tensorflow是库还是框架,什么叫做深度学习框架，其作用是什么

tensorflow是库还是框架,什么叫做深度学习框架，其作用是什么详细介绍

本文目录一览： 人工智能常用的开发框架

人工智能常用的开发框架如下：
1、TensorFlow
TensorFlow是人工智能领域最常用的框架，是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件，该框架允许在任何CPU或GPU上进行计算，无论是台式机、服务器还是移动设备都支持。该框架使用C++和Python作为编程语言，简单易学。
2、微软的CNTK
CNTK是一款开源深度学习工具包，是一个提高模块化和维护分离计算网络，提供学习算法和模型描述的库，可以同时利用多台服务器，速度比TensorFlow快，主要使用C++作为编程语言。
3、Theano
Theano是一个强大的Python库，该库使用GPU来执行数据密集型计算，操作效率很高，常被用于为大规模的计算密集型操作提供动力。
4、Caffe
Caffe是一个强大的深度学习框架，主要采用C++作为编程语言，深度学习速度非常快，借助Caffe，可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络。
5、Keras
Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库，与TensorFlow、CNTK和Theano不同，它是作为一个接口，提供高层次的抽象，让神经网络的配置变得简单。
6、Torch
Torch是一个用于科学和数值的开源机器学习库，主要采用C语言作为编程语言，它是基于Lua的库，通过提供大量的算法，更易于深入学习研究，提高了效率和速度。它有一个强大的n维数组，有助于切片和索引之类的操作。除此之外，还提供了线性代数程序和神经网络模型。
7、Accord.NET
Accord.NET框架是一个NET机器学习框架，主要使用C#作为编程语言，该框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至是可视化，除此之外，Accord.NET对计算机视觉和信号处理功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。

