16个GitHub值得收藏的深度学习框架.doc

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1、16个GitHub值得收藏的深度学习框架　　深度学习是一种基于对数据进行表证学习的机器学习方法，近些年不断发展并广受欢迎。　　作为一个相对较新的概念，对于无论是想要进入该领域的初学者，还是已经熟知方法的老手来说，触手可及的学习资源太丰富了。　　为了不被日新月异的技术和潮流所淘汰，积极参与深度学习社区中开源项目的学习和互动是个很好的方法。　　在本文中文小编将为大家详细介绍16种GitHub中最受欢迎的深度学习开源平台和开源库，除此之外，还有些比较不错的平台和框架虽然没有进入榜单，文小编也列了出来，供大家参考。　　　　

2、GitHub收藏和贡献率最高的16个开源深度学习框架，圆圈的颜色越偏绿色表示框架越新，颜色越偏蓝色表明框架的时间越早。　　从上图可知，TensorFlow高居榜首，第二名和第三名的是分别是Keras和Caffe。下面文小编就将这些资源分享给大家。　　16个最棒的深度学习开源框架和平台　　1.TensorFlow　　TensorFlow最初由谷歌的MachineIntelligenceresearchorganizaTIon中GoogleBrainTeam的研究人员和工程师开发的。这个框架旨在方便研究人员对机器学习的

3、研究，并简化从研究模型到实际生产的迁移的过程。　　收藏：96655，贡献人数：1432，程序提交次数：31714，建立日期：2015年11月1日。　　链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow　　2Keras　　Keras是用Python编写的高级神经网络的API，能够和TensorFlow，CNTK或Theano配合使用。　　收藏：28385，贡献人数：653，程序提交次数：4468，建立日期：2015年3月22日。　　链接：https://github.com/ker

4、as-team/keras　　3.Caffe　　Caffe是一个重在表达性、速度和模块化的深度学习框架，它由BerkeleyVisionandLearningCenter（伯克利视觉和学习中心）和社区贡献者共同开发。　　收藏：23750，贡献人数：267，程序提交次数：4128，建立日期：2015年9月8日。　　链接：https://github.com/BVLC/caffe　　4.MicrosoftCogniTIveToolkit　　MicrosoftCogniTIveToolkit（以前叫做CNTK）是一个统一

5、的深度学习工具集，它将神经网络描述为一系列通过有向图表示的计算步骤。　　收藏：14243，贡献人数：174，程序提交次数：15613，建立日期：2014年7月27日。　　链接：https://github.com/Microsoft/CNTK　　5.PyTorch　　PyTorch是与Python相融合的具有强大的GPU支持的张量计算和动态神经网络的框架。　　收藏：14101，贡献人数：601，程序提交次数：10733，建立日期：2012年1月22日。　　链接：https://github.com/pytorch/

6、pytorch　　6.ApacheMXnet　　ApacheMXnet是为了提高效率和灵活性而设计的深度学习框架。它允许使用者将符号编程和命令式编程混合使用，从而最大限度地提高效率和生产力。　　收藏：13699，贡献人数：516，程序提交次数：6953，建立日期：2015年4月26日。　　链接：https://github.com/apache/incubator-mxnet　　7.DeepLearning4J　　DeepLearning4J和ND4J，DataVec，Arbiter以及RL4J一样，都是Skymi

7、ndIntelligenceLayer的一部分。它是用Java和Scala编写的开源的分布式神经网络库，并获得了Apache2.0的认证。　　收藏：8725，贡献人数：141，程序提交次数：9647，建立日期：2013年11月24日。　　链接：https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j　　8.Theano　　Theano可以高效地处理用户定义、优化以及计算有关多维数组的数学表达式。但是在2017年9月，Theano宣布在1.0版发布后不会再有进一步的重大进展。不

8、过不要失望，Theano仍然是一个非常强大的库足以支撑你进行深度学习方面的研究。　　收藏：8141，贡献人数：329，程序提交次数：27974，建立日期：2008年1月6日。　　链接：https://github.com/Theano/Theano　　9.TFLearn　　TFLearn是一种模块化且透明的深度学习库，它建立在TensorFlow之上，旨在为