1.PyTorch简介

1. 常见的深度学习框架简介

为清水等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及清水网站建设行业解决方案。主营业务为成都网站制作、成都网站设计、清水网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

名称	诞生	优点	缺点	评价	项目地址
PyTorch	2017年1月,Facebook 前身2002年诞生纽约大学的Torch	简洁：tensor->variable->nn.Moudle 速度：易用：活跃的社区
Theano	2008年蒙特利尔大学LISA python库	奠定了基本设计方向：以计算图为框架核心，采用GPU加速计算	难调试，构建图慢	停止开发，不建议研究
TensorFlow	2015年，Google Python C++	基于计算图实现自动微分系统在ARM架构上编译和优化	系统设计复杂频繁变动接口接口设计难懂文档混乱	不完美但最流行，社区强大，适合生产环境	https://github.com/tensorflow/tensorflow
Keras	高层神经网络API Python	支持快速实验屏蔽后端的差异性，提供一致的用户接口	过度封装程序缓慢	入门简单，不够灵活，使用受限	https://keras.io/
Caffe/Caffe2	C++	简洁快速，易用全平台支持	缺少灵活性	文档不够完善，性能优异，全平台支持，适合生产环境	https://caffe.berkeleyvision.org/ https://caffe2.ai/
MXNet	2014 Amazon李沐	分布式支持，内存、显存优化 AWS云平台	接口文档不够完善	文档混乱，分布式性能强大，语言支持最多，适合AWS云平台使用	https://mxnet.incubator.apache.org/
CNTK	2015年微软公司			社区不够活跃，性能突出，擅长语音方面的相关研究
PaddlePaddle	百度
CyNet	CMU开发
Tiny-dnn	C++11标准
Deeplearning4J	Java	文档优秀
Nervana	Inter
DSSTNE	Amazon
CoreML
MDL

2. ONNX标准

Facebook和微软，推出Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式，一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。

https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch

https://discuss.pytorch.org/

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