TensorFlow的优势和缺点有哪些

很多神经网络框架已开源多年，支持机器学习和人工智能的专有解决方案也有很多。多年以来，开发人员在Github上发布了一系列的可以支持图像、手写字、视频、语音识别、自然语言处理、物体检测的机器学习框架，但并没有一种框架可以完美地解决你所有的需求。那么该如何选择最适合你的开源框架呢？希望下面带有描述的图表以及分析可以带给你以启发，以此来选择最适合你的业务需求的框架。
下图总结了绝大多数Github上的开源深度学习框架项目，根据项目在Github的Star数量来评级，数据采集于2017年5月初。
图片描述
TensorFlow
TensorFlow框架的前身是Google的DistBelief V2，是谷歌大脑项目的深度网络工具库，一些人认为TensorFlow是借鉴Theano重构的。
Tensorflow一经开源，马上引起了大量开发者的跟进。Tensorflow广泛支持包括图像、手写字、语音识别、预测和自然语言处理等大量功能。TensorFlow遵循Apache 2.0开源协议。
TensorFlow在2017年2月15号发布了其1.0版本，这个版本是对先前八个不完善版本的整合。以下是TensorFlow取得成功的一些列原因：
TensorFLow提供这些工具：
TensorBroad是一个设计优良的可视化网络构建和展示工具；
TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和API，可以方便地配置新算法和环境。TensorFlow Serving 还提供开箱即用的模型，并且可以轻松扩展以支持其他的模型和数据。
TensorFlow编程接口包括Python和C++，Java，Go，R和Haskell语言的接口也在alpha版中支持。另外，TensorFlow还支持谷歌和亚马逊的云环境。
TensorFlow的0.12版本支持Windows 7, 8， Server 2016系统。由于采用C++ Eigen库，TensorFlow类库可以在ARM架构平台上编译和优化。这意味着你可以不需要额外实现模型解码器或者Python解释器就可以在多种服务器和移动设备上部署训练好的模型。
TensorFlow提供细致的网络层使用户可以构建新的复杂的层结构而不需要自己从底层实现它们。子图允许用户查看和恢复图的任意边的数据。这对复杂计算的Debug非常有用。
分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了并行计算支持，可以让模型的不同 部分在不同设备上并行训练。
TensorFlow在斯坦福大学，伯克利学院，多伦多大学和Udacity（2016年3月成立的在线学校）均有教学。
TensorFlow的缺点有：
每个计算流必须构建成图，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；
没有三维卷积，因此无法做视频识别；
即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。
Caffe
Caffe是贾扬清的作品，目前，贾扬清是Facebook AI平台的Lead。始于2013年末，Caffe可能是第一个主流的工业级的深度学习工具包。Caffe具有卓越的卷积模型，是计算机视觉领域最受欢迎的工具之一，且2014年ImageNet 大赛的获奖作品使用的就是Caffe框架。Caffe遵循BSD 2-Clasuse 协议。
Caffe的高速使得它非常适合于科研和商业领域。利用一个NVIDIA K40 GPU，Caffe可以每天处理60M张图片，即推断1毫秒一张，训练4毫秒一张。使用最新的版本，甚至可以更快。
Caffe底层是用C++实现的，可以在各种设备上编译。Caffe是跨平台的并且提供Windows接口，它提供C++，Python和Matlab语言接口。Caffe拥有着庞大的用户社区，并且有大量深度网络模型在社区上贡献，被称为“Model Zoo”。其中，AlexNet和GoogleNet是最著名的两个。
Caffe是视觉识别的流行框架，然而Caffe不提供像TensorFlow，CNTK或Theano一样细粒度的层结构。你必须编写底层代码来构建复杂的层结构。由于它的固有架构，Caffe对循环网络和语言模型的支持不力。
Caffe2
贾扬清和他的团队目前在Facebook致力于Caffe2的研发。2017年4月18号，Facebook基于BSD协议开源了Caffe2。Caffe2聚焦于模块化，在移动设备和大规模部署均表现出色。和TensorFlow一样，Caffe2页使用C++ Eigen以支持ARM架构。
Caffe的模型可以通过脚本轻松转化成Caffe2模型。Caffe在设计上的倾向使得它特别适合视觉相关的问题，Caffe2沿袭了它对视觉问题的强大支持，同时还加入了RNN和LSTM以更好地支持自然语言处理，手写字识别和时间序列预测。
可以预见在不远的将来Caffe2将会替代Caffe在深度学习社区的地位。
Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)设计的初衷是用于语音识别领域。CNTK支持RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络），因此他有能力胜任图像、手写字和语音识别问题。CNTK支持64位Linux和Windows系统，提供Python和C++语言接口，遵循MIT协议。
CNTK与TensorFlow和Theano有着类似的设计理念——把网络定义成向量操作的语义图，向量操作例如矩阵加法、矩阵乘法以及卷积。同时，CNTK也提供细粒度的网络层设计，允许用户使用它们设计新的复杂网络。
和Caffe一样，CNTK底层也是C++实现并具有跨平台CPU/GPU支持。搭载在Azure GPU Lab上，CNTK能发挥出最高的分布式计算性能。目前，CNTK由于不支持ARM架构，限制了其在移动端的应用。
MXNet
MXNet源自于卡内基梅隆大学和华盛顿大学。MXNet是一个极具特色，可编程，可扩展的深度学习框架。MXNet可以混合多种语言的模型和代码，包括Python, C++, R, Scala, Julia, Matlab, JavaScript。2017年1月30号，MXNet被纳为Apache基金会孵化项目。
