導讀：深度學習（Deep Learning）是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法，深度學習的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學習、分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征（feature）。作為當下最熱門的話題，Google、Facebook、Microsoft等巨頭都圍繞深度學習重點投資了一系列新興項目，他們也一直在支持一些開源深度學習框架。

目前研究人員正在使用的深度學習框架不盡相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，這些深度學習框架被應(yīng)用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理與生物信息學等領(lǐng)域，并獲取了極好的效果。

下面讓我們一起來認識目前深度學習中最常使用的八大開源框架：

一．TensorFlow

TensorFlow是一款開源的數(shù)學計算軟件，使用數(shù)據(jù)流圖（Data Flow Graph）的形式進行計算。圖中的節(jié)點代表數(shù)學運算，而圖中的線條表示多維數(shù)據(jù)數(shù)組（tensor）之間的交互。TensorFlow靈活的架構(gòu)可以部署在一個或多個CPU、GPU的臺式以及服務(wù)器中，或者使用單一的API應(yīng)用在移動設(shè)備中。TensorFlow最初是由研究人員和Google Brain團隊針對機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行研究所開發(fā)的，目前開源之后可以在幾乎各種領(lǐng)域適用。

Data Flow Graph: 使用有向圖的節(jié)點和邊共同描述數(shù)學計算。graph中的nodes代表數(shù)學操作，也可以表示數(shù)據(jù)輸入輸出的端點。邊表示節(jié)點之間的關(guān)系，傳遞操作之間互相使用的多位數(shù)組（tensors），tensor在graph中流動——這也就是TensorFlow名字的由來。一旦節(jié)點相連的邊傳來了數(shù)據(jù)流，節(jié)點就被分配到計算設(shè)備上異步的（節(jié)點間）、并行的（節(jié)點內(nèi)）執(zhí)行。

TensorFlow的特點：

機動性: TensorFlow并不只是一個規(guī)則的neural network庫，事實上如果你可以將你的計算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用戶構(gòu)建graph，寫內(nèi)層循環(huán)代碼驅(qū)動計算，TensorFlow可以幫助裝配子圖。定義新的操作只需要寫一個Python函數(shù)，如果缺少底層的數(shù)據(jù)操作，需要寫一些C++代碼定義操作。

可適性強: 可以應(yīng)用在不同設(shè)備上，cpus，gpu，移動設(shè)備，云平臺等

自動差分: TensorFlow的自動差分能力對很多基于Graph的機器學習算法有益

多種編程語言可選: TensorFlow很容易使用，有python接口和C++接口。其他語言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一個非常優(yōu)秀的開源工具，支持將 C/C++ 代碼與任何主流腳本語言相集成。）

最優(yōu)化表現(xiàn): 充分利用硬件資源，TensorFlow可以將graph的不同計算單元分配到不同設(shè)備執(zhí)行，使用TensorFlow處理副本。

二．Torch

Torch是一個有大量機器學習算法支持的科學計算框架，其誕生已經(jīng)有十年之久，但是真正起勢得益于Facebook開源了大量Torch的深度學習模塊和擴展。Torch另外一個特殊之處是采用了編程語言Lua(該語言曾被用來開發(fā)視頻游戲)。

Torch的優(yōu)勢：

構(gòu)建模型簡單

高度模塊化

快速高效的GPU支持

通過LuaJIT接入C

數(shù)值優(yōu)化程序等

可嵌入到iOS、Android和FPGA后端的接口

三．Caffe

Caffe由加州大學伯克利的PHD賈揚清開發(fā)，全稱Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一個清晰而高效的開源深度學習框架，目前由伯克利視覺學中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）進行維護。（賈揚清曾就職于MSRA、NEC、Google Brain，他也是TensorFlow的作者之一，目前任職于Facebook FAIR實驗室。）

