2019深度学习框架排行榜(从TOP 10到TOP 3)

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5G能并能说是2019年上半年十分闪耀的那颗“星”了,美方还不惜代价地试图封锁中国的5G技术出海。5G难能可贵重要,是以后 其将和AI技术,大数据技术一道颠覆亲们现有的生活模式,让智能化成为现实。

在智能化的世界,5G技术提供高强度(>1 Gbps),低延时(1ms)的基础网络服务,组建物联网(IoT,Internet of Things),大数据技术提供对万物互联产生的海量数据的整合能力,而AI技术则提供整个智能生态的计算与决策能力,强度学习技术是非常高效的实现措施,在过去10年,已被学术界和工业界反复证实,并能依靠各种模型算法达成比人类判断更精准,调快速的“灵丹妙药”。

Figure 1 智能时代 

技术并能高效的实现模式来进行应用,强度学习框架本来那个实现“灵药“的“炼丹炉”,并能通过强度学习算法模块化的封装,快速搭建模型,输入数据,进行各种模型的训练,调优,测试和部署,为整个智能生态提供预测,决策等核心推断能力。

2.强度学习框架排行榜

得益于强度学习框架发展初期各家为更好的推动技术发展而造就的开源生态模式,如今,各式各样的框架百花齐放,百家争鸣,快速推动了强度技术在工业界的落地应用。当然,好“药”也得有好“炉”炼,下面亲们就介绍下目前主流的强度学习框架的发展情况表,每所有人 的特点以及适合的场景等,找到最少的“炉“。

从业界影响、资源投入、开指在态、文档体系、模型全面性、工业实践和开源热度(github)等七个方面评估各框架的发展情况表,结果如下图(供参考)。

Figure 2 十大强度学习框架发展程度(caffe,caffe2分开统计) 

再来看一下GitHub对应的某些数据情况表,Pytorch,TensorFlow,PaddlePaddle过去两年保持了较快的发展强度,尤其Pytorch的星数有3倍增长,博得了众多人的眼球。而Caffe&Caffe2,Theano,CNTK等,实在以后 停止迭代,但在AI启航的时间点仍然有一定的增长。

Figure 3 十大强度学习框架github概览(caffe,caffe2分开统计) 

Figure 4 十大强度学习框架增长率(caffe,caffe2分开统计) 

上图中,前一3个 (Pytorch,TensorFlow,PaddlePaddle)是我每所有人 认为目前发展快,以后比较完善的框架,末端的3个是以后 官宣不再更新的,而某些的是发展到平稳期或资源有限的某些框架。

3.十大强度学习框架详解

Google的TensorFlow,能并能说是当今十分流行的强度学习框架。Airbnb, DeepMind,Intel,Nvidia,Twitter以及某些某些著名公司有的是使用它。

Google自开源TensorFlow起,投入极少量的人力,物力,财力逐步构建了一3个 AI生态,从基础研究、AI教育、再到应用实现,而你这类 生态的核心本来TensorFlow。如前所说,强度学习是AIoT时代的基石,毫无间题,Google依然走在时代转折点的前列。

TensorFlow提供全面的服务,无论是Python,C++,JAVA,Go,甚至是Javascript,Julia,C#,几乎所有开发者都能并能从熟悉的语言入手开使了了了强度学习的旅程。TensorFlow构建了活跃的社区,完善的文档体系,大大降低了亲们的学习成本,不过社区和文档主要以英文为主,中文支持有待加强。另外,TensorFlow有很直观的计算图可视化呈现。模型并能快速的部署在各种硬件机器上,从高性能的计算机到移动设备,再到更小的更轻量的智能终端。

TensorFlow的缺点以后 被诟病多年,相比Pytorch,Caffe等框架,TensorFlow的计算强度能并能说是“牛拉车“。以后通过它构建一3个 强度学习框架并能更比较复杂的代码,并能忍受重复的多次构建静态图。

综合来说,对于英文阅读和英文交流毫无障碍的同学,TensorFlow依然是强度学习框架的优选方案,毕竟能并能和人流畅交流是学习和工作的重点。

Pytorch是基于用Lua编写的Torch库的Python实现的强度学习库,它由Facebook创建,目前被广泛应用于学术界和工业界,随着Caffe2项目并入Pytorch,也稳固了Pytorch紧追并迫近TensorFlow在强度学习应用框架领域的地位。

Pytorch官网的标题语简明的描述了目前Pytorch的特点以及将要发力的方向。Pytorch在学术界优势很大,关于用到强度学习模型的文章,除了Google家的,某些大帕累托图有的是通过Pytorch进行实验的,究其导致 一是Pytorch库足够简单,跟NumPy,SciPy等能并能无缝连接,以后基于tensor的GPU加速非常给力,二是训练网络迭代的核心-梯度的计算,Autograd架构(借鉴于Chainer),在Pytorch,亲们能并能动态的设计网络,而太久再笨拙的定义静态网络图,并能去进行计算,我想要对网络有任务修改,有的是从头开使了了了构建静态图。基于简单,灵活的设计,Pytorch快速成为了学术界的主流强度学习框架。