MXNet支持CNN、RNN、LSTM, 提供对图像，手写字，语音识别，预测和自然语言问题的强大支持。有人认为，MXNet是世界上最好的图像分类器。
MXNet具有出色的可扩展性，例如GPU并行计算，存储映像，高速开发和可移植性。另外，MXNet可以和Apache Hadoop YARN结合，YARN是一个通用分布式应用管理框架，这一特性使得MXNet成为TensorFlow的竞争者。
MXNet的一个独特之处是它是少有的几个支持对抗生成网络（GAN）的框架之一。这个模型被用于实验经济学方法中的“纳什均衡”。
另一个特殊之处是，亚马逊的CTO Werner Vogels宣布了对MXNet的支持：“今天，我们宣布MXNet将成为亚马逊的深度学习框架选择。我们将在现有和未来将出现的服务中使用MXNet。”苹果公司的部分传闻也表示该公司将会使用MXNet作为其深度学习框架。
Torch
Torch由Facebook的Royan Collobert、Soumith Chintala、曾任于Twitter现任于Nvidia的Clement Farabet和Google Deep Mind 的Koray Kavukcuoglu共同开发。其主要贡献者是Facebook、Twitter和Nvidia。 Torch遵守BSD 3 clause 开源协议。然而，Facebook近期宣布将转向Caffe2作为其首选深度学习框架因为它支持移动设备开发。
Torch由Lua语言实现，Lua是一种小众语言，因此若你不熟悉这门语言，会影响到整个工作的效率。
Torch缺少像TensorFlow、MXNet on YARN和Deeplearning4J那样的的分布式支持，缺少多种语言接口同样限制了它的受众。
DeepLearning4J
DeepLearning4J（DL4J）是基于Apache 2.0协议的分布式开源神经网络类库，它由Java和Scala实现。DL4J是SkyMind的Adam Gibson开发的，它是唯一的商品级深度学习网络，可以和Hadoop、Spark结合构建多用户多线程服务。DL4J是唯一使用Map-Reduce训练网络而使用其他类库进行大规模矩阵操作的框架。
DL4J拥有内建的GPU支持，这一重要特性能够支持YARN上的训练过程。DL4J拥有丰富的深度神经网络架构支持，包括RBM，DBN，CNN，RNN，RNTN和LSTM。DL4J还支持一个向量计算库——Canova。
由于是由Java实现，DL4J先天比Python块，它使用多GPU执行图像识别任务和Caffe一样快。该框架可以出色完成图像识别，欺诈检测和自然语言处理任务。
Theano
Theano主要由蒙特利尔大学学习算法研究所（MILA）创立。Yoshua Bengio是Theano的开创者，同时领导这个实验室，该实验室在深度学习研究领域做出巨大的贡献，培养出约100名相关学生和从业者。Theano支持高效机器学习算法的快速开发，遵守BSD开源协议。
Theano不像TensorFlow那样优雅，但它提供了支持循环控制（被称为scan）的API，可以轻松实现RNN。
Theano提供多种支持手写字识别、图像分类（包括医学图像）的卷积模型。Theano还提供三维卷积和池化用于视频分类。在语言方面，Theano能胜任例如理解、翻译和生成等自然语言处理任务。Theano还支持生成对抗网络（GAN），GAN即是由MILA的一位学生提出的。
Theano支持多GPU并行计算并且自带分布式框架。Theano只支持一种开发语言，比TensorFlow速度快很多，是一种学术研究的有力工具。然而，其不支持移动平台以及没有多种语言接口的缺陷限制了它在企业的广泛应用。
开源与专利软件之争
随着深度学习逐渐成熟，可以预知到我们将见证TensorFlow，Caffe2和MXNet的竞赛。同时，软件供应商也在提供先进的AI产品使你从数据中获取更多价值。问题是：你会购买带有专利的AI产品还是使用开源框架。如果使用开源框架，你将会面临哪种框架最适合你的问题的选择困难。而选择专利软件，你又将怎样制定退出策略？任何一种选择都需要长远考虑。
TensorFlow框架的前身是Google的DistBelief V2，是谷歌大脑项目的深度网络工具库，一些人认为TensorFlow是借鉴Theano重构的。
Tensorflow一经开源，马上引起了大量开发者的跟进。Tensorflow广泛支持包括图像、手写字、语音识别、预测和自然语言处理等大量功能。TensorFlow遵循Apache 2.0开源协议。
TensorFlow在2017年2月15号发布了其1.0版本，这个版本是对先前八个不完善版本的整合。以下是TensorFlow取得成功的一些列原因：
TensorFLow提供这些工具：
TensorBroad是一个设计优良的可视化网络构建和展示工具；
TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和API，可以方便地配置新算法和环境。TensorFlow Serving 还提供开箱即用的模型，并且可以轻松扩展以支持其他的模型和数据。
TensorFlow编程接口包括Python和C++，Java，Go，R和Haskell语言的接口也在alpha版中支持。另外，TensorFlow还支持谷歌和亚马逊的云环境。
TensorFlow的0.12版本支持Windows 7, 8， Server 2016系统。由于采用C++ Eigen库，TensorFlow类库可以在ARM架构平台上编译和优化。这意味着你可以不需要额外实现模型解码器或者Python解释器就可以在多种服务器和移动设备上部署训练好的模型。
TensorFlow提供细致的网络层使用户可以构建新的复杂的层结构而不需要自己从底层实现它们。子图允许用户查看和恢复图的任意边的数据。这对复杂计算的Debug非常有用。
分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了并行计算支持，可以让模型的不同 部分在不同设备上并行训练。
TensorFlow在斯坦福大学，伯克利学院，多伦多大学和Udacity（2016年3月成立的在线学校）均有教学。
TensorFlow的缺点有：
每个计算流必须构建成图，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；
没有三维卷积，因此无法做视频识别；
即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。

Python中数据模块化你不容错过的库！

1、Scikit Learn
在沉溺于“深度学习”之前，所有人都应当从使用Scikit Learn来开启自己的机器学习之旅。Scikit Learn有六大主要模块，如下：
· 数据预处理
· 维度缩减
· 数据回归
· 数据分类
· 数据聚类分析
· 模型选择
只要能用好Scikit Learn，就已经算得上是一名优秀的数据科学家了。
2、Tensorflow
Tensorflow是由谷歌推出的开源机器学习库。它最受欢迎的功能便是Tensorboard上的数据流图像。
Tensorboard是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用。
3、 PyTorch
PyTorch是由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公用机器学习框架。与Tensorflow相比，PyTorch的语句更加适用于Python。正因此，学习使用PyTorch也更加容易。
作为一个专注于深度学习的库，PyTorch还具有非常丰富的应用程序接口函数和内置函数来协助数据科学家更加快捷地训练自己的深度学习模型。
更多Python知识，请关注Python视频教程！

什么叫人工智能学习框架？

他就是指以机器模拟人的行为来建造的一套比较完整的学习系统。
深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe、import tensorflow。

什么叫做深度学习框架，其作用是什么

目前是人工智能的时代，国内外像Google、微软、FaceBook、百度和华为等巨头公司纷纷投入较大的资源进行深度学习框架的研发和应用的拓展。表1列出了github上流行的深度学习框架的星数。
表1 github上流行的深度学习框架的星数
下面有侧重地介绍一下上表中列出的一些深度学习框架。
(一)TensorFlow
TensorFlow是用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是其能够广受欢迎的原因。利用C++语言开发可以保证其运行效率，Python作为上层应用语言，可以为研究人员节省大量的开发时间。
TensorFlow相对于其他框架有如下特点。
1、灵活
TensorFlow与CNTK、MXNET、Theano同属于符号计算构架，允许用户在不需要使用低级语言(如在Caffe中)实现的情况下，开发出新的复杂层类型。基于图运算是其基本特点，通过图上的节点变量可以控制训练中各个环节的变量，尤其在需要对底层操作时，TensorFlow要比其他框架更容易。当然它也有缺点，灵活的操作会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。
2、便捷、通用
作为主流的框架，TensorFlow生成的模型，具有便捷、通用的特点，可以满足更多使用者的需求。TensorFlow可以适用于Mac、Linux、Windows系统上开发。其编译好的模型几乎适用于当今所有的平台系统，并提满足“开箱即用”的模型使用理念，使模型应用起来更简单。
3、成熟
由于TensorFlow被使用的情况最多，所以其框架的成熟度绝对是第一的。在Google的白皮书上写道，Google内部有大量的产品几乎都用到了TensorFlow，如搜索排序、语音识别、谷歌相册和自然语言处理等。有这么多在该框架上的成功案例，先不说能够提供多少经验技巧，至少可以确保学习者在研究的道路上，遇到挫折时不会怀疑是框架的问题。
4、超强的运算性能
虽然TensorFlow在大型计算机集群的并行处理中，运算性能仅略低于CNTK，但是，其在个人机器使用场景下，会根据机器的配置自动选择CPU或GPU来运算，这方面做得更加友好与智能化。
(二)Caffe
当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。但是现在的Caffe似乎停滞不前，没有更新。尽管Caffe又重新崛起，从架构上看更像是TensorFlow，而且与原来的Caffe也不在一个工程里，可以独立成一个框架来看待，与原Caffe关系不大。
(三)CNTK
CNTK是一个微软开发的深度学习软件包，以速度快著称，有其独有的神经网络配置语言Brain Script，大大降低了学习门槛。有微软作为后盾，CNTK成为了最具有潜力与Tensor Flow争夺天下的框架。但目前其成熟度要比TensorFlow差太多，即便是发行的版本也会有大大小小的bug。与其他框架一样，CNTK具有文档资料不足的特点。但其与Visual Studio的天生耦合，以及其特定的MS编程风格，使得熟悉Visual Studio工具的小伙伴们从代码角度极易上手。另外，CNTK目前还不支持Mac操作系统。
关于深度学习的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些帮助你进行深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe。
作一个简单的比喻，一套深度学习框架就是这个品牌的一套积木，各个组件就是某个模型或算法的一部分，你可以自己设计如何使用积木去堆砌符合你数据集的积木。
好处是你不必重复造轮子，模型也就是积木，是给你的，你可以直接组装，但不同的组装方式，也就是不同的数据集则取决于你。
深度学习框架的出现降低了入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，你可以依据需要，使用已有的模型，模型的参数你自己训练得到，你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer，或者是在顶端选择自己需要的分类器。
当然也正因如此，没有什么框架是完美的，就像一套积木里可能没有你需要的那一种积木，所以不同的框架适用的领域不完全一致。
深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等资源的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。
目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。如下图所示，基于TensorFlow和PyTorch的开源项目，明显领先其它框架。注：Keras不算完整的AI框架，另外KerasAPI已经成为TF2.0的高层API。
TensorFlow 是市场需求最多，也是增长最快的框架，它的领先地位不会在短期内被颠覆。 PyTorch 也在迅速发展，尤其在学术界，越来越多的论文代码基于PyTorch。它在工作列表中的大量增加证明了其使用和需求的增加。
TensorFlow和PyTorch两种框架未来相当时间内会趋同共存。现在PyTorch的在学术界广泛采用；而TensorFlow依赖强大的部署能力，是应用首选。未来TensorFlow2.0大大提高易用性（集成Keras，支持动态库EagerExecution等）; PyTorch也在利用ONNX提高部署能力。TensorFlow和PyTorch会越来越趋同。
TensorFlow和PyTorch已是未来几年最主流的深度学习框架。围绕这两种框架的软，硬件，和开发者生态将会迅猛发展，新框架越来越难以成长，其他框架差距越来越大。

什么叫做深度学习框架，其作用是什么

目前是人工智能的时代，国内外像Google、微软、FaceBook、百度和华为等巨头公司纷纷投入较大的资源进行深度学习框架的研发和应用的拓展。表1列出了github上流行的深度学习框架的星数。
表1 github上流行的深度学习框架的星数
下面有侧重地介绍一下上表中列出的一些深度学习框架。
(一)TensorFlow
TensorFlow是用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是其能够广受欢迎的原因。利用C++语言开发可以保证其运行效率，Python作为上层应用语言，可以为研究人员节省大量的开发时间。
TensorFlow相对于其他框架有如下特点。
1、灵活
TensorFlow与CNTK、MXNET、Theano同属于符号计算构架，允许用户在不需要使用低级语言(如在Caffe中)实现的情况下，开发出新的复杂层类型。基于图运算是其基本特点，通过图上的节点变量可以控制训练中各个环节的变量，尤其在需要对底层操作时，TensorFlow要比其他框架更容易。当然它也有缺点，灵活的操作会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。
2、便捷、通用
作为主流的框架，TensorFlow生成的模型，具有便捷、通用的特点，可以满足更多使用者的需求。TensorFlow可以适用于Mac、Linux、Windows系统上开发。其编译好的模型几乎适用于当今所有的平台系统，并提满足“开箱即用”的模型使用理念，使模型应用起来更简单。
3、成熟
由于TensorFlow被使用的情况最多，所以其框架的成熟度绝对是第一的。在Google的白皮书上写道，Google内部有大量的产品几乎都用到了TensorFlow，如搜索排序、语音识别、谷歌相册和自然语言处理等。有这么多在该框架上的成功案例，先不说能够提供多少经验技巧，至少可以确保学习者在研究的道路上，遇到挫折时不会怀疑是框架的问题。
4、超强的运算性能
虽然TensorFlow在大型计算机集群的并行处理中，运算性能仅略低于CNTK，但是，其在个人机器使用场景下，会根据机器的配置自动选择CPU或GPU来运算，这方面做得更加友好与智能化。
(二)Caffe
当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。但是现在的Caffe似乎停滞不前，没有更新。尽管Caffe又重新崛起，从架构上看更像是TensorFlow，而且与原来的Caffe也不在一个工程里，可以独立成一个框架来看待，与原Caffe关系不大。
(三)CNTK
CNTK是一个微软开发的深度学习软件包，以速度快著称，有其独有的神经网络配置语言Brain Script，大大降低了学习门槛。有微软作为后盾，CNTK成为了最具有潜力与Tensor Flow争夺天下的框架。但目前其成熟度要比TensorFlow差太多，即便是发行的版本也会有大大小小的bug。与其他框架一样，CNTK具有文档资料不足的特点。但其与Visual Studio的天生耦合，以及其特定的MS编程风格，使得熟悉Visual Studio工具的小伙伴们从代码角度极易上手。另外，CNTK目前还不支持Mac操作系统。
关于深度学习的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

人工智能中使用最广泛的语言是

Python是最广泛使用的人工智能语言
人工智能技术在当今世界中得到了广泛的应用，从机器学习到自然语言处理等方面都需要用到一种高级语言来实现。在这些语言中，Python是最广泛使用的语言。Python是一种高级解释型编程语言，非常适合用于人工智能领域的开发工作。
Python为什么在人工智能中如此流行？
Python被大量用于人工智能的原因是因为它有很多的优势。首先，Python语言易学易用，语义简单，具有清晰的语法结构，这使得它非常容易阅读和维护。其次，Python具有强大的库和框架，这些库和框架能够大大加快开发速度。例如，NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Tensorflow等是Python中最常用的库和框架，涵盖了数据分析、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等众多领域。此外，Python也是一个开源的、免费的编程语言，因此在人工智能领域中被广泛采用。
Python在机器学习中的应用
机器学习是一种通过让计算机模拟人类学习的过程来设计和训练智能系统的过程。Python是机器学习和数据科学领域中最受欢迎的语言之一。Python可以用于各种机器学习项目，从简单的线性回归到复杂的深度学习算法。
Python中最常用的机器学习库包括：
Scikit-learn：是Python中最受欢迎的机器学习库之一，适用于广泛的学习任务，包括分类、回归、聚类和降维。Scikit-learn包含了许多机器学习算法，可以轻松地用于建立模型和预测。
TensorFlow：是一个广泛使用的深度学习框架，非常适合大规模机器学习项目。TensorFlow使用Python作为其主要接口语言，并提供了一系列的高级API，可以轻松地构建和训练深度学习模型。
Python可以帮助人们轻松地从数据中提取有用的信息，并为预测未来做好准备。Python的易用性和灵活性使得它成为了机器学习项目中使用的首选语言。
Python在自然语言处理中的应用
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一种研究计算机如何处理、理解、生成自然语言文本的科学。Python在自然语言处理领域中也被广泛使用。Python的文本处理能力和持续的发展使得它成为许多NLP算法和应用程序的首选语言。
Python中最常用的自然语言处理库包括：
NLTK：是一个广泛使用的自然语言处理库，这个库提供了一个广泛的集合，包括用于分词、标记化、词性标注、实体识别、语法分析和语义分析等各种任务的工具。
SpaCy：是一个快速、现代化的自然语言处理库，它包含许多用于构建自然语言处理应用程序所需的组件、接口和算法。
Python的强大的库和框架使得它在自然语言处理方面几乎是一种完美的语言。Python的易用性和灵活性使得它成为了自然语言处理项目中的首选语言。
Python在计算机视觉中的应用
计算机视觉是一种用于从数字图像或视频中获取信息的科技，是一种用于让计算机“看懂”我们周围世界的技术。Python在计算机视觉领域中也有着广泛的应用。
Python中最常用的计算机视觉库包括：
OpenCV：是一个流行的计算机视觉库，它被广泛应用于机器视觉、增强现实、人脸识别和其他计算机视觉项目中。
Keras：是一个基于Python的深度学习库，它具有易用性和可扩展性，可以轻松地从图像中提取有用的信息。
Python的高级语言特性和易用性使得它成为一种非常适合计算机视觉领域的语言。Python解释器的现代接口和库提供了许多功能，可以用于处理和分析数字图像和视频。
结论
Python作为一种高级解释型编程语言，在人工智能领域中的应用非常广泛。Python是一种易学易用的语言，具有广泛的应用库和框架，可以轻松地用于各种机器学习、自然语言处理、计算机视觉项目。因此，Python成为了人工智能领域中最流行的语言之一。

