这篇文章我想来比较一下Theano和mxnet,Torch(Torch基本没用过,所以只能说一些直观的感觉).我主要从以下几个方面来计较它们: 1.学习框架的成本,接口设计等易用性方面. 三个框架的学习成本在我看来是 Theano>Torch>mxnet 因为Torch底层语言是lua,一种类似python和js的脚本语言,熟悉python或者js的同学学起来应该挺容易(可我偏偏不会脚本语言),但毕竟lua是一种比较小众的语言,所以对于大多数人来说还是需要花费一定的学习成本,因为我实在是没有太…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架. 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer,同时把它与其他一些框架做比较,比如Caffe.Theano.Torch和Tensorflow. 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图. 这种方法是相当简单明了的,特别是对于结构固定且分层的神经网络(比如卷积神经网络)的实现. 然而,现在的复杂神经网络(比如循环神经网络或随机神经网络)带来了新的性能改进和新的应用.虽然现有的框架可以用于实现这些复杂神经网络,但是…

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况…

TF 手写体识别简单实例: TensorFlow很适合用来进行大规模的数值计算,其中也包括实现和训练深度神经网络模型.下面将介绍TensorFlow中模型的基本组成部分,同时将构建一个CNN模型来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别. 基本设置 在我们构建模型之前,我们首先加载MNIST数据集,然后开启一个TensorFlow会话(session). 加载MNIST数据集 TensorFlow中已经有相关脚本,来自动下载和加载MNIST数据集.(脚本会自动创建MNIST_data文件夹来存储…

Amazon公司的Werner Vogels于上周宣布Amazon深度学习框架将会正式选用MXNet,并且AWS将会通过增加源代码贡献.改进文档以及支持来自其它框架的可视化.开发以及迁移工具,为实现MXNet成功的长远目标做出贡献. Vogles指出在欺诈检测.推荐流水线.库存和产品检查审计等领域,有一系列无法通过编写显式算法实现的计算任务,对此问题一类被称为深度学习的机器学习方法正日益发挥重要作用,此外,在内容搜索.自主无人机.订单履行中心机器人.文本及语音识别等领域中也广泛地使用了机器学习方…

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/profiling.html Profiling Theano function note:该方法是用来代替旧的ProfileMode.不要再使用ProfileMode了. 在检查错误的同时,另一个重要的任务就是剖析你的代码.你会用到theano 的flags 或者参数,然后将它们传递给 theano.function. 最简单的剖析theano函数的方式就是使用下面介绍的theano fla…

MXNet 分布式环境部署 1. MxNet 分布式介绍 先忽略吧, 回头在填上去 2. 分布式部署方法 假设有两台主机ip地址分别是xxx.xxx.xxx.114 和 xxx.xxx.xxx.111 这两台主机的环境如下 ubuntu Server 16.04SLT python3.6| anaconda3 opencv3 cuda8 cudnn7 2.2 Step1. 搭建MxNet环境 根据文献[^Installing MXNet]以源代码的方式安装MxNet; 注意每台机器生配置的环境需…

近年来,深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来,如TensorFlow.caffe.caffe2.PyTorch.Keras.Theano.Torch等,对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求.其中Pytorch是Torch的升级版,其有非常优秀的前端和灵活性,相比TensorFlow不用重复造轮子,易于Debug调试,极大的提高开发效率,使得其在其他框架中脱颖而出.更多信息参见:caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0,期待即将推出的1.0…

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl…