主流开源深度学习框架简介

本文目录：

一、TensorFlow深度学习框架

二、PyTorch深度学习框架

三、Keras深度学习框架

四、Caffe深度学习框架

五、中国深度学习开源框架状况

六、几种框架的对比

七、其他统计数据

　　当下，有许多主流的开源深度学习框架供开发者使用。

　　主要包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。

　　下面是对这几种框架的详细介绍和对比：

一、TensorFlow深度学习框架

　　TensorFlow（谷歌出品）：

　　TensorFlow 是最受欢迎和广泛使用的深度学习框架之一。

　　TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源深度学习框架。它允许开发者创建多种机器学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度神经网络等。

　　TensorFlow使用数据流图来表示计算图，其中节点表示数学操作，边表示数据流动。使用TensorFlow可以利用GPU和分布式计算来加速训练过程。

　　该框架有着广泛的应用场景，包括图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。同时，TensorFlow也有着丰富的社区支持和文档资源，使其容易学习和使用。

• 适合各种应用，包括计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。
• 提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。
• 支持静态计算图和动态计算图。可以在图构建阶段进行优化
• 具有强大的分布式计算能力。
• 支持多种语言接口，包括Python、C++、Java等
• 提供了许多高级操作，如自动微分、数据并行性等
• 易于在各种硬件平台上部署和运行
• 有强大的社区支持和丰富的文档

　　Tensorflow有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph.
　　TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，再开启一个会话Session，显示执行计算图。

　　TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。
TensorFlow2.0默认动态计算图（Eager Excution）
使用动态计算图的好处是方便调试程序。
使用动态计算图的缺点是运行效率相对会低一些。

　　如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器，将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。运行该函数就相当于在TensorFlow1.0中用Session执行代码。
TensorFlow2.0为了确保对老版本tensorflow项目的兼容性，在tf.compat.v1子模块中保留了对TensorFlow1.0静态计算图构建风格的支持。已经不推荐使用了。
tf.Variable在计算图中是一个持续存在的节点,不受作用域的影响,一般的方法是把tf.Variable当做类属性来调用
静态图尽量使用tf.Tensor做参数,tensorflow会根据Python原生数据类型的值不同,而重复创建图,导致速度变慢
静态图tf.Tensor比值比的是tensor的hash值,而不是原本的值
tf自带数学大小函数    
大于    tf.math.greater(a, b)
等于    tf.math.equal(a, b)
小于    tf.math.less(a, b)

使用tf.function构建静态图的方式叫做 Autograph。

TensorFlow深度学习例子

　　以下是一个使用TensorFlow保存当前训练模型并在测试集上进行测试的样例代码：
　　代码中，我们使用了一个简单的线性模型，并在训练过程中将模型保存到了当前目录下的my_model.ckpt文件中。在训练完成后，我们使用测试集进行了模型的测试，输出了测试集上的损失值。

import tensorflow as tfimport numpy as np# 初始化数据和标签train_data = np.random.rand(1000, 10)train_labels = np.random.rand(1000, 1)test_data = np.random.rand(200, 10)test_labels = np.random.rand(200, 1)# 创建输入占位符和变量input_ph = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])labels_ph = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])weights = tf.Variable(tf.zeros([10, 1]))bias = tf.Variable(tf.zeros([1]))# 创建模型和损失函数output = tf.matmul(input_ph, weights) + biasloss = tf.reduce_mean(tf.square(output - labels_ph))# 创建训练操作和初始化操作train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)init_op = tf.global_variables_initializer()# 创建Saver对象saver = tf.train.Saver()# 训练模型with tf.Session() as sess:    sess.run(init_op)    for i in range(100):        _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={input_ph: train_data, labels_ph: train_labels})        print("Epoch {}: loss = {}".format(i+1, loss_val))    # 保存模型    saver.save(sess, "./my_model.ckpt")    # 在测试集上测试模型    test_loss_val = sess.run(loss, feed_dict={input_ph: test_data, labels_ph: test_labels})    print("Test loss = {}".format(test_loss_val))