python深度学习框架学哪个

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。
深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接;而深度学习使用独立的层、连接，还有数据传播方向，比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能，让机器认知过程逐层进行，逐步抽象，从而大幅度提升识别的准确性和效率。
常见的框架有：CNTK、Caffe2、Keras、Lasagne、PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow、Theano等。
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：
Theano
Lasagne
Blocks
TensorFlow
Keras
MXNet
PyTorch
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 Frédéric Bastien 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 Sander Dieleman 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 Pasta Puns
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(recurrent neural network architectures)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 Google Brain 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 Theano
Keras
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 Francis Chollet(Google Brain 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(Artificial Intelligence Research team (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

2019年十大最佳深度学习框架

作者 | Python语音识别
来源 | 涛哥聊Python
虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好？在使用大量数据进行训练时，它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展，出现了很多深度学习的框架，这些框架各有所长，各具特色。下面将为大家介绍2019年最受欢迎的十大深度学习框架。
TensorFlow 谷歌的Tensorflow可以说是当今最受欢迎的深度学习框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他许多知名品牌都在使用。TF是目前深度学习的主流框架，Tensorflow主要特性：
TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多种编程语言。 TF不仅拥有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运行模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。 TF使用静态计算图进行操作 。也就是说我们需要先定义图形，然后运行计算，如果我们需要对架构进行更改，我们会重新训练模型。选择这样的方法是为了提高效率，但是许多现代神经网络工具能够在学习过程中考虑改进而不会显着降低学习速度。在这方面，TensorFlow的主要竞争对手是PyTorch 。 TensorFlow优点：
它非常适合创建和试验深度学习架构，便于数据集成，如输入图形，SQL表和图像。 它得到谷歌的支持，这就说明该模型短期内不会被抛弃，因此值得投入时间来学习它。 PyTorch Tensorflow之后用于深度学习的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook开发的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。
PyTorch基本特性：
与TensorFlow不同，PyTorch库使用动态更新的图形进行操作 。这意味着它可以在流程中更改体系结构。 在PyTorch中，您可以使用标准调试器 ，例如pdb或PyCharm。 PyTorch优点：
训练神经网络的过程简单明了。同时，PyTorch支持数据并行和分布式学习模型，并且还包含许多预先训练的模型。 PyTorch更适合小型项目和原型设计。 Sonnet Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。
Sonnet基本特性：
面向对象的库，在开发神经网络（NN）或其他机器学习（ML）算法时更加抽象。 Sonnet的想法是构造对应于神经网络的特定部分的主要Python对象。此外，这些对象独立地连接到计算TensorFlow图。分离创建对象并将其与图形相关联的过程简化了高级体系结构的设计。 Sonnet优点：
Sonnet的主要优点是可以使用它来重现DeepMind论文中展示的研究，比Keras更容易，因为DeepMind论文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras Keras是一个机器学习框架，如果您拥有大量数据和/或你想快速入门深度学习，那么Keras将非常适合学习。Keras是TensorFlow高级集成APi，可以非常方便的和TensorFlow进行融合。这是我强烈推荐学习的一个库。
Keras基本特性：
