2018 年 深度学习框架 盘点 比较 推荐

深度学习领域发展迅猛，江湖风起云涌。在此，咪博士为大家细细盘点、比较，各大深度学习框架。也祝大家都能训出好模型，调出好参数。

以下是咪博士的观点，供大家参考：

• 如果你是初学者，那么推荐选择 Keras 或 Gluon 这样简单易用的接口入门。至于是 Keras 还是 Gluon 就不必太纠结了，因为二者都很容易上手，完全可以都学一下。如果非要分个先后的话，可以先试试 Gluon 毕竟开发者是中国人，有官方出品的中文教程带你入门。
• 学完 Keras 或 Gluon “前端”框架之后，再选择一个“后端”框架深入学习，TensorFlow (Keras 后端) 或 MXNet (Gluon 后端) 是咪博士推荐的 2 个后端框架。TensorFlow 谷歌 (Google) 出品，MXNet 有 亚马逊 (Amazon) 支持，它们都是非常优秀的深度学习框架。至于是 TensorFlow 还是 MXNet，那就得看你的需求了。TensorFlow 受众更广，但是性能较差，而且不支持动态计算图；MXNet 目前还比较小众，但性能较好，而且支持动态计算图，十分方便搞自然语言处理 (NLP) 的朋友。
• 学习完后端框架之后，你就可以非常灵活地定制自己的神经网络，自由地在深度学习的世界里翱翔了。这里候，如果你有兴趣（或需要），可以试试其他的一些框架，如 PyTorch (灵活多变，适合研究), Caffe2 (性能优化，手机也能跑), Deeplearning4j (Java 首选，整合 Hadoop, Spark), 以及 ConvNetJS (Js 开发，浏览器上玩深度学习)。
• 其他一些深度学习框架，诸如 Theano (Lasagne, 以及 Blocks), Torch, Caffe, CNTK, Chainer, Paddle, DSSTNE, DyNet, BigDL, Neon 等，由于众多原因，咪博士就不给大家推荐了。

下面是详细的比较和说明：

一、推荐使用

Keras

受到 Torch 启发，Keras 提供了简单易用的 API 接口，特别适合初学者入门。其后端采用 TensorFlow, CNTK，以及 Theano。另外，Deeplearning4j 的 Python 也是基于 Keras 实现的。Keras 几乎已经成了 Python 神经网络的接口标准。

Gluon

亚马逊 (Amazon) 和 微软 (Microsoft) 于 2017 年 10 月联合推出的深度学习 API。Gluon 类似 Keras，提供了简单易用的 API 接口。但和 Keras 不一样的地方是，Gluon 还支持动态计算图（对自然语言处理特别有用）。Gluon 后端目前采用 MXNet，未来还将支持微软的 CNTK。

TensorFlow

谷歌 (Google) 大厂出品，追随者众多。相比其他框架，TensorFlow 速度较慢，但它提供的 TensorBoard 可视化工具还是很不错的。

MXNet

已被 亚马逊 (Amazon) 选为 AWS 上的深度学习框架，支持动态图计算。MXNet 有许多中国开发者，因而有非常良好的中文文档支持。Gluon 接口使得 MXNet 像 Keras 一样简单易用。

二、值得一试

PyTorch

背后金主是 脸书 (Facebook) ，同样支持动态计算图，提供很好的灵活性，适合研究。

Caffe2

同样是 脸书 (Facebook) 出品，为生产环境设计，提供在各种平台（包括移动设备）的运行时。

Deeplearning4j

与其他（大多数）基于 Python 的深度学习框架不同，Deeplearning4j 基于 Java 开发，与 Hadoop, Spark 生态结合得很好。尤其令人称道的是其优秀的文档，官司方文档直接就有中文版本。另外，虽然是面向 Java 的框架，Deeplearning4j 也提供了 Python 的接口（基于 Keras 实现）

