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Theano TensorFlow Caffe PyTorch 等 机器学习框架有啥区别，还是根据应用场景用什么框架？
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csuyzt 2018-07-31 17:55:27 +08:00
深度学习框架目前应该是各有千秋, 大部分情况下不是个人怎么选择;对于具体的算法,大牛们开源的代码用的哪个框架;你就用哪个框架;
目前 TensorFlow Caffe PyTorch 都比较常用 |
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csuyzt 2018-08-01 12:21:09 +08:00
1：tensorflow
a)优点 全流程机器学习框架(训练、调试、打包、部署) 可视化支持(tersorboard) 支持数据和模型并行 社区活跃 灵活(特别是对于复杂网络) b)缺点 原生 API 底层、上手较难（不过一般都用 keras，后端用 tensorflow ） 2：caffe a)优点: 擅长图像处理 训练速度快 有很多预训练好的经典模型 易上手：不写任何代码就可训练模型 b)缺点 对循环网络(RNN)支持不好 面对大型网络有点吃力（ GoogLeNet，ResNet ） 没有原生支持分布式 pytorch 不太熟悉 |
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csuyzt 2018-08-06 23:01:35 +08:00
不是算法，是框架
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