除了Tensorflow之外，Keras还是其他流行的库（如Theano和CNTK）的高级API。 在Keras中更容易创建大规模的深度学习模型，但Keras框架环境配置比其他底层框架要复杂一些。 Keras优点：
对于刚刚入门的人来说，Keras是最好的深度学习框架。它是学习和原型化简单概念的理想选择，可以理解各种模型和学习过程的本质。 Keras是一个简洁的API。 可以快速帮助您创建应用程序。 Keras中代码更加可读和简洁。 Keras模型序列化/反序列化API，回调和使用Python生成器的数据流非常成熟。 顺便说一下TensorFlow和Keras的对比：
PS：Tensorflow处于底层框架：这和MXNet，Theano和PyTorch等框架一样。包括实现诸如广义矩阵 - 矩阵乘法和诸如卷积运算的神经网络原语之类的数学运算。
Keras处于高度集成框架。虽然更容易创建模型，但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。
MXNet MXNet是一种高度可扩展的深度学习工具，可用于各种设备。虽然与TensorFlow相比，它似乎没有被广泛使用，但MXNet的增长可能会因为成为一个Apache项目而得到提升。
MXNet基本特性：
该框架支持多种语言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 可以在多个GPU和许多机器上非常有效地并行计算。 MXNet优点：
支持多个GPU（具有优化的计算和快速上下文切换） 清晰且易于维护的代码（Python，R，Scala和其他API） 快速解决问题的能力（对于像我这样的深度学习新手至关重要） 虽然它不像TF那么受欢迎，但MXNet具有详细的文档并且易于使用，能够在命令式和符号式编程风格之间进行选择，使其成为初学者和经验丰富的工程师的理想选择。
GLUON Gluon是一个更好的深度学习框架，可以用来创建复杂的模型。GLUON基本特性：
Gluon的特殊性是具有一个灵活的界面，简化了原型设计，构建和培训深度学习模型，而不会牺牲学习速度。 Gluon基于MXNet，提供简单的API，简化深度学习模型的创建。 与PyTorch类似，Gluon框架支持使用动态图表 ，将其与高性能MXNet相结合。从这个角度来看，Gluon看起来像是分布式计算的Keras非常有趣的替代品。 GLUON优点：
在Gluon中，您可以使用简单，清晰和简洁的代码定义神经网络。 它将训练算法和神经网络模型结合在一起，从而在不牺牲性能的情况下提供开发过程的灵活性。 Gluon可以定义动态的神经网络模型，这意味着它们可以动态构建，使用任何结构，并使用Python的任何本机控制流。 SWIFT 当你听到Swift时，您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习，那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性：
可以轻松获得可微分的自定义数据结构。 下一代API 。通过实践和研究获得的新API更易于使用且更强大。 在TensorFlow的基础上 ，Swift API为您提供对所有底层TensorFlow运算符的直接调用。 基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的编程工具提高了您的工作效率。 SWIFT优点：
如果动态语言不适合您的任务，那么这将是一个很好的选择。当你训练运行了几个小时，然后你的程序遇到类型错误，那么使用Swift，一种静态类型语言。您将看到代码错误的地方。 Chainer 直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前，Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架，它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性：
Chainer代码是在Numpy和CuPy库的基础之上用纯Python编写的， Chainer是第一个使用动态架构模型的框架。 Chainer优点：
通过自己的基准测试，Chainer明显比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的测试组中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU数据中心性能。最近Chainer成为GPU数据中心性能的全球冠军。 DL4J 那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J（Deep Learning for Java的简称）。DL4J的基本特性：
DL4J中的神经网络训练通过簇的迭代并行计算。 该过程由Hadoop和Spark架构支持。 使用Java允许您在Android设备的程序开发周期中使用。 DL4J优点：
如果您正在寻找一个良好的Java深度学习框架，这会是一个非常好的平台。 ONNX ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。
ONNX基本特性：
ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有许多其他常见框架和库的连接器。 ONNX优点：
对于PyTorch开发人员来说，ONNX是一个好的选择。但是对于那些喜欢TensorFlow的人来说，Keras等可能好一点。 总结 那么您应该使用哪种深度学习框架？下面是几点建议：
如果你刚刚开始学习，那么最好的选择是Keras 。 出于研究目的，请选择PyTorch 。 对于生产，您需要关注环境。因此对于Google Cloud，最好的选择是TensorFlow ，适用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android开发人员应该关注D4LJ ，对于iOS来说， Core ML会破坏类似的任务范围。 最后， ONNX将帮助解决不同框架之间的交互问题。