroductionKerasisahigh-levelneuralnetworksAPI,writteninPythonandcapableofrunningontopofTensorFlow,CNTK

Keras：Python深度学习库简介Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。它的开发重点是实现快速开发。

从计算图（computationalgraph）角度看BP（backpropagation）算法，这也是目前各大深度学习框架中用到的，Tensorflow,Theano,CNTK等。

说到深度学习，不可避免的会提及业界有哪些优秀的框架，Keras神经网络框架便是其中之一，它是一个高级神经网络APl，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。

猫狗大战即使用keras库训练模型,然后识别猫狗图片/照片keras简介Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow,CNTK,或者Theano作为后端运行。

CNTK所使用的数据集格式是这种的：所以我们自己的数据集要做的和这个一样。

20180115keys：cntkpythonVs2017本人第一次用python，再加上微软的python也是刚刚集成到vs2017不久，两个蠢货相遇，分外眼红。坑一不知道whl文件是啥1）whl安装命令pipinstallwheel没有轮子的先装轮子，有轮子的干下面pipinstallxxx此处xxx既可以是网上的url链接，也可以是本地的文件名（带路径的），都是.whl文件2）两个用到的轮子

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。

编程作业Course4-卷积神经网络-第二周作业：Kerastutorial-theHappyHouse这一周的作业我们将学习：如何使用Keras-一个高级的神经网络API，能够运行在Tensorflow和CNTK

除了TensorFlow，Keras也支持Theano和CNTK。

其能够在TensorFlow、Theano或CNTK上运行。2

教材网址：https://cntk.ai/pythondocs/CNTK_106A_LSTM_Timeseries_with_Simulated_Data.html编程系统：windows7开发语言：python2.7

Keras主要有三个后端可用：TensorFlow、Theano、CNTK。Image_dat

本文从程序员的角度对CNTK和TensorFlow做高层次的对比。本文也不属于性能分析，而是编程模型分析。文中会夹杂着大量的代码。

EvaluationofDeepLearningToolkitsEvaluationofDeepLearningToolkitsAbstract.Inthisstudy,Ievaluatesomepopulardeeplearningtoolkits.Thecandidatesarelistedinalphabeticalorder:Caffe,CNTK

到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为

前言深度强化学习是人工智能当前的热点，CNTK也是微软力推的深度学习框架，2.x版本比之前有了长足的进步。目前国内将这两者融合起来的文章还不多。因此写作了这个学习笔记，希望能对大家有所帮助。

本期将带来使用CNTK处理时间序列数据的教程。本教程中会展示怎样为深度学习算法准备时间数据、训练神经网络和评估神经网络。

Keras是一个高级的深度学习框架，是架设于tensorflow、Theano、CNTK三大深度学习框架之上的，可以设置切换后台为其中之一，不过目前比较多的应该是用tensorflow作为后台，tensorflo

Keras:基于Python的深度学习库这就是KerasKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成，并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。

在深度学习蓬勃发展的今天，越来越多的深度学习框架被提出来，谷歌的Tensorflow,微软的CNTK，等等。

参考文献《BenchmarkingState-of-the-ArtDeepLearningSoftwareTools》软件：Caffe,CNTK,TensorFlowandTorch。

Keras介绍  Keras是一个开源的高层神经网络API，由纯Python编写而成，其后端可以基于Tensorflow、Theano、MXNet以及CNTK。

在tensorflow出来之前，Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架，以theano为后端，而如今Keras已经同时支持四种后端：theano、tensorflow、cntk、mxnet（前三种官方支持

最近zer0n和bamos在GitHub上发表了一篇文章，对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较

在安装TensorFlow之前，我们先来看下当前的深度学习框架都有哪些，随着深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7

到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。

这段时间以来，一直在学习深度学习机器学习，但总感觉走不进去，有好多基本理论要学习，深度学习有好多框架，例如一些TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、

深度学习研究的热潮持续高涨，近几年许多的开源深度学习框架也层出不穷，比如TensorFlow、Caffe、Keras、PyTorch、CNTK等等，其中，TensorFlow由谷歌大脑团队研发，在DL领域处于领先地位

开源框架背景现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk

前言Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，能够在TensorFlow、CNTK或Theano之上运行。它的意义在于可以实现快速实验。

这三种后端是：tensorflow，Theano，CNTK（微软）。这也是keras的优势：可以在多种生态中发布。

以下为巨头公司的开源深度学习框架1、Google：TensorFlow2、Google：DeepMindLab3、OpenAI：Universe4、Facebook：FastText5、Microsoft：CNTK6

各种库也非常多，什么pyTorch,mxnet,theano,tensorflow,keras,cntk,各种听过的没听过的满天飞。

目录：Keras简介Keras学习手册Keras学习视频Keras代码案例Keras&NLPKeras&CVKeras项目一、Keras简介Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者

我们可以简单的认为这是Keras的「后端引擎」，keras有三个后端实现可用、即：TensorFlow后端，Theano后端，CNTK后端。如果你需要修改你的

,WORLD”做出来了，以下是自己的实战过程：关于keras识别手写数字的入门准备：1.Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK

CNTK分析。ReferenceTensorflow在Windows10的安装在Windows玩了很久的Tensorflow，但由于某些不可抗因素，硬是格式化了Windows。

3.1神经网络剖析3.1.1层：深度学习的基础组件3.1.2模型：层构成的网络3.1.3损失函数与优化器：配置学习过程的关键3.2Keras简介3.2.1Keras、Tensorflow、Theano和CNTK3.3

展示了过去三个月，ArXiv上提到的深度学习框架排行，新智元也做了报道：TensorFlow排名第一，Keras排名第二，之后依次是Caffe、PyTorch、Theano，MXNet、Chainer，以及CNTK

深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、

Keras只是深度学习建模的一个上层建筑，其后端可以灵活使用CNTK、TensorFlow或者Theano。这样就可以避免不同深度学习框架的差异而集中于建模过程。

到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。