深度学习框架caffe caffe是深度学习吗

Python的深度学习框架有哪些？

二、Statodels

深度学习的应用成果

深度学习框架caffe caffe是深度学习吗

深度学习框架caffe caffe是深度学习吗

单层/深度学习与机器学习

人工智能的关系及发展简

第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战

梯度下降优化方法

TensorFlow开发环境安装

“计算图”编程模型

深度学习中图像识别的作原理

第三阶段循环神经网络原理及项目实战

语言模型及词嵌入

元学习词嵌入的学习过程

时间序列反向传播算法

长短时记忆网络（LSTM）的基本结构

LSTM实现语言模型

第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战

生成式对抗网络（）的基本结构和原理

用于生成的实现

第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战

多GP这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。在今年发布的两个机器学习项目中，cxxnet是最精彩的一个。因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的： 除了前沿的深度学习之外，它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最为享受的U并行实现

分布式并行的环境搭建

分布式并行实现

第六阶段深度强化学习及项目实战

强化学习介绍

智能体Agent的深度决策机制（上）

智能体Agent的深度决策机制（中）

智能体Agent的深度决策机制（下）

第七阶段车牌识别项目实战

数据集介绍及项目需求分析

OpenCV库介绍及车牌定位

车牌定位

学员项目案例评讲

深度学习前沿技术

迁移学习等

详情查看

2019年十大深度学习框架

显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4

作者 | Python语音识别

中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：

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年的十大深度学习框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以说是当今的深度学习框架。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、JaScript、C ++、Ja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：

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Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有：特性：

与TensorFlow不同，PyTorch库使用动态更新的图形进行作 。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：

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：

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，JaScript，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Ja或Scala的人应该注意DL4J（Deep Learning for Ja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Ja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Ja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。

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，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。 ， ONNX将帮助解决不同框架之间的交互问题。

程序员为什么要学深度学习

因为技术在不停的更新，自己肯定也要不停的学习才能进步。打个比方，一个普通的web前端，只能做一些普通的前端工作，工资也不高，Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。但如果他通过学习，不仅是前端、后端、、数据库NumPy 提供了许多数学计算的数据结构和方法，较 Python 自身的 pst 效率高很多。它提供的 ndarray 大大简2.PyTorch化了矩阵运算。都精通了的话，那这个前端的工资在一线城市至少2W+，所以程序员必须要深度的学习，了解多项技能才行。

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2) 通用的并行参数共享和更新方案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、Ja、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，通过图上的变量可以控制训练中各个环节的变量，尤其在需要对底层作时，TensorFlow要比其他框架更容易。当然它也有缺点，灵活的作会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。

资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等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是的。在Google的上写道，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、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算。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成为了有潜力与Tensor Flow争夺天下的框架。但目前其成熟度要比TensorFlow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，

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。

python机器学习库哪个比较好些

背景介绍

10个Python机器学习库：

1.Pipenv

Pipenv是Kenn Reitz的业余项目，旨在将其他软件包整合到Python里。它不需要安装virtualenv,

virtualenvwrapper，不用管理requirements.txt文件，并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv，你可以在Pipfile中指定依赖项。该工具可生成一个Pipfile.lock文件，使你的构建更具确定性，避免产生难以查找的Bug。

PyTorch是Facebook深度学习框架，源于Torch框架，同时改善了Torch框架，基于python语言，由于实现了动态计算图范式，PyTorch已经成为众多研究人员的框架之一，可以计算梯度，而且非常快，可扩展性强。

3.Caffe2

Caffe2支持分布式训练、部署，新的CPU和支持CUDA的硬件。PyTorch可能更适合做研究，而Caffe2更加适合大规模部署，就像在Facebook上看到的那样。另外，你可以在PyTorch里构建并训练模型，同时用Caffe2部署。

