深度学习框架

从微信公众号 @数据管道 进行摘录

 原文如下：

来源：迷途书童小陋室

作者：迷途书童coding

 

注：本文根据作者(想减肥的蓝胖纸)近一年对Deep Learning的了解和学习，汇总和对比了近年来比较流行的4大深度学习框架，为初学者选择某一框架提供一些建议。所说框架并无“最好”与“最坏”之分，选择最终归结于您的技术背景，需求和期望。

文章全文约3500字，包括5副图，阅读时间大约6分钟。

 

近年来，随着海量数据的积累和计算机硬件计算能力的提升，深度学习越来越广泛应用在各个方面。我们来看看深度学习能做哪些有意思的事情：

• 在计算机视觉领域，我们常用图像和视频数据来理解我们周围的世界。深度学习可以应用于图像分类（ResNet50），目标检测（Mask R-CNN），图像分割（UNET），图像恢复等领域。通俗一点讲，比如我们可以用神经网络对遥感图像进行分类，可以对人脸和车辆进行识别和检测，可以恢复损坏的照片，可以给照片自动着色，甚至直接从影像恢复三维信息。

• 在自然语言处理领域，我们希望计算机能够理解、解译、掌握并转化我们人类的语言。深度学习能够处理音频和文本数据，可应用于语言翻译（GMNT谷歌翻译）、语音识别、语音合成、情感分析以及自然语言生成等领域。

• 在医学领域，我们希望通过图像采集和图像解译的手段，准确评估和诊断疾病。深度学习可以应用于病变检测。比如利用CT，MRI，造影图像判断病人是否患有某种疾病。

• 还有一些有意思的应用：

• Face2Face：由美国斯坦福大学开发的一款可以让视频里的人跟着你说话的软件，该软件能够识别一个人说话时的动作和表情，并把这重现在另一个人的脸上，秒变名人不是梦。

• Pix2pix：基于对抗神经网络 (GAN) 实现的图像翻译。简而言之就是将一幅图像翻译成另一幅图像。比如你可以输入一幅简笔画，或者一些色块，网络能够基于输入的原图像，润色创造出一副新的完整图像，让你秒变灵魂画手。

• 自动书写生成：根据一些手写笔迹，利用深度学习技术就能用这些笔迹写出其他的词句，比如伦多大学的Alex Graves就教会了电脑用多种不同的风格来书写。

• 自动识别图片文字，破解验证码，或者快速处理扫描件，生成电子文档。

• 预测人幼年或老年时的外貌，可以帮助警方寻找失踪人口。

为何要用深度学习框架

如果您已经掌握了深度学习的核心算法，您当然可以使用Python或任何其他编程语言从头开始实现自己的神经网络模型。但是如果您需要实现更复杂的模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）时，您会发现从头开始实现复杂模型是不切实际的，因此深度学习框架应运而生，它可以帮助您轻松实现您自己的神经网络：

• 不需要手写CUDA 代码能跑GPU；

• 容易构建大的计算图（computational graphs）；

• 自动实现计算图中的梯度计算；

• 深度学习从此变得傻瓜；

   

掌握深度学习框架，前期要做哪些准备

• 熟悉Python编程语言；

• 掌握深度学习、神经网络基础知识，如前后向传播，梯度下降等算法

• 需要了解框架的基本原理，学习并掌握框架的基本概念和用法：

• 通常先从官方文档开始，浏览官方文档对框架基本概念和用法有一个大致的了解；

• 结合官方提供的快速入门例子，在自己的机器上安装并练习使用；

• 然后再从官方的模型库里面挑选一些算法，进行学习参考；

• 结合自己具体任务组建网络，查看 API 接口文档，解决实际任务。

深度学习框架总结

常见的深度学习框架如下图所示。这些深度学习框架已被广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。每一类框架都以不同的方式进行构建，具有不同的特点。

2018年9月，Jeff Hale（参考网站https://towardsdatascience.com/deep-learning-framework-power-scores-2018-23607ddf297a?gi=ba06d6aa4cca）根据公司招聘、调研报告、网络搜索、科研论文、教程文档、GitHub热度等数据，评估了2018年11种深度学习框架的影响力，如下图所示。本文主要介绍前四个最流行的主流框架 (TensorFlow, Keras, Pytorch, Caffe），希望能够帮助初学者选择适合的学习框架。限于笔者个人使用经验和了解程度，对各个框架的评价可能有不准确的地方。

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TensorFlow

• 概述

  2015年11月谷歌（Google）出品，基于Python和C++编写。GitHub上最热，谷歌搜索最多，使用人数最多（笔者也是其中之一），大多数网上招聘工作描述中也提到了它。由于Google在深度学习领域的巨大影响力和强大的推广能力，TensorFlow一经推出就获得了极大的关注，并迅速成为如今用户最多的深度学习框架。2019年3月已发布最新的TensorFlow2.0 版本。

  如果你最终想找一份深度学习的工作，最好学习下TensorFlow

  官方网站：https://www.tensorflow.org/

• 优点

• 自带tensorboard可视化工具，能让用户实时监控观察训练过程

• 拥有大量的开发者，有详细的说明文档、可查询资料多

• 支持多GPU、分布式训练，跨平台运行能力强

• 具备不局限于深度学习的多种用途，还有支持强化学习和其他算法的工具

• 缺点

• 频繁变动的接口。TensorFlow的接口一直处于快速迭代之中，并且没有很好地考虑向后兼容性，这导致现在许多开源代码已经无法在新版的TensorFlow上运行，同时也间接导致了许多基于TensorFlow的第三方框架出现BUG

