从TensorFlow到Theano：横向对比七大深度学习框架

推敲到今朝英伟达 Pascal 架构的 TitanX 等顶级显卡可以每秒履行 10e9 FLOP：

https://www.nvidia.com/en-us/geforce/products/10series/titan-x-pascal/

是以，假如须要在大年夜型数据集上练习一个新模型——用单 GPU 机械的话——可能会须要一个礼拜之久。为了削减构建模型所需的时光，我们须要应用多 GPU 并联的方法组建本身的机械。荣幸的是，上述大年夜部分架构都可以很好地支撑多 GPU 运算。个中，捷报道 MXNet 有着最好的多 GPU 优化引擎：

Keras 兼容性

说话

Keras 是一个用于快速构建深度进修原型的高等库。我们在实践中发明，它是数据科学家应用深度进修的好副手。Keras 今朝支撑两种后端框架：TensorFlow 与 Theano，并且 Keras 再过不久就会成为 TensorFlow 的默认 API：

https://arxiv.org/abs/1511.06435

尽管如斯，Keras 的作者表示，章一ㄟ等库在将来仍会作为支撑多种框架的前端存在：

https://github.com/fchollet/keras/issues/5050#issuecomment-272945570

总结

如不雅你想要开端深度进修，你应当大年夜评估本身的团队技能和营业需求开端。例如，如不雅一个以 Python 为中间的团队想开辟图像识其余应用法度榜样，你应当应用 TensorFlow，因为它有丰富的资本，较好机能和完全的原型对象。如不雅一个有 Lua 才能的团队欲望将 RNN 大年夜范围应用到临盆情况中去，他们则会受益于 Torch 的高速和强大年夜的 RNN 建模才能。

将来，我们将持续评论辩论在更大年夜范围的应用中这些框架的表示。这些挑衅包含多机并联时的多 GPU 优化，多种开源库的兼容性，如 CMU Sphinx 和 Kaldi 等，尽请等待。

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