Caffe基本流程：Caffe遵循了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個簡單假設(shè)——所有的計算都是以layer的形式表示的，layer做的事情就是獲得一些數(shù)據(jù)，然后輸出一些計算以后的結(jié)果。比如說卷積——就是輸入一個圖像，然后和這一層的參數(shù)（filter）做卷積，然后輸出卷積的結(jié)果。每一個層級（layer）需要做兩個計算：前向forward是從輸入計算輸出，然后反向backward是從上面給的gradient來計算相對于輸入的gradient，只要這兩個函數(shù)實現(xiàn)了以后，我們就可以把很多層連接成一個網(wǎng)絡(luò)，這個網(wǎng)絡(luò)做的事情就是輸入我們的數(shù)據(jù)（圖像或者語音等），然后來計算我們需要的輸出（比如說識別的標簽），在訓練的時候，我們可以根據(jù)已有的標簽來計算損失和gradient，然后用gradient來更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

Caffe的優(yōu)勢：

上手快：模型與相應(yīng)優(yōu)化都是以文本形式而非代碼形式給出

速度快：能夠運行最棒的模型與海量的數(shù)據(jù)

模塊化：方便擴展到新的任務(wù)和設(shè)置上

開放性：公開的代碼和參考模型用于再現(xiàn)

社區(qū)好：可以通過BSD-2參與開發(fā)與討論

四．Theano

2008年誕生于蒙特利爾理工學院,Theano派生出了大量深度學習Python軟件包，最著名的包括Blocks和Keras。Theano的核心是一個數(shù)學表達式的編譯器，它知道如何獲取你的結(jié)構(gòu)。并使之成為一個使用numpy、高效本地庫的高效代碼，如BLAS和本地代碼（C++）在CPU或GPU上盡可能快地運行。它是為深度學習中處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法所需的計算而專門設(shè)計的，是這類庫的首創(chuàng)之一（發(fā)展始于2007年），被認為是深度學習研究和開發(fā)的行業(yè)標準。

Theano的優(yōu)勢：

集成NumPy-使用numpy.ndarray

使用GPU加速計算-比CPU快140倍（只針對32位float類型）

有效的符號微分-計算一元或多元函數(shù)的導數(shù)

速度和穩(wěn)定性優(yōu)化-比如能計算很小的x的函數(shù)log(1+x)的值

動態(tài)地生成C代碼-更快地進行計算

廣泛地單元測試和自我驗證-檢測和診斷多種錯誤

靈活性好

五．Deeplearning4j

顧名思義，Deeplearning4j是“for Java”的深度學習框架，也是首個商用級別的深度學習開源庫。Deeplearning4j由創(chuàng)業(yè)公司Skymind于2014年6月發(fā)布，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗蘭、博斯咨詢和IBM等明星企業(yè)。DeepLearning4j是一個面向生產(chǎn)環(huán)境和商業(yè)應(yīng)用的高成熟度深度學習開源庫，可與Hadoop和Spark集成，即插即用，方便開發(fā)者在APP中快速集成深度學習功能，可應(yīng)用于以下深度學習領(lǐng)域：

人臉/圖像識別

語音搜索

語音轉(zhuǎn)文字（Speech to text）

垃圾信息過濾（異常偵測）

電商欺詐偵測

除了以上幾個比較成熟知名的項目，還有很多有特色的深度學習開源框架也值得關(guān)注：

六．ConvNetJS

這是斯坦福大學博士生Andrej Karpathy開發(fā)的瀏覽器插件，基于萬能的JavaScript可以在你的游覽器中訓練深度神經(jīng)模型。不需要安裝軟件，也不需要GPU。

七．MXNet

出自CXXNet、Minerva、Purine 等項目的開發(fā)者之手，主要用C++ 編寫。MXNet 強調(diào)提高內(nèi)存使用的效率，甚至能在智能手機上運行諸如圖像識別等任務(wù)。

MXNet的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示：

從上到下分別為各種主語言的嵌入，編程接口（矩陣運算，符號表達式，分布式通訊），兩種編程模式的統(tǒng)一系統(tǒng)實現(xiàn)，以及各硬件的支持。

八．Chainer

來自一個日本的深度學習創(chuàng)業(yè)公司Preferred Networks，今年6月發(fā)布的一個Python框架。Chainer 的設(shè)計基于 define by run原則，也就是說該網(wǎng)絡(luò)在運行中動態(tài)定義，而不是在啟動時定義。

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via KDnuggets等