常用的深度学习框架主要有:
一、TensorFlow
优点:
- 从Google而来,生态成熟
- 低水平API,易控制模型配置
- supports多种编程语言
缺点:
- 结构性强,代码复用性差
- 计算效率较低
二、PyTorch
优点:
- 非结构式编程,代码灵活易复用
- 计算效率高,产生较少的内存垃圾
缺点:
- 文档相对不足
- 生态环境相对单一
三、Keras
优点:
- 高级API,简化深度学习
- 整合TensorFlow/Theano 引擎
缺点:
- 不支持Windows正确安装
- 对低层控制能力差
四、MXNet
优点:
- 速度方面表现优秀
- 基于符号表达式进行计算图优化
缺点:
- 相对复杂,使用难度较高
- 社区规模相对较小
总的来说,各框架的优缺点主要体现在:
- 易用性
- 底层控制能力
- 计算效率
- 生态环境
- 社区规模
其中:
- TensorFlow有完善的生态
- PyTorch计算效率高
- Keras简化开发
- MXNet性能优秀