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16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架


光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 16 个 GitHub 收藏和贡献率最高的深度学习框架_光环大数据培训

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,文摘菌也列 了出来,供大家参考。

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。下面文摘菌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

TensorFlow

TensorFlow 最初由谷歌的 Machine Intelligence research organization 中 Google Brain Team 的研究人员和工程师开发的。这个框架旨在方便研究人员

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 对机器学习的研究,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

Keras

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/keras-team/keras

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 Berkeley Vision and Learning Center (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。

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链接:

https://github.com/BVLC/caffe

Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit(以前叫做 CNTK)是一个统一的深度学习工 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

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/pytorch

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Apache MXnet

Apache MXnet 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

DeepLearning4J

DeepLearning4J 和 ND4J,DataVec,Arbiter 以及 RL4J 一样,都是 Skymind Intelligence Layer 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 Apache 2.0 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

Theano

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 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

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 TensorFlow 提供更高级别的 API,以方便和加快实验研究,并保持完全 的透明性和兼容性。

收藏: 7933, 贡献人数: 111, 程序提交次数: 589, 建立日期:2016 年 3 月 27 日。

链接:

https://github.com/tflearn/tflearn

Torch

Torch 是 Torch7 中的主要软件包,其中定义了用于多维张量的数据结构和

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 数学运算。此外,它还提供许多用于访问文件,序列化任意类型的对象等的实用 软件。

收藏: 7834, 贡献人数: 133, 程序提交次数: 1335, 建立日期:2012 年 1 月 22 日。

链接:

https://github.com/torch/torch7

Caffe2

Caffe2 是一个轻量级的深度学习框架,具有模块化和可扩展性等特点。它 在原来的 Caffe 的基础上进行改进,提高了它的表达性,速度和模块化。

收藏: 7813, 贡献人数: 187, 程序提交次数: 3678, 建立日期:2015 年 1 月 21 日。

链接:

https://github.com/caffe2/caffe2

PaddlePaddle

PaddlePaddle(平行分布式深度学习)是一个易于使用的高效、灵活、可扩 展的深度学习平台。它最初是由百度科学家和工程师们开发的,旨在将深度学习 应用于百度的众多产品中。

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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 http://hadoop.aura-el.com 收藏: 6726, 贡献人数: 120, 程序提交次数: 13733, 建立日期:2016 年 8 月 28 日。

链接:

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

DLib

DLib 是包含机器学习算法和工具的现代化 C ++工具包,用来基于 C ++开发 复杂的软件从而解决实际问题。

收藏: 4676, 贡献人数: 107, 程序提交次数: 7276, 建立日期:2008 年 4 月 27 日。

链接:

https://github.com/davisking/dlib

Chainer

Chainer 是基于 python 用于深度学习模型中的独立的开源框架,它提供灵 活、直观、高性能的手段来实现全面的深度学习模型,包括最新出现的递归神经 网 络 ( recurrent neural networks ) 和 变 分 自 动 编 码 器 ( variational auto-encoders) 。

收藏: 3685, 贡献人数: 160, 程序提交次数: 13700, 建立日期: 2015 年 4 月 12 日。

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链接:

https://github.com/chainer/chainer

Neon

Neon 是 Nervana 开发的基于 Python 的深度学习库。它易于使用,同时性能 也处于最高水准。

收藏: 3466, 贡献人数: 77, 程序提交次数: 1112, 建立日期: 2015 年 5 月 3 日。

链接:

https://github.com/NervanaSystems/neon

Lasagne

Lasagne 是一个轻量级的库,可用于在 Theano 上建立和训练神经网络。

收藏: 3417, 贡献人数:64, 程序提交次数: 1150, 建立日期:2014 年 9 月 7 日。

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