摘要：作為當下最熱門的話題，等巨頭都圍繞深度學習重點投資了一系列新興項目，他們也一直在支持一些開源深度學習框架。八來自一個日本的深度學習創業公司，今年月發布的一個框架。

深度學習(Deep Learning)是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法，深度學習的好處是用 非 監督式或半監督式 的特征學習、分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征(feature)。作為當下最熱門的話題，Google、Facebook、Microsoft等巨頭都圍繞深度學習重點投資了一系列新興項目，他們也一直在支持一些開源深度學習框架。

目前研究人員正在使用的深度學習框架不盡相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，這些深度學習框架被應用于 計算機視覺 、 語音識別、 自然語言處理 與 生物信息學 等領域，并獲取了極好的效果。

下面讓我們一起來認識目前深度學習中最常使用的八大開源框架：

一.TensorFlow

TensorFlow是一款開源的數學計算軟件，使用數據流圖(Data Flow Graph)的形式進行計算。圖中的節點代表數學運算，而圖中的線條表示多維數據數組(tensor)之間的交互。TensorFlow靈活的架構可以部署在一個或多個CPU、GPU的臺式以及服務器中，或者使用單一的API應用在移動設備中。TensorFlow最初是由研究人員和Google Brain團隊針對機器學習和深度神經網絡進行研究所開發的，目前開源之后可以在幾乎各種領域適用。

Data Flow Graph: 使用有向圖的節點和邊共同描述數學計算。graph中的nodes代表數學操作，也可以表示數據輸入輸出的端點。邊表示節點之間的關系，傳遞操作之間互相使用的多位數組(tensors)，tensor在graph中流動——這也就是TensorFlow名字的由來。一旦節點相連的邊傳來了數據流，節點就被分配到計算設備上異步的(節點間)、并行的(節點內)執行。

TensorFlow的特點：

機動性: TensorFlow并不只是一個規則的neural network庫，事實上如果你可以將你的計算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用戶構建graph，寫內層循環代碼驅動計算，TensorFlow可以幫助裝配子圖。定義新的操作只需要寫一個Python函數，如果缺少底層的數據操作，需要寫一些C++代碼定義操作。

可適性強: 可以應用在不同設備上，cpus，gpu，移動設備，云平臺等

自動差分: TensorFlow的自動差分能力對很多基于Graph的機器學習算法有益

多種編程語言可選: TensorFlow很容易使用，有python接口和C++接口。其他語言可以使用SWIG工具使用接口。(SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一個非常優秀的開源工具，支持將 C/C++ 代碼與任何主流腳本語言相集成。)

最優化表現: 充分利用硬件資源，TensorFlow可以將graph的不同計算單元分配到不同設備執行，使用TensorFlow處理副本。

二.Torch

Torch是一個有大量機器學習算法支持的科學計算框架，其誕生已經有十年之久，但是真正起勢得益于Facebook開源了大量Torch的深度學習模塊和擴展。Torch另外一個特殊之處是采用了編程語言Lua(該語言曾被用來開發視頻游戲)。

Torch的優勢：

構建模型簡單

高度模塊化

快速高效的GPU支持

通過LuaJIT接入C

數值優化程序等

可嵌入到iOS、Android和FPGA后端的接口

三.Caffe

Caffe由加州大學伯克利的PHD賈揚清開發，全稱Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一個清晰而高效的開源深度學習框架，目前由伯克利視覺學中心(Berkeley Vision and Learning Center，BVLC)進行維護。(賈揚清曾就職于MSRA、NEC、Google Brain，他也是TensorFlow的作者之一，目前任職于Facebook FAIR實驗室。)

Caffe基本流程：Caffe遵循了神經網絡的一個簡單假設——所有的計算都是以layer的形式表示的，layer做的事情就是獲得一些數據，然后輸出一些計算以后的結果。比如說卷積——就是輸入一個圖像，然后和這一層的參數(filter)做卷積，然后輸出卷積的結果。每一個層級 (layer)需要做兩個計算：前向forward是從輸入計算輸出，然后反向backward是從上面給的gradient來計算相對于輸入的 gradient，只要這兩個函數實現了以后，我們就可以把很多層連接成一個網絡，這個網絡做的事情就是輸入我們的數據(圖像或者語音等)，然后來計算我們需要的輸出(比如說識別的標簽)，在訓練的時候，我們可以根據已有的標簽來計算損失和gradient，然后用gradient來更新網絡的參數。

Caffe的優勢：

上手快：模型與相應優化都是以文本形式而非代碼形式給出

速度快：能夠運行最棒的模型與海量的數據

模塊化：方便擴展到新的任務和設置上

開放性：公開的代碼和參考模型用于再現

社區好：可以通過BSD-2參與開發與討論

四.Theano

2008年誕生于蒙特利爾理工學院,Theano派生出了大量深度學習Python軟件包，最著名的包括Blocks和Keras。 Theano的核心是一個數學表達式的編譯器，它知道如何獲取你的結構。并使之成為一個使用numpy、高效本地庫的高效代碼，如BLAS和本地代碼 (C++)在CPU或GPU上盡可能快地運行。它是為深度學習中處理大型神經網絡算法所需的計算而專門設計的，是這類庫的首創之一(發展始于2007 年)，被認為是深度學習研究和開發的行業標準。

Theano的優勢：

集成NumPy-使用numpy.ndarray

使用GPU加速計算-比CPU快140倍(只針對32位float類型)

有效的符號微分-計算一元或多元函數的導數

速度和穩定性優化-比如能計算很小的x的函數log(1+x)的值

動態地生成C代碼-更快地進行計算

廣泛地單元測試和自我驗證-檢測和診斷多種錯誤

靈活性好

五.Deeplearning4j

顧名思義，Deeplearning4j是“for Java”的深度學習框架，也是較早的商用級別的深度學習開源庫。Deeplearning4j由創業公司Skymind于2014年6月發布，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗蘭、博斯咨詢和IBM等明星企業。 DeepLearning4j是一個面向生產環境和商業應用的高成熟度深度學習開源庫，可與Hadoop和Spark集成，即插即用，方便開發者在APP 中快速集成深度學習功能，可應用于以下深度學習領域：

人臉/圖像識別

語音搜索

語音轉文字(Speech to text)

垃圾信息過濾(異常偵測)

電商欺詐偵測

除了以上幾個比較成熟知名的項目，還有很多有特色的深度學習開源框架也值得關注：

六.ConvNetJS

這是斯坦福大學博士生Andrej KarPathy開發的瀏覽器插件，基于萬能的JavaScript可以在你的游覽器中訓練深度神經模型。 不需要安裝軟件，也不需要GPU。

七.MXNet

出自CXXNet、Minerva、Purine 等項目的開發者之手，主要用C++ 編寫。MXNet 強調提高內存使用的效率，甚至能在智能手機上運行諸如圖像識別等任務。

MXNet的系統架構如下圖所示：

從上到下分別為各種主語言的嵌入，編程接口(矩陣運算，符號表達式，分布式通訊)，兩種編程模式的統一系統實現，以及各硬件的支持。

八.Chainer

來自一個日本的深度學習創業公司Preferred Networks，今年6月發布的一個Python框架。Chainer 的設計基于 define by run原則，也就是說該網絡在運行中動態定義，而不是在啟動時定義。

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