Pytorch的劣势在于模型部署,以后 对其部署难度早有耳闻,我没尝试过部署Pytorch的模型,一般是在Pytorch快速的试验新的模型,确认好的效果再去找“现成的”的TensorFlow模型做简单的优化。

不过现在,以后 稍微深入的了解TensorFlow和Pytorch,就会发现亲们这麼 像,TF加入了动态图架构,Pytorch致力于其在工业界更加易用。打开每所有人 的官网,你也会发现文档风格也越发的这类。

 

PaddlePaddle是由百度自主开发的开源强度学习框架,近期发现有了中文名字,飞桨。官网截图也很有意思,本来小人在划桨。飞桨刚发布的以后 ,不须被看好,感觉更像是Google有,百度也要有的腔调,以后近来在做一3个 关于语义识别的项目,某些框架支持中文的模型实在是少的可怜,时间紧张也这麼 时间大规模训练,于是就来试试飞桨,其中基于BERT的ERNIE模型取得了较好的效果,部署本来折腾。我每所有人 认为能并能将模型库中的经典模型套在我每所有人 的间题上,作为baseline模型快速试验,而后慢慢调优追求更好的效果。

从模型库找到适合我每所有人 的模型,按照实践教程一步步进行就行了,过程还是比较简单的,遇到的间题在github的issues含高的是找到,实在不像TF这麼 活跃,以后支持也是很及时的。我是从官网找模型,发现官网又更新了,盗张图过来感受下支持的模型。

Figure 5 PaddlePaddle模型库 

功能上,飞桨同去支持动态图和静态图,能方便的调试模型,方便的部署,非常适合业务应用的落地实现。飞桨也以后 支持数百个节点的高效并行训练。能并能说在过去2年的时间里,强度学习领域在大规模的落地应用,各家框架也有的是快速的发展,以后百度的PaddlePaddle看来是你这类 阶段发展调快的框架,甚至是发展调快的AI开指在态。

以上一3个 框架能并能说是目前发展比较快的,以后在稳定更新,维护的。功能上来说,各框架以后 “越长越像”了,一3个 框架还是会有每所有人 的特点,何如选泽还是要根据我每所有人 的目标来看。

下面来简单介绍下某些的某些主要框架。

4.何如选泽?

这麼 何如在众多的框架中选泽呢,我的建议有3个框架:TensorFlow,Pytorch,飞桨。某些的有的是投入资源有限,本来以后 不再维护了。实际上,亲们某些应该都了解下这3个框架,针对不同的目的能并能快速选型。

以后 是以后 接触强度学习,以学习为目的的,我建议从TensorFlow和飞桨开使了了了,最少目前来看,Google和百度是倾全力打造你这类 个 平台的,亲们以后 不本来一3个 强度学习框架了,更是一3个 AI开发的生态,从基础的视频课程,完善的文档体系到项目的开放落地提供的是统一的服务。多说一句,百度飞桨的基础文档相当完整版,不并能代码实现,数据流过程的教程,同去也含高了完整版的算法原理,这点对于还有的是这麼 了解相应模型的同学来说是极大的方便。对于学有余力的同学,还是建议对这3个框架都了解下。

以后 是出于学术目的的,建议从Pytorch开使了了了,毕竟学术研究要紧盯着前沿,看文章,复现文章中模型的效果,选亲们都用的能并能节省不并能的时间成本,把重点倒入优化模型提升模型效果上。

以后 是我想要开箱即用,想即刻将强度学习技术应用到我每所有人 的场景中尝试,我会建议选泽飞桨,飞桨含高极少量的实战案例,基本套到相应的场景就能迭代起来了。以后在NLP领域,并能对各种语言进行预处理,毫无间题对中文支持更好的是飞桨,比如ERNIE,其挖掘海量的中文数据,对先验语义知识进行建模,增强了语义表达能力,能并能作为NLP,NLU应用的基础服务不同的场景。

随手贴几块招聘网站上的JD,并能并能帮亲们明确一下方向,供参考。

5.未来

亲们指在更好的时代。

感谢互联网文化,感谢开源文化,让技术能并能以指数级的强度发展,亲们更要感谢在时代转折点的哪些地方地方引路人,这麼 Google,百度等企业不遗余力地尝试将新技术应用于各产业,就这麼 技术的飞速发展,就这麼 美好的生活模式的变迁。

AI技术的平民化是智能时代发展的催化剂,亲们应用强度学习技术,从原理到框架,再到应用平台化工具将其落地到所有的场景,这是未来的发展趋势。得益于5G技术的发展,相信在不久的将来,亲们将实现万物互联。强度学习是AIoT时代的关键,各平台已有的实践落地项目给亲们提供了产业落地的实现路径。可谓星星之火,已成燎原之势,另外,发展我国我每所有人 的AI开指在态也同样重要,考虑到近期的“华为事件”,有备无患。

结尾想说,框架、平台都本来为亲们提供了工具,明确亲们的目标并找到最少的场景,推进应用在业务上的落地,实现商业价值才是核心竞争力。

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