4.Pendulum

Pendulum的优势之一在于，它是Python标准datetime替代品，因此你可以轻松地将其与现有的代码集成，并且在你需要的时候才使用它的功能。Pendulum的作者特别注意时间分区的处理，默认在每个实例中时间分区是可用的，并且以UTC计时。你也可以获得扩展timedelta来简化datetime的计算。

5.Dash

Dash是一个可构建Web应用，尤其是数据可视化Web应用的纯Python开源库。它建立在Flask、Plotly和

React之上，并提供这几个框架的函数抽象接口，从而开发者不必学习这些框架，高效开发。这些应用程序可在浏览器和移动设备中使用。

6.PyFlux

PyFlux是专门针对时间序列开发的Python开源库。时间序列研究是统计学和经济学的子领域，其目的是用于描述时间序列的行为，同时也预测时序未来的行为状态。

7.九、HebelFire

Fire是一个开源库，可以为任何Python项目自动生成一个命令行界面。你几乎不需要编写任何代码或者文档，你只需要调用一个Fire方法并把它传递给你想要的命令行界面：一个函数、一个对象、一个类、一个库，甚至不传递任何参数。

8.imbalanced-learn

imbalanced-learn是一个Python库，它提供了相关的技术来解决数据不平衡的问题。另外，它和scikit-learn兼容，并且是scikit-learn-contrib项目的一部分，非常有用。

9.FlashText

FlashText证明了算法和数据结构设计的重要性，即使对于简单的问题，更好的算法也能够轻松超越在快 CPU上运行的朴素实现。

Luminoth是一个用TensorFlow和Sonnet构建的开源的计算机视觉Python工具包。它可直接支持物体检测，背后支持的模型是Faster

R-。

Python开发工程师必知的十大机器学习库：

一、Scikit-Learn

在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

Statodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statodels是非常合适的。

三、PScikit-LearnyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

四、Gensim

Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

五、Orange

六、PyMVPA

PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

八、PyLearn

PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

十、Neurolab

Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中的选择之一。

如何评价Tensorflow和其它深度学习系统

前馈神经网络的基本结构和训练过程

编程模型

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

TF目前的编程模型是符号编程 (symbolic computation)。大致的想法就是使用符号API去描述计算通过计算流图的方式，以及更新逻辑，然后通过像去发送计算流图的方式来进行计算。原因是所有的计算全部需要通过计算流图来描述，也就是其实通pythonAPI编写的主要是Tensorflow这一门新的语言。然后通过session的run来进行一些交互。这样子做的主要好处是计算流图的执行可以进行比较多的优化，因为用户只是指定了数据关系，以及需要什么，计算的中间变量如何分配，是否需要保留，都是可以进行优化的。这一点是相比于Torch和numpy的库相对可以更多优化的地方。不过反过来说，和原有host语言的交互会相对比较有限一些，会比较难利用一些host语言(python)的特性来编写如条件和更新法则之类的东西。

循环神经网络的基本结构

作为一个工程师，从优化性能的角度，很容易倾向于用symbolic描述所有东西，然后做尽量多的优化。而作为researcher（Torch来自NYU），更容易倾向于灵活性，而选择过程计算风格的编程。

支持Mutation

和目前的符号语言比起来，TF的特点是强化了数据流图，引入了mutation的概念。这一点是TF和包括Theano在内的符号编程框架的不同。所谓mutation，就是可以在计算的过程更改一个变量的值，而这个变量在计算的过程中会被带入到下一轮迭代里面去。Mutation是机器学习优化算法几乎必须要引入的东西（虽然也可以通过immutablereplacement来代替，但是会的问题）。 Theano的做法是引入了updatestatement来处理mutation。TF选择了纯符号计算的路线，并且直接把更新引入了数据流图中去。从目前的看还会支持条件和循环。这样就几乎让TF本身成为一门的语言。不过这一点会导致的API设计和使用需要特别小心，把mutation引入到数据流图中会带来一些新的问题，比如如何处理写与写之间的依赖。

