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python深度函数 python深度图( 二 )

IT技术学习


非常核心的是，Theano是一个Python库，用来定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式 。Theano通过与numpy的紧密集成，透明地使用GPU来完成这些工作 。
虽然可以利用Theano建立深度学习网络，但我倾向于认为Theano是神经网络的基石，同样的numpy是作为科学计算的基石 。事实上，大多数我在文章中提到的库都是围绕着Theano，使自己变得更加便利 。
不要误会我的意思，我爱Theano，我只是不喜欢用Theano编写代码 。
在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机（SVM） ， 当然这个对比并不是很完美 。
你可以做到吗？
当然可以 。
它值得花费您的时间和精力吗？
嗯 ， 也许吧 。这取决于你是否想摆脱低级别或你的应用是否需要 。
就个人而言，我宁愿使用像Keras这样的库，它把Theano包装成更有人性化的API ， 同样的方式，scikit-learn使机器学习算法工作变得更加容易 。
TensorFlow
与Theano类似，TensorFlow是使用数据流图进行数值计算的开源库（这是所有神经网络固有的特征） 。最初由谷歌的机器智能研究机构内的Google Brain Team研究人员开发，此后库一直开源，并提供给公众 。
相比于Theano ，TensorFlow的主要优点是分布式计算，特别是在多GPU的环境中（虽然这是Theano正在攻克的项目） 。
除了用TensorFlow而不是Theano替换Keras后端，对于TensorFlow库我并没有太多的经验 。然而在接下来的几个月里，我希望这有所改变 。
Lasagne
Lasagne是Theano中用于构建和训练网络的轻量级库 。这里的关键词是轻量级的，也就意味着它不是一个像Keras一样围绕着Theano的重包装的库 。虽然这会导致你的代码更加繁琐，但它会把你从各种限制中解脱出来，同时还可以让您根据Theano进行模块化的构建 。
简而言之：Lasagne的功能是Theano的低级编程和Keras的高级抽象之间的一个折中 。
我最喜欢的：
Keras
如果我必须选出一个最喜欢的深度学习Python库，我将很难在Keras和mxnet中做出抉择——但最后，我想我会选Keras 。
说真的 ， Keras的好处我说都说不完 。
Keras是一个最低限度的、模块化的神经网络库，可以使用Theano或TensorFlow作为后端 。Keras最主要的用户体验是，从构思到产生结果将会是一个非常迅速的过程 。
在Keras中架构网络设计是十分轻松自然的 。它包括一些state-of-the-art中针对优化（Adam，RMSProp）、标准化（BatchNorm）和激活层（PReLU，ELU，LeakyReLU）最新的算法 。
Keras也非常注重卷积神经网络 ， 这也是我十分需要的 。无论它是有意还是无意的 ， 我觉得从计算机视觉的角度来看这是非常有价值的 。
更重要的是，你既可以轻松地构建基于序列的网络（其中输入线性流经网络）又可以创建基于图形的网络（输入可以“跳过”某些层直接和后面对接） 。这使得创建像GoogLeNet和SqueezeNet这样复杂的网络结构变得容易得多 。
我认为Keras唯一的问题是它不支持多GPU环境中并行地训练网络 。这可能会也可能不会成为你的大忌 。
如果我想尽快地训练网络，那么我可能会使用mxnet 。但是如果我需要调整超参数，我就会用Keras设置四个独立的实验（分别在我的Titan X GPUs上运行）并评估结果 。
mxnet
我第二喜欢的深度学习Python库无疑就是mxnet（重点也是训练图像分类网络） 。虽然在mxnet中站立一个网络可能需要较多的代码，但它会提供给你惊人数量的语言绑定（C ++、Python、R、JavaScript等） 。
Mxnet库真正出色的是分布式计算 ， 它支持在多个CPU / GPU机训练你的网络，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群 。

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