代码运行结果：

Epoch 1: loss = 0.33758699893951416Epoch 2: loss = 0.11031775921583176Epoch 3: loss = 0.09063640236854553Epoch 4: loss = 0.0888814628124237Epoch 5: loss = 0.08867537975311279Epoch 6: loss = 0.08860388398170471Epoch 7: loss = 0.0885448306798935Epoch 8: loss = 0.0884876698255539Epoch 9: loss = 0.0884314551949501Epoch 10: loss = 0.08837611228227615Epoch 11: loss = 0.08832161128520966Epoch 12: loss = 0.08826790004968643Epoch 13: loss = 0.08821499347686768Epoch 14: loss = 0.0881628543138504Epoch 15: loss = 0.08811149001121521Epoch 16: loss = 0.08806086331605911Epoch 17: loss = 0.08801095187664032Epoch 18: loss = 0.08796177059412003Epoch 19: loss = 0.08791326731443405Epoch 20: loss = 0.08786546438932419Epoch 21: loss = 0.08781831711530685Epoch 22: loss = 0.08777181059122086Epoch 23: loss = 0.08772596716880798Epoch 24: loss = 0.08768074214458466Epoch 25: loss = 0.08763613551855087Epoch 26: loss = 0.08759212493896484Epoch 27: loss = 0.08754870295524597Epoch 28: loss = 0.08750586211681366Epoch 29: loss = 0.08746359497308731Epoch 30: loss = 0.08742187172174454Epoch 31: loss = 0.08738070726394653Epoch 32: loss = 0.08734006434679031Epoch 33: loss = 0.08729996532201767Epoch 34: loss = 0.08726035058498383Epoch 35: loss = 0.08722126483917236Epoch 36: loss = 0.0871826633810997Epoch 37: loss = 0.08714456111192703Epoch 38: loss = 0.08710692077875137Epoch 39: loss = 0.08706976473331451Epoch 40: loss = 0.08703305572271347Epoch 41: loss = 0.08699680119752884Epoch 42: loss = 0.08696100115776062Epoch 43: loss = 0.08692563325166702Epoch 44: loss = 0.08689068257808685Epoch 45: loss = 0.0868561640381813Epoch 46: loss = 0.08682206273078918Epoch 47: loss = 0.0867883637547493Epoch 48: loss = 0.08675506711006165Epoch 49: loss = 0.08672215789556503Epoch 50: loss = 0.08668963611125946Epoch 51: loss = 0.08665750920772552Epoch 52: loss = 0.08662573993206024Epoch 53: loss = 0.0865943431854248Epoch 54: loss = 0.08656331896781921Epoch 55: loss = 0.08653264492750168Epoch 56: loss = 0.0865023210644722Epoch 57: loss = 0.08647233247756958Epoch 58: loss = 0.08644269406795502Epoch 59: loss = 0.08641338348388672Epoch 60: loss = 0.08638441562652588Epoch 61: loss = 0.0863557755947113Epoch 62: loss = 0.0863274559378624Epoch 63: loss = 0.08629942685365677Epoch 64: loss = 0.0862717255949974Epoch 65: loss = 0.08624432235956192Epoch 66: loss = 0.0862172394990921Epoch 67: loss = 0.08619043231010437Epoch 68: loss = 0.08616391569375992Epoch 69: loss = 0.08613769710063934Epoch 70: loss = 0.08611176162958145Epoch 71: loss = 0.08608610183000565Epoch 72: loss = 0.08606073260307312Epoch 73: loss = 0.08603561669588089Epoch 74: loss = 0.08601076900959015Epoch 75: loss = 0.08598621189594269Epoch 76: loss = 0.08596190065145493Epoch 77: loss = 0.08593783527612686Epoch 78: loss = 0.08591403067111969Epoch 79: loss = 0.08589048683643341Epoch 80: loss = 0.08586718887090683Epoch 81: loss = 0.08584412187337875Epoch 82: loss = 0.08582130074501038Epoch 83: loss = 0.0857987329363823Epoch 84: loss = 0.08577638119459152Epoch 85: loss = 0.08575427532196045Epoch 86: loss = 0.08573239296674728Epoch 87: loss = 0.08571072667837143Epoch 88: loss = 0.08568929135799408Epoch 89: loss = 0.08566807210445404Epoch 90: loss = 0.08564707636833191Epoch 91: loss = 0.08562628924846649Epoch 92: loss = 0.08560571074485779Epoch 93: loss = 0.0855853483080864Epoch 94: loss = 0.08556520193815231Epoch 95: loss = 0.08554524928331375Epoch 96: loss = 0.0855254977941513Epoch 97: loss = 0.08550594002008438Epoch 98: loss = 0.08548659086227417Epoch 99: loss = 0.08546742796897888Epoch 100: loss = 0.08544846624135971Test loss = 0.09260907769203186

二、PyTorch深度学习框架

PyTorch（Facebook开源）：

　　PyTorch 是另一个非常受欢迎的深度学习框架。

　　PyTorch是一个由Facebook开源的深度学习框架，是目前市场上最流行的深度学习框架之一。它基于Python语言，提供了强大的GPU加速功能和动态计算图的支持。

　　PyTorch的应用范围非常广泛，包括图像和语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。

　　PyTorch具有易于使用、灵活性高和代码可读性好等特点，使得它成为深度学习研究和应用的首选框架之一。

• 易于在GPU上加速训练，具有出色的 GPU 加速性能。
• 提供了广泛的预训练模型和工具包，
• 张量库，用于使用 GPU 和 CPU 进行深度学习。
• 强调动态计算图的构建，可以更灵活地进行模型调整和调试，使得模型构建和调试更加直观。
• 它在灵活性和易用性方面表现出色，特别适合研究和原型开发。
• 具有丰富的工具和库，如Torch方便使用。
• 提供简洁灵活的API，减少代码编写量
• 有活跃的社区和详细的文档支持