ConvNetJS

基于 Javascript 的深度学习框架，可以在浏览器中训练深度神经网络。最重要的用途是帮助学习 Deep Learning

三、不推荐

Theano, Lasagne, 以及 Blocks

Yoshua Bengio 于 2017 年 09 月宣布不再维护 Theano，所以这个项目事实上已经宣告死亡了。其他基于 Theano 的库，如 Lasagne 和 Blocks，也可以散了。

Torch

虽然设计精良（Keras 就是参考 Torch 设计的），但它基于 Lua 语言，太过小众了。而且 Facebook 已经推出了 Python 版本的 PyTorch 了。

Caffe

Caffe2 已经正式发布了，彻底取代 Caffe 只是时间问题罢了。

CNTK

微软出品，授权协议有一些特别，而且似乎也没有什么特别亮眼的地方。

Chainer

曾经是动态计算图的首选框架，特别适用于自然语言处理。但是，现在许多其他的框架，如 MXNet, PyTorch, 以及 DyNet 也支持该特性，所以 Chainer 的这一优势也就不复存在了。

Paddle

百度的深度学习框架，受众太小。

DSSTNE

曾是亚马逊的深度学习引擎，但是很小众，而且现在亚马逊又选择了 MXNet，所以 DSSTNE 的前途就更渺茫了。

DyNet

源自卡耐基梅隆大学，支持动态计算图，但是太小众了。

BigDL

Intel 基于 spark 的深度学习库，但只能运行在 Intel 芯片之上。

Neon

据说速度很快，但太过小众，而且发展还不完善，许多特性还不支持。

参考

1. https://deeplearning4j.org/compare-dl4j-tensorflow-pytorch
2. http://docs.chainer.org/en/stable/comparison.html
3. http://www.ipaomi.com/2017/11/06/2018-年-深度学习框架-盘点-比较-推荐/

出处：http://www.cnblogs.com/ipaomi/p/7798656.html

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对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注

一、Caffe。https://github.com/BVLC/caffe源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也是由C++开发，Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目（可以识别喵星人的人工智能神经网络）的基础。

二、Theano https://github.com/Theano/Theano 2008年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano派生出了大量深度学习Python软件包，最著名的包括Blocks  和 Keras 。

三、Torch https://github.com/torch/torch7 Torch诞生已经有十年之久，但是真正起势得益于去年Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua（该语言曾被用来开发视频游戏）。

除了以上三个比较成熟知名的项目，还有很多有特色的深度学习开源框架也值得关注：

四、Brainstorm https://github.com/IDSIA/brainstorm。来自瑞士人工智能实验室IDSIA的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包，Brainstorm能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络Highway Networks http://people.idsia.ch/%7Erupesh/very_deep_learning/index.html。

五、Chainer https://github.com/pfnet/chainer。来自一个日本的深度学习创业公司Preferred Networks，今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于define by run原则，也就是说，该网络在运行中动态定义，而不是在启动时定义，这里有Chainer的详细文档http://docs.chainer.org/en/stable/tutorial/basic.html。

六、Deeplearning4j https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j。 顾名思义，Deeplearning4j是”for Java”的深度学习框架，也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。http://deeplearning4j.org/

DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在APP中快速集成深度学习功能，可应用于以下深度学习领域：

人脸/图像识别

语音搜索

语音转文字（Speech to text）

垃圾信息过滤（异常侦测）

电商欺诈侦测

七、Marvin https://github.com/PrincetonVision/marvin。是普林斯顿大学视觉工作组http://vision.princeton.edu/新推出的C++框架。该团队还提供了一个文件https://github.com/PrincetonVision/marvin/tree/master/tools/converter_caffe用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。

八、ConvNetJS https://github.com/karpathy/convnetjs。这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件，基于万能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程，以及一个简洁的浏览器演示项目http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/index.html。

九、MXNet https://github.com/dmlc/mxnet。出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手，主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率，甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。

十、Neon https://github.com/NervanaSystems/neon。由创业公司Nervana Systems于今年五月开源，在某些基准测试中，由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。

出处：http://www.cnblogs.com/hulubrother/articles/5950413.html