深度学习框架都有哪些?”},”emphasized_disable”:{},”tag”:”news国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的TensorFlow、脸书的Torchnet和微软的DMTK等，美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的PaddlePaddle、腾讯的Angle等国内企业的算法框架尚无法与国际主流
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国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
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深度学习框架都有哪些？
作为资深玩家的我，前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet，完全凭自己的记忆和领悟回答一下这个问题：
深度学习框架有哪些：深度学习框架作为算法工程师的必备工具，好比软件工程师的开发语言，前后至少有50多个，比较有名气的10来个，经过近10年的开发和发展，至今主要有两个框架，一个是google的tensorflow，一个是Facebook支持的pyTorch。有人喜欢拿keras和pytorch比，但事实上tensoflow完全支持keras。
如何选择首先看你是什么群体，如果你是学生党，建议使用pytorch，因为你不需要太关心底层的实现，你只需要关注每个网络层的用法就行，最终把更多的时间用在模型网络优化和参数调整上面，这样Pytorch便于学生理解NN算法和快速实践。如果你是职业算法工程师，那我就建议tensorflow了，工作中基本上你对算法也熟悉了，更应该关注算法落地实现能力，比如，QPS性能、通信网络时延、网络结构优化、权重参数调优等等与计算机基础算法相关的工程能力。因为tensorflow本身就是先有工程需求再重构设计的，一般google大牛的理念还是很前沿的，这个可以参考theano的设计。
另外也要看你偏爱什么语言，虽然tensorflow和pytorch都有python接口调用，但tensorflow底层是c++写的，如果你很了解c++了，何必还去和只懂python的朋友争论哪个好用呢，果断是tensorflow啊，哦不，你应该两个都懂。
最后表明一下我的立场，我喜欢tensorflow，有问题随时骚扰。
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