2019 深度学习框架大盘点!看 PyTorch、TensorFlow 如何强势上榜?

简介: 2019 深度学习框架大盘点!看 PyTorch、TensorFlow 如何强势上榜?


本文将以一个视频的方式讲解 2019 年深度学习各大框架。视频作者来自人工智能领域的网红小哥 Siraj Raval。


下面是作者 Siraj Raval 对该视频的介绍:


您应该使用哪个深度学习框架?在下面的视频中,我将比较 10 个不同指标的深入学习框架,包括:


  • Keras
  • theano
  • TensorFlow
  • Caffe
  • Caffe2
  • mxnet
  • CNTK
  • GLUON
  • PyTorch
  • torch


我们在这段视频中有很多要介绍的内容!使用代码、编程特性和理论,我将导航这个领域,最终得出一些明确的结论。享受吧!


视频:


小哥 Siraj Raval 的视频做得真不错,开头就以漫威的超级英雄入场,一起来看一下!


image.png


有点遗憾的是该视频是生肉(无字幕),不过也还好,小哥的语速很慢,大部分都能听懂。想要自动翻译,有条件的同学可以在油管上看,附上地址:


https://www.youtube.com/watch?v=SJldOOs4vB8


代码:


作者已将这段视频中出现的完整代码放在了 GitHub 上,项目地址:


https://github.com/llSourcell/DeepLearningFrameworks


image.pngimage.png


代码可以说是非常详细了,毕竟网红小哥是用心了的,视频也做得棒棒的~


框架比较:


从四个方面来比较各个框架的性能差异。


1. Training Time(s): CNN (VGG-style, 32bit) on CIFAR-10 - Image Recognition


image.pngimage.pngimage.pngimage.png

清晰幽默的视频讲解 + 详细代码和性能比较,希望能帮助大家深入了解这些火热的深度学习框架!


相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】
本项目基于深度学习的YOLO框架,成功实现了城市道路损伤的自动检测与评估。通过YOLOv8模型,我们能够高效地识别和分类路面裂缝、井盖移位、坑洼路面等常见的道路损伤类型。系统的核心优势在于其高效性和实时性,能够实时监控城市道路,自动标注损伤类型,并生成损伤评估报告。
111 0
基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 算法
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天,准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境,而基于深度学习的目标检测算法,尤其是YOLO(You Only Look Once)系列,因其检测速度快、精度高、可部署性强等特点,在交通场景识别中占据了重要地位。
238 0
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
340 77
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
PyTorch PINN实战:用深度学习求解微分方程
物理信息神经网络(PINN)是一种将深度学习与物理定律结合的创新方法,特别适用于微分方程求解。传统神经网络依赖大规模标记数据,而PINN通过将微分方程约束嵌入损失函数,显著提高数据效率。它能在流体动力学、量子力学等领域实现高效建模,弥补了传统数值方法在高维复杂问题上的不足。尽管计算成本较高且对超参数敏感,PINN仍展现出强大的泛化能力和鲁棒性,为科学计算提供了新路径。文章详细介绍了PINN的工作原理、技术优势及局限性,并通过Python代码演示了其在微分方程求解中的应用,验证了其与解析解的高度一致性。
729 5
PyTorch PINN实战:用深度学习求解微分方程
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
346 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
475 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
7月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras
在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
778 55
|
10月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤
本文介绍了 TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤,包括数据准备、模型定义、损失函数与优化器选择、模型训练与评估、模型保存与部署,并展示了构建全连接神经网络的具体示例。此外,还探讨了 TensorFlow 的高级特性,如自动微分、模型可视化和分布式训练,以及其在未来的发展前景。
841 5
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
424 3

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多