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bestehen
V2EX  ›  机器学习

机器学习算法框架问题

  •  
  •   bestehen · 2018-07-31 02:50:20 +08:00 · 2324 次点击
    这是一个创建于 2068 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    Theano TensorFlow Caffe PyTorch 等 机器学习框架有啥区别,还是根据应用场景用什么框架?

    7 条回复    2020-01-07 19:41:04 +08:00
    csuyzt
        1
    csuyzt  
       2018-07-31 17:55:27 +08:00
    深度学习框架目前应该是各有千秋, 大部分情况下不是个人怎么选择;对于具体的算法,大牛们开源的代码用的哪个框架;你就用哪个框架;
    目前 TensorFlow Caffe PyTorch 都比较常用
    bestehen
        2
    bestehen  
    OP
       2018-07-31 18:16:42 +08:00
    @csuyzt 有啥区别呢?
    csuyzt
        3
    csuyzt  
       2018-08-01 12:21:09 +08:00
    1:tensorflow
    a)优点
    全流程机器学习框架(训练、调试、打包、部署)
    可视化支持(tersorboard)
    支持数据和模型并行
    社区活跃
    灵活(特别是对于复杂网络)
    b)缺点
    原生 API 底层、上手较难(不过一般都用 keras,后端用 tensorflow )

    2:caffe
    a)优点:
    擅长图像处理
    训练速度快
    有很多预训练好的经典模型
    易上手:不写任何代码就可训练模型

    b)缺点
    对循环网络(RNN)支持不好
    面对大型网络有点吃力( GoogLeNet,ResNet )
    没有原生支持分布式

    pytorch 不太熟悉
    bestehen
        4
    bestehen  
    OP
       2018-08-06 12:12:07 +08:00
    @csuyzt 算法怎么还有后端这一说呢
    csuyzt
        5
    csuyzt  
       2018-08-06 23:01:35 +08:00
    不是算法,是框架
    bestehen
        6
    bestehen  
    OP
       2018-08-07 10:17:57 +08:00
    @csuyzt 我没有理解,这个又不是做网站,怎么存在前后端
    GrayXu
        7
    GrayXu  
       2020-01-07 19:41:04 +08:00
    @bestehen 百度下不香嘛?后端指的是 tensor 的计算引擎
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