TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析主流人工智能框架有哪些品牌的

发表时间：2023-07-10 23:54:25

TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析

从机器人到谷歌Siri，再到现在新推出的谷歌双工系统，人工智能似乎已经取得了相当大的进步，变得越来越人性化。

对机器学习和人工智能的需求呈指数级增长，相关社区也因此增加，促进了一些AI框架的发展，这些框架使得学习AI变得更加容易。

在本文中，您将了解一些最佳框架，以帮助您开始AI开发。

TensorFlow

https://www.tensorflow.org

TensorFlow来自谷歌家族，是一个强大的开源框架，支持深度学习，甚至可以通过移动设备访问。

TensorFlow是一个适用于统计程序开发的工具。由于它提供分布式培训，所以可以在用户喜欢的任何抽象级别上更有效地培训机器模型。

特性

可扩展的多编程接口，便于编程。强劲的增长动力，拥有强大的开源社区。为人们提供广泛且有详细记录的手册。

优点

TensorFlow使用的语言是Python，现在非常流行。该框架具有较高的计算能力。因此，它可以在任何CPU或GPU上使用。使用计算图形抽象创建机器模型。

缺点

为了做出决策或预测，框架将输入数据通过多个节点传递，这可能非常耗时。缺乏许多预先训练好的AI模型。MicrosoftCNTK

TheMicrosoftCognitiveToolkit–CognitiveToolkit–CNTK|MicrosoftDocs

MicrosoftCNTK是一个更快、更通用的开源框架，它基于支持文本、消息和语音重构的神经网络。

它提供了一个高效的扩展环境，在保证精度的同时，可以更快地全面评估机器模型。

MicrosoftCNTK与主要的海量数据集集成，使其成为Skype、Cortana等大公司的首选，同时具有非常易于表达和使用的架构。

特性

高度优化以提供速率、可扩展性、速度和高级集成。内置超参数调整、监督学习模型、增强、CNN、RNN等组件。资源用来提供最佳效率。拥有可以高效表达的自有网络，如完整的API，包括高级和低级。

优点

由于它支持Python和C++，所以这个框架可以同时使用多个服务器，从而使学习过程更快。它的开发考虑到了人工智能世界的最新发展。MicrosftCNTK的架构支持GAN、RNN和CNN。它允许分布式培训有效地培训机器模型。

缺点

它缺乏可视化板和ARM支持。Caffe

Caffe|CaffeTutorial

Caffe是一个深度学习网络，附带预先加载的训练好的神经网络。如果你的截止日期很近，这应该是你的第一选择。

该框架以其图像处理能力而闻名，还有对MATLAB的扩展支持。

特性

它的所有模型都是用纯文本模式编写的。因为它已经预先加载，所以可提供巨大的速度和高效率的工作。一个活跃的开源社区，用于讨论和协作代码。

优点

C、C++和Python相互连接，它还支持CNN(卷积神经网络)的建模。由于速度快，计算数字任务时效率很高。

缺点

Caffe不能处理复杂的数据，但在处理图像的视觉处理时速度较快。Theano

Welcome—Theano1.0.0documentation

使用GPU代替CPU，该框架支持深度学习研究，并能够为需要高计算能力的网络提供准确性。例如，多维数组的计算需要高功率，而Theano能做到这一点。

Theano基于Python，Python是一种经过验证的编程语言，可以提高处理和响应速度。

特性

由于动态代码生成，表达式的计算速度更快。即使值很小，也能提供出色的精确度。单元测试是Theano的一个重要特性，因为它允许用户自我验证代码，以及轻松地检测和诊断错误。

优点

针对CPU和GPU进行了优化。

缺点

当前版本的Theano将不再更新或添加任何功能。Amazonmachinelearning

AmazonMachineLearning机器学习_机器学习服务-AWS云服务

作为AI社区的趋势参与者，Amazonmachinelearning在开发自学工具方面提供了高端支持。

该框架已在其多个服务（如AWS，S3和AmazonRedshift等）中拥有现有的用户基础。这是亚马逊的托管服务，对模型进行数据分析、模型培训和评估三个操作。

特性

即使您是一个初学者、数据科学家或开发人员，AWS中都有针对每个级别的经验定制的工具。安全性至关重要，因此所有数据都是加密的。为数据分析和理解提供广泛的工具。与所有主要数据集的集成。

