輕松進行深度學習的11種Python庫和框架
數據觀世界
深度學習是目前人工智能領域的核心技術之一，為了更方便地開發基于深度學習的方法以及推進深度學習技術的進步，多個世界***的技術團隊為深度學習開發了框架，其中大部分都是開源的并且提供了針對Python語言的開發包，無論是對于Python還是深度學習這都是一件極好的事情，我們總結了11種開源框架的Python包，在這里給大家做以下簡單地介紹。
1. TensorFlow Python
TensorFlow是一個用于數值計算的開源庫，它基于數據流圖，也即是Flow之意所在。TensorFlow是由谷歌大腦團隊和谷歌機器智能研究組織共同開發，它是開源的，可供全球公眾使用。并且，它在分布式計算方面也具有一些優勢。
我們可以使用pip來進行安裝：
pip install tensorflow
2. Keras Python
Keras是一個極簡的、模塊化的神經網絡庫，它使用Theano或TensorFlow作為后端，能夠幫助開發者快速便捷地實現想法和取得實驗結果。Keras自帶與優化器，歸一化和激活層相關的算法。它還涉及卷積神經網絡，并允許您構建基于序列和基于圖形的網絡。唯一的缺點就是它不支持用于并行訓練網絡的多GPU環境。
我們可以使用pip來進行安裝：
pip install keras
3. Apache mxnet
mxnet為C++，Python，R，JavaScript等語言提供了大量的接口。它在分布式計算方面表現很好，并且允許我們在CPU或者GPU機器上訓練網絡。唯一的缺點是我們需要更多代碼來運行實驗。
我們可以使用pip來進行安裝：
pip install mxnet
4. Caffe
Caffe是一個快速且模塊化的深度學習框架。 它不是一個庫，但它提供了Python的接口。Caffe每天可以在K40 GPU上處理近6000萬張圖像。但是，在它上面以編程方式調節超參數并不容易。
5. Theano Python
如果沒有NumPy，我們就不能擁有SciPy，scikit-learn和scikit-image。同樣，Theano也是許多其它框架和方法的基礎，它是一個可以讓您定義、優化和評估涉及多維數組數學表達式的庫。它與NumPy緊密集成，并且支持使用GPU，Theano可以稱為科學計算的基石。
使用Python pip安裝它：
pip install theano
6. Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit是一個統一的深度學習工具包。它描述了在計算步驟中使用有向圖的神經網絡。
你可以使用Python pip安裝cntk：
pip install cntk
7. PyTorch
PyTorch是Python中動態的張量神經網絡。 它是開源的，并且可以使用強大的GPU加速，我們可以將它用于自然語言處理等應用程序。 你可以參考下面的鏈接根據您不同的環境和方式來安裝PyTorch：
https://pytorch.org/#pip-install-pytorch
8. Eclipse DeepLearning4J
DeepLearning4J是Eclipse的深度學習編程庫。它是為Java和JVM語言編寫的，它也是一個能為深度學習算法提供良好支持的計算框架。
9. Lasagne
Lasagne是一個輕量級的Python庫，可以幫助我們更輕松高效地在Theano中構建和訓練神經網絡。
你可以使用Python pip安裝它：
pip install lasagna
10. nolearn
nolearn將Lasagna包裝成對用戶更加友好的API。它擁有的所有代碼都與scikit-learn兼容。 我們可以將它用于Deep Belief Networks（DBN）等應用程序。
你可以使用Python pip安裝它：
pip install nolearn
11. PyLearn2
PyLearn2是一個Python機器學習庫，其中大部分功能都建立在Theano之上，我們可以使用數學表達式編寫PyLearn2插件，Theano為我們對這些功能進行優化并將它們編譯為我們想要的后端。
以上便是使用Python庫和框架進行深度學習的全部內容，文中的11個庫和框架，可以幫助您輕松地開始進行深度學習實驗或項目。每個深度學習Python庫和框架都有其自身的優點和局限性，請在評論中告訴我們您在使用Python庫和框架進行深度學習方面的經驗。