• 接口设计过于晦涩难懂，在设计TensorFlow时，创造了图、会话、命名空间、PlaceHolder等诸多抽象概念，对初学者来说较难上手。（不过，据称新的2.0版本对接口设计有了重大改进，笔者也很期待）

• 运行明显比其他框架速度慢

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Keras

• 概述

  Keras 于2015年3月首次发布，拥有“为人类而不是机器设计的API”，得到Google的支持。它是一个用于快速构建深度学习原型的高层神经网络库，由纯Python编写而成，以TensorFlow，CNTK，Theano和MXNet为底层引擎，提供简单易用的API接口，能够极大地减少一般应用下用户的工作量。

  如果你是深度学习的初学者，想要快速入门，建议从Keras开始。

  官方网站：https://keras.io/

• 优点

• 更简洁，更简单的API

• 丰富的教程和可重复使用的代码

• 更多的部署选项（直接并且通过TensorFlow后端），更简单的模型导出

• 支持多GPU训练

• 缺点

• 过度封装导致丧失灵活性，导致用户在新增操作或是获取底层的数据信息时过于困难

• 许多BUG都隐藏于封装之中，无法调试细节

• 初学者容易依赖于 Keras 的易使用性而忽略底层原理

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PyTorch

• 概述

  PyTorch于2016年10月发布，是一款专注于直接处理数组表达式的低级API。前身是 Torch（一个基于 Lua 语言的深度学习库）。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持。PyTorch 支持动态计算图，为更具数学倾向的用户提供了更低层次的方法和更多的灵活性，目前许多新发表的论文都采用PyTorch作为论文实现的工具，成为学术研究的首选解决方案。

  如果你是一名科研工作者，倾向于理解你的模型真正在做什么，那么就考虑选择PyTorch。

  官方网站：https://pytorch.org/

• 优点

• 简洁易用：更少的抽象，更直观的设计，建模过程简单透明，所思即所得，代码易于理解

• 可以为使用者提供更多关于深度学习实现的细节，如反向传播和其他训练过程

• 活跃的社区：提供完整的文档和指南，作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。当然与Tensorflow相比，社区还是更小

• 代码很Pythonic（简洁、优雅），更好的调试功能，默认的运行模式更像传统的编程，您可以使用常见的调试工具如pdb，ipdb或PyCharm调试器

• 缺点

• 无可视化接口和工具

• 导出模型不可移植，工业部署不成熟

• 代码冗余量较大

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Caffe/Caffe2.0

• 概述

  Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，于2013年底由加州大学伯克利分校开发，核心语言是C++。它支持命令行、Python和MATLAB接口。Caffe的一个重要特色是可以在不编写代码的情况下训练和部署模型。

  如果您是C++熟练使用者，并对CUDA计算游刃有余，你可以考虑选择Caffe

  官方网站：http://caffe.berkeleyvision.org/

• 优点

• 核心程序用C++编写，因此更高效，适合工业界开发

• 网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络

• 拥有大量的训练好的经典模型（AlexNet、VGG、Inception)在其 Model Zoo里

• 缺点

• 缺少灵活性和扩展性：Caffe是基于层的网络结构，如果要实现一个新的层，用户必须要利用C++实现它的前向和后向传播代码。如果需要新层运行在GPU上，则同时还需要用户自己实现CUDA代码。这种限制使得不熟悉C++和CUDA的用户扩展Caffe十分困难

• 依赖众多环境，难以配置，GitHub上基于Caffe的新的项目越来越少，已经很少用于学术界

• 缺乏对递归网络RNN和语言建模的支持，不适用于文本、声音或时间序列数据等其他类型的深度学习应用

另外，Caffe2 于2017年由facebook团队发布，是一个兼具表现力、速度和模块性的开源深度学习框架。它沿袭了大量的 Caffe 设计，可解决多年来在 Caffe 的使用和部署中发现的瓶颈问题。但Caffe2仍然是一个不太成熟的框架，官网至今没提供完整的文档，安装也比较麻烦，编译过程时常出现异常，在GitHub上也很少找到相应的代码。

个人建议

如果您是初学者，掌握了Python的numpy、matplotlib等基础模块，考虑学习一个深度学习框架，我建议您从Keras开始，可以快速构建，训练和评估模型，而无需花费太多时间在数学实现细节上。

如果您已经掌握了Keras，并希望真正理解你的模型在做什么，或者您是科研工作人员，想借助工具实现您的idea开展研究，建议您选择易用灵活的PyTorch。

如果您想要熟练掌握需求量最大的框架，并且想从事深度学习相关工作，或者您从事工业场景应用和研发，建议您选择TensorFlow。

个人不太推荐用Caffe，尽管在极盛的时候，Caffe占据了计算机视觉研究领域的半壁江山。但在深度学习新时代到来之时，Caffe已经表现出明显的力不从心，诸多问题逐渐显现。如果您是Caffe重度使用者，建议关注Caffe2.0。

正如笔者前面所说，深度学习框架众多，并无最好与最坏之分。最重要的还是要深刻理解神经网络的基本概念，根据自己想要实现网络的类型，基于自己擅长的编程语言，考虑项目本身的特点和目标，选择最适合您的框架。最后，恭喜您走入深度学习的海洋，尽情遨游吧~

 

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