细粒度作优化

这一点是Google作为一个公司的资源带来的优势。TF大部分的作是细粒度作，可以来带比较大的灵活性，不过反过来，也在工程上面需要比较多的优化开销。一个更加偷懒的做法是直接支持常见的粗粒度作，加上比较少的细粒度作来做辅助，这样基本上可以减低优化带来的overhead，而对于大部分的问题也就可以比较轻松的应对了。caffe2和mxnet走了粗粒度作加细粒度这条路也是基于同样的原因。这属于是在有限资源constraint下面做出的更加轻量级的选择。

分布式支持

Parameter 已经过时了？

在TF里面提到的一点是PS因为系统的abstraction直接成为计算流图的一部分，相对弱化了PS作为一个系统的地位。这一点的主要原因是dependencytracking在计算流图里面得到的强化，而PS本身的一大功能就是完成dependencytracking。如果你仔细看mxnet本身的kvstore的实现，就会发现本地的参数整合代码几乎完全是利用依赖引擎完成的，这样的确可以大大简化PS的代码实现。不过PS本身作为一个abstraction，在通信和数据consistency上面还是可以提供一些不错的dataparallel 解决方案。未来的方向应该是各个系统更加融合，ps本身也作为一个依赖调度中的primitive直接整合入深度学习引擎，而不再作为一个宿主系统存在了。

目前系统的关系

TF在编程模型上面最相似的是Theano，基本涵盖了Theano所有的功能。在最近新的编程框架上面，比较相关的两个，一个是caffe2，另外一个是mxnet。

caffe2的设计风格基本和TF一致，走的是符号计算的路线，的不同是支持粗粒度的作，这一点在之前也有提到，是为了轻量级而做的选择。目前主要由yangqing一个人完成，可以认为是轻量级的TF。

mxnet的设计思路是符号计算和过程计算混合。在符号计算部分没有引入mutation，而是允许把符号计算融入到过程计算中，通过host语言来表述更新法则，同时动态调度过程计算的和符号计算的指令。这么做对于调度引擎需要更多的一些要求，并且也可能带来一些效率的影响（过程计算是动态执行的，有动态内存开销，更少一些优化），不过如果合理地把主要的瓶颈部分放到符号计算里面去，剩下的部分用更加灵活的过程计算来做，最终的效率影响不会特别大。

这两个系统在依赖调度和系统优化上面的思想应该和TF基本一致，有兴趣的同学可以对比学习一下。

选择什么

我本人参与了mxnet的设计，因此比较难公正地回答这个问题。不过有一点是肯定的，计算流图和优化的思想，以及依赖关系的调度，和计算优化会是下一代深度学习系统的主题。

一些个人的note

DMLC团队从五月份开始决定联合三个项目做mxnet，六月份设计完成，到九月份初步版本确立。我个人在参与设计mxnet之后七月到G brain实习，接触到了TF和内部的东西。个人的感觉，不同的项目设计是在不同的人力资源，目标（灵活度，效率）和taste的权衡下面做出不同优化的设计决定。mxnet,caffe2和TF的设计实现别大概就在于此。没有对错，只看每个设计者的品味和想法了。因为这一点，让我确信我们做了正确的选择，并且决定继续九月份结束实习后帮助团队mxnet到目前相对完整的阶段。yangqing因为工作的缘故可能限制更多一些，不过也希往每个人也都有机会实现每心中理想的系统。

如何评价百度开源的深度学习框架 Paddle

AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W

简单说一些印象（以目前的github repo为准）。整体的设计感觉和Caffe心有灵犀，同时解决了Caffe早期设计当中的一些问题（比如说default stream）。

阶段AI概述及前沿应用成果介绍

1. 很高质量的GPU代码

2. 非常好的反向传播算法RNN设计

3. 设计很干净，没有太多的abstraction，这一点比TensorFlow好很多。

4. 高速RDMA的部分貌似没有开源（可能是因为RDMA对于cluster design有一定要求）：

5. 设计思路比较像代的DL框架，不过考虑到paddle已经有年头了，这样设计还是有历史原因的。

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AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W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、模拟人深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，du这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很zhi大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个dao复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。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。

常见的框架有在运用MatCaffe 创建net或者solver之前，必须先设置运行模式和设备：：CNTK、Caffe2、Keras、Lasagne、PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow、Theano等。

OpenCV与深度学习有关系吗

In Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB

opencv是一个图像处理库，只是其中封装了传统的机器学习方法和特征提取方式。

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。

深度学习是新兴起的机器学习算法，是神经网络算法的扩展，不再需要人工去提取特征，效果也非常好。

TF目前并没有直接放出分布式的支持。从放出来的看，分布式的容错采取了consistent checkpointrestart策略，似乎没有更加fancy容错，但是又非常实用。可以看到google对于系统的选择还是非常现实的。同样的也可以反思现在的分布式系统，机器学习是不是真的需要像比如lineage这样的容错机制其实要打一个很大的问号。

cnn，dnn这些才是算法，caffe，theano这些只是深度学习框架，封装了底层实现，使用者只需要调节参数，降低了深度学习的门槛。

求适合深度学习的

深度学习起源于神经网络，但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

深度学习的动机在于建立可以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，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层，百度“深”的好处是可以控制隐层的数目为输入数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。

蓝海大脑作为深度学习的专业厂商，建议您选择深度学习时需要注意以下几点：

1.深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔In、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。

3.的深度学习工作站（）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。

蓝海大脑通过多年的努力，攻克了各项性能指标、外观结构设计和产业化生产等关键技术问题，成功研制出蓝海大脑深度学习水冷工作站 HD210 系列。该产品图形处理速度快，支持 GPU 卡热插拔，具有高性价比，低噪音等特点，外形美观，满足了人工智能企业对图形、视频等信息的强大计算处理技术的需求。更好地为深度学习训练服务。

型号 蓝海大脑深度学习

英特尔

In Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB

In Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB

In Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB

In Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB

AMD

处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W

AMD锐龙T软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。hreadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W

NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,

NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,

NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4

硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),

SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB

SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB

HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB

外形规格 立式机箱

210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290

210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306

声卡：7.1通道田声卡

机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）

电源 功率 : 1300W×使用make all matcaffe，如果成功，可以使用make mattest测试。2; 2000W×1

前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4

指承灯电和硬盘LED

灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）

读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）

后置接口 PS2接口 : 可选

串行接口 : 可选

USB3.2 GEN2 Type-C×2

网络接口 : 双万兆 (RJ45)

IEEE 1394 : 扩展卡口

模拟音频 : 集成声卡 3口

连接线 专用屏蔽电缆（信号Keras电缆和电源电缆）

深度学习使用matlab需要配置caffe吗

210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266

深度学习之caffe Matlab接口

caffe-Matlab接口（matcaffe）能够让你把caffe框架整合到你的matlab代码中。

1、构建MatCaffe 接口

2、使用MatCaffe 。

caffe.set_mode_cpu();

使用gpu和指定gpu_id:

caffe.set_mode_gpu();

caffe.set_dev(gpu_id);3、创建网络并且访问它的layer层和blob数据

net=c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。 PyTorchaffe.Net(model,weight,'test');创建网络并载入weights

或者可以这样定义:

net=caffe.Net(model,'test');%创建网络但不载入数据

net.copy_from(weights);%载入数据

4、访问数据并更改数据,这里我们一个例子为例，

设我们要获取到blob的数据data，并将data10再存回blob.我们可以这样做:

net.blobs('data').set_d使用cpu:ata(net.blobs('data').get_data()10);

5、保存你要修改的网络:

net.se('my_net.caffemodel');

6、获取一个层layer的类型type:

layer_type=net.layers('convl').type;