如何选择深度学习框架 TensorFlowTorchMxnetTheano

如何选择深度学习框架 TensorFlowTorchMxnetTheano,第1张

深度学习目前的应用领域很多,主要是计算机视觉和自然语言处理,以及各种预测等。对于计算机视觉,可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等,对于自然语言处理,可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。

对于刚入行深度学习,想从事人工智能工业应用和研发的小白来说,选择一个适合自己的深度学习框架显得尤为重要。那么在选择深度学习框架的时候,要注意哪些内容呢?

通常我们在选择框架时要考虑易用性、性能、社区、平台支持等问题。初学者应该考虑容易上手的框架,偏工业应用的开发者可以考虑使用稳定性高、性能好的框架,偏研究性的开发者,一般选择易用而且有领先的模型基线的框架。

目前这个阶段,TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山,再加上拥有庞大的开发者群体,而且采用了称为“可执行的伪代码”的Python语言,成为最受欢迎的主流框架之一。一些外围的第三方库(如Keras、TFLearn)也基于它实现了很多成果,Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大,对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。

因此,对于刚入行深度学习的小白,TensorFlow是一个非常好的选择,掌握TensorFlow对以后的求职发展很有帮助。

为了让大家更快地掌握深度学习技术,成为人工智能领域高端人才,中公教育联合中科院自动化研究所专家,强力推出人工智能《深度学习》,让大家学有所成、真正掌握机器学习模型以及算法背后的原理。


欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云

原文地址:https://www.xiayuyun.com/zonghe/293623.html

(0)
打赏 微信扫一扫微信扫一扫 支付宝扫一扫支付宝扫一扫
上一篇 2023-04-24
下一篇2023-04-24

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

    保存