深度学习开发框架大盘点

在深度学习初始阶段，每个深度学习研究者都需要写大量的重复代码。为了提高工作效率，这些研究者就将这些代码写成了一个框架放到网上让所有研究者一起使用。接着，网上就出现了不同的框架。随着时间的推移，最为好用的几个框架被大量的人使用从而流行了起来。全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、TensorFlow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和Py-Torch。

①TensorFlow。TensorFlow是一款使用C++语言开发的开源数学计算软件，使用数据流图（DataFlow Graph）的形式进行计算。图中的节点代表数学运算，而图中的线条表示多维数据数组（Tensor）之间的交互。TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。TensorFlow最初是由Google Brainu团队针对机器学习和深度神经网络进行研究而开发，是目前全世界使用人数最多、社区最为庞大的一个框架，并且有着Python和C++的接口，教程也非常完善，所以是深度学习的主流框架。

TensorFlow在机器学习和深度神经领域应用很广，但缺点也较突出：过于复杂的系统设计，TensorFlow的总代码量超过100万行；频繁变动的接口给开发和维护带来不便；接口设计晦涩难懂，不利于应用；技术文档混乱脱节，质量不高。

由于其语言太过于底层，目前有很多基于TensorFlow的第三方抽象库将TensorFlow的函数进行封装，使其变得简洁，比较有名的是Keras，TFLearn，TFSlim，以及TensorLayer。

②Caffe/Caffe2。Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个清晰、高效的深度学习框架，核心语言是C++，支持命令行、Python和MATLAB接口，可以在CPU上运行，也可以在GPU上运行。Caffe是一个兼具性能、速度和模块性的开源深度学习框架，应用较为广泛。

Caffe的负责人从加州伯克利分校毕业后加入了Google，参与过Tensor-Flow的开发，后来离开Google主持开发了Caffe2。Caffe2的设计追求轻量级，强调便携性。

Caffe的优点是简介快捷，性能优异，不同于Keras由于太多封装导致灵活性丧失，广泛应用在嵌入式人工智能系统开发中。(www.xing528.com)

③PyTorch。PyTorch在学术研究者中很受欢迎，也是相对比较新的深度学习框架，由Facebook人工智能研究院组织开发PyTorch采用已经为许多研究人员、开发人员和数据科学家所熟悉的原始Python命令式编程风格。同时它还支持动态计算图，这一特性使得其对时间序列以及自然语言处理数据相关工作的研究人员和工程师很有吸引力。PyTorch的特点是封装简洁、接口调用方便、调试简单、性能突出。

PyTorch类似于NuMpy，非常Python化，很容易与Python生态系统进行集成。可以在PyTorch模型中任意添加pdb断点，调试方便。PyTorch灵活易用、API接口设计合理简洁，深受研究开发人员喜欢。

PyTorch的设计遵循高维数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），这3个由低到高的抽象层次，追求最少的封装，尽量避免重复。

④PaddlePaddle。PaddlePaddle是百度研发的开源开放的深度学习平台，是国内最早开源、也是当前唯一一个功能完备的深度学习平台。依托百度业务场景的长期锤炼，PaddlePaddle有最全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个领先的预训练中文模型，以及多个在国际范围内取得竞赛冠军的算法模型。

PaddlePaddle同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数、数百个几点的高效并行训练，也是最早提供如此强大的深度学习并行技术的深度学习框架。PaddlePaddle拥有强大的多端部署能力，支持服务器端、移动端等多种异构硬件设备的高速推理，预测性能有显著优势。目前PaddlePaddle已经实现了API的稳定和向后兼容，具有完善的中英双语使用文档，形成了易学易用、简洁高效的技术特色。

PaddlePaddle3.0版本升级为全面的深度学习开发套件，除了核心框架，还开放了VisualDL、PARL、AutoDL、EasyDL、AIStudio等一整套的深度学习工具组件和服务平台，更好地满足不同层次的深度学习开发者的开发需求，具备了强大支持工业级应用的能力，已经被中国企业广泛使用，也拥有了活跃的开发者社区生态。