十个值得一试的开源深度学习框架.docx

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1、十个值得尝试的开源深度学习框架本周早些时候开源中国社区公布了Google开源了TensorFlow（GitHub）消息，此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。无疑，来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品，登陆GitHub当天就成为最受关注的项目，当周获得评星数就轻松超过1万个。对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注，首先我们推荐目前规模人气最高的TOP3：Caffe。源

2、自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也是由C++开发，Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目（可以识别喵星人的人工智能神经网络）的基础。Theano。2008年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano派生出了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks和Keras。Torch。Torch诞生已经有十年之久，但是真正起势得益于去年Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua（该语言曾被用来开发视频游戏）。

3、除了以上三个比较成熟知名的项目，还有很多有特色的深度学习开源框架也值得关注：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HighwayNetworks。Chainer。来自一个日本的深度学习创业公司PreferredNetworks，今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于definebyrun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。Deeplearning4j。顾名思义，Deeplearning4j

4、是”forJava”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。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（Speechtotext）垃圾信息过滤（异常侦测）电商欺诈侦测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

5、于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。ConvNetJS。这是斯坦福大学博士生AndrejKarpathy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。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。Neon。由创业公司NervanaSystems于今年五月开源，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Ca

6、ffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。