深度學習八大開源框架
導讀：深度學習（Deep Learning）是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法，深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習、分層特徵提取高效算法來替代手工獲取特徵（feature）。作爲當下最熱門的話題，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於計算機視覺、語音識別、自然語言處理與生物信息學等領域，並獲取了極好的效果。
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，目前開源之後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係，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）、並行的（節點內）執行。
TensorFlow的特點：
機動性: TensorFlow並不只是一個規則的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，雲平臺等
自動差分: TensorFlow的自動差分能力對很多基於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，但是真正起勢得益於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採用了編程語言Lua(該語言曾被用來開發視頻遊戲)。
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後端的接口
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。（賈揚清曾就職於MSRA、NEC、Google Brain，他也是TensorFlow的作者之一，目前任職於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，然後輸出一些計算以後的結果。比如說卷積——就是輸入一個圖像，然後和這一層的參數（filter）做卷積，然後輸出卷積的結果。每一個層級（layer）需要做兩個計算：前向forward是從輸入計算輸出，然後反向backward是從上面給的gradient來計算相對於輸入的gradient，只要這兩個函數實現了以後，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），然後來計算我們需要的輸出（比如說識別的標籤），在訓練的時候，我們可以根據已有的標籤來計算損失和gradient，然後用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於再現
社區好：可以通過BSD-2參與開發與討論
四．Theano
2008年誕生於蒙特利爾理工學院,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。並使之成爲一個使用numpy、高效本地庫的高效代碼，如BLAS和本地代碼（C++）在CPU或GPU上儘可能快地運行。它是爲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（發展始於2007年），被認爲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，也是首個商用級別的深度學習開源庫。Deeplearning4j由創業公司Skymind於2014年6月發佈，使用 Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗蘭、博斯諮詢和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，可應用於以下深度學習領域：
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，基於萬能的JavaScript可以在你的遊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：
從上到下分別爲各種主語言的嵌入，編程接口（矩陣運算，符號表達式，分佈式通訊），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月發佈的一個Python框架。Chainer 的設計基於 define by run原則，也就是說該網絡在運行中動態定義，而不是在啓動時定義。
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