PyTorch深度学习例子

#使用 PyTorch 张量将三阶多项式拟合到正弦函数。手动实现转发 并向后通过网络：

#使用 PyTorch 张量将三阶多项式拟合到正弦函数。#手动实现转发 并向后通过网络：# -*- coding: utf-8 -*-import torchimport mathdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU# Create random input and output datax = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000, device=device, dtype=dtype)y = torch.sin(x)# Randomly initialize weightsa = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)b = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)c = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)d = torch.randn((), device=device, dtype=dtype)learning_rate = 1e-6for t in range(2000):    # Forward pass: compute predicted y    y_pred = a + b * x + c * x ** 2 + d * x ** 3    # Compute and print loss    loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item()    if t % 100 == 99:        print(t, loss)    # Backprop to compute gradients of a, b, c, d with respect to loss    grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)    grad_a = grad_y_pred.sum()    grad_b = (grad_y_pred * x).sum()    grad_c = (grad_y_pred * x ** 2).sum()    grad_d = (grad_y_pred * x ** 3).sum()    # Update weights using gradient descent    a -= learning_rate * grad_a    b -= learning_rate * grad_b    c -= learning_rate * grad_c    d -= learning_rate * grad_dprint(f'Result: y = {a.item()} + {b.item()} x + {c.item()} x^2 + {d.item()} x^3')

代码运行结果：

99 2351.4306640625199 1585.7086181640625299 1071.2376708984375399 725.2841796875499 492.4467468261719599 335.59881591796875699 229.84210205078125799 158.46621704101562899 110.2466812133789999 77.638267517089841099 55.563991546630861199 40.605293273925781299 30.457519531251399 23.56592369079591499 18.8805103302001951599 15.691409111022951699 13.5183496475219731799 12.0359420776367191899 11.0234947204589841999 10.331212043762207Result: y = 0.030692655593156815 + 0.8315182328224182 x + -0.005294993054121733 x^2 + -0.08974269032478333 x^3

三、Keras深度学习框架

Keras（谷歌）：

Keras（谷歌）（最初由François Chollet开发，现在为TensorFlow官方API）：

　　Keras 是一个易用且功能强大的，用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。

　　Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

• Keras支持多个后端引擎，可以在 Tensorflow、Theano、CNTK 等框架上运行。
• 提供简洁易用的高级API，尤其适合初学者和快速原型设计
• 具有广泛的模型库、预训练模型和各种工具包，使得模型构建更加高效。
• 可以无缝切换到TensorFlow，以享受其强大的功能和生态系统
• 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。
• 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。
• 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。

指导原则

• 用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。
• 模块化。 模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。
• 易扩展性。 新的模块是很容易添加的（作为新的类和函数），现有的模块已经提供了充足的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究。
• 基于 Python 实现。 Keras 没有特定格式的单独配置文件。模型定义在 Python 代码中，这些代码紧凑，易于调试，并且易于扩展。

四、Caffe深度学习框架

Caffe（伯克利）

　　Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，意为“用于特征提取的卷积架构”，它是一个清晰、高效的深度学习框架，核心语言是C++。

　　Caffe是一种流行的深度学习框架，是由加州大学伯克利分校的研究人员开发的，用于卷积神经网络（CNN）和其他深度学习模型的训练和部署。

　　Caffe的主要优点是速度快、易于使用和高度可移植性。

　　它已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。

　　Caffe还具有一个强大的社区，提供了许多预训练的模型和可视化工具，使用户可以轻松地构建自己的深度学习模型。

• Caffe 是一个基于 C++ 的深度学习框架，旨在高效地进行卷积运算。
• 它特别适合计算机视觉任务，并在图像分类和物体检测方面表现出色。
• Caffe 提供了简单的配置文件来定义网络结构和超参数。
• 具有高效的 GPU 加速，适合在大规模数据集上训练模型。

五、中国深度学习开源框架状况

• 中国深度学习开源框架市场形成三强格局

　　国际权威数据调研机构IDC发布《中国深度学习框架和平台市场份额，2022H2》报告。报告显示，百度稳居中国深度学习平台市场综合份额第一，领先优势进一步扩大。中国深度学习开源框架市场形成三强格局，框架市场前三份额超过80%。

六、几种框架的对比

几种框架的对比表

　　目前最受欢迎的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Caffe。

　　据市场研究公司O'Reilly发布的《2019年AI和深度学习市场调查报告》显示，TensorFlow是最受欢迎的深度学习框架，有57.2%的受访者使用它。PyTorch紧随其后，有37.1%的受访者使用它。Caffe和Keras也很受欢迎，分别占据了16.2%和13.7%的市场份额。

这几种框架的主要特点的简单对比表

 　　需要注意的是，这些框架各有优缺点，并且在不同的应用场景下可能有不同的最佳选择。因此，在选择框架时，建议应根据项目需求和研究方向、编程技能和个人喜好来决定，进行评估和比较，最后选择具体的框架。

七、其他统计数据

 　　.NET（5+） 用户明年希望使用的前三个选项是 .NET（5+）、.NET MAUI 和 .NET Framework （1.0 - 4.8）。.NET 偏袒性很强 在他们的社区内。

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