优点

您不需要使用这个框架编写大量代码。相反，它允许您通过API与AI支持的框架进行交互。数据科学家、开发人员和ML研究人员常用。

缺点

它缺乏灵活性，因为整个框架都是抽象的，所以如果您想选择一个特定的标准化或机器学习算法，就不合适。缺乏数据可视化。Torch

Torch|ScientificcomputingforLuaJIT.

Torch是一个开源框架，可以支持数值运算。它为快速开发深度学习网络提供了多种算法。

它广泛用于Facebook和Twitter的AI实验室。有一个基于Python的框架，称为PyTorch，已经被证明是更简单和更可靠的。

特性

具有许多例程，可以使用N维数组模型进行索引，切片，转置。存在优化例程，主要是基于神经网络模型的数字。GPU支持非常高效。与iOS和Andriod轻松集成。

优点

语言和集成的灵活性非常高。高水平的速度和GPU利用率。预先存在的模型可用于训练数据。

缺点

文档对用户来说不是很清楚，用户学习困难。缺乏立即使用的代码，因此需要时间。它最初基于一种名为Lua的编程语言，并没有多少人知道它。Accord.Net

http://accord-framework.net

Accord.net是一个基于C#的框架，它帮助开发用于音频和图像处理的神经网络。

可以在商业上使用它来生成计算机视觉应用程序，信号处理以及统计应用程序。

特性

成熟，经过良好测试的代码库，因为它始于2012年。提供一组全面的示例模型和数据集，以快速启动应用程序。

优点

它由一个活跃的开发团队持续支持。这个文档齐全的框架可以有效地处理数字密集型计算和可视化。使用该框架可以方便地执行算法和信号处理。它可以轻松处理数值优化和人工神经网络。

缺点

与其他框架相比，它并不为人所知。与其他框架相比，它的性能较慢。ApacheMahout

ApacheMahout

ApacheMahout是一个开源框架，旨在开发可扩展的机器学习框架。它不涉及API本身，而是助于数据科学家和工程师实现新的机器学习算法。

特性

以ScalaDSL而闻名，它在数学上很有表现力支持多个分布式后端扩展

优点

它有助于集群、协同过滤和分类。它的计算操作使用Java库，速度更快。

缺点

Python库与此框架的Java库不兼容。它的计算操作比SparkMLib慢。SparkMLib

MLlib|ApacheSpark

Apache支持的SparkMLib框架由R、Scala、Java和Python支持。它可以加载Hadoop工作流来提供机器学习算法，如分类、回归和集群。

除了Hadoop，它还可以与cloud、Apache甚至独立系统集成。

特性

高性能是关键因素之一，据说比MapReduce快100倍Spark非常通用，可在多种计算环境中运行

优点

它可以快速处理大量的数据，因为它的工作是迭代计算。它有多种语言版本，易于插拔。它可以轻松地循环大规模的数据处理。

缺点

它只能用Hadoop插件。如果没有对这个框架进行大量的工作，就很难理解这个框架的机制

细数最流行的人工智能、深度学习常用框架，不止有TensorFlow，Java也可以进行人工智能开发

作者|弗拉德来源|弗拉德（公众号：fulade_me)

人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。那让我们来看一下都有哪些人工智能开发的框架。

Theano

早在2007加拿大的蒙特利尔大学就开始了Theano的开发，它最初是为了用于学术研究而设计的。虽然出身于学术界，但是在过去很长一段时间里面，Theano都是深度学习开发与研究的行业标准。Theano其实是一个比较底层的库，它比较适合数值计算和优化。支持自动函数梯度计算，支持Python接口，并且集成了Numpy。它并不只是专门用来做深度学习的，可以说Theano是Python的一个数值计算库。它也有缺点，就是不支持GPU和水平扩展。由于TensorFlow在谷歌的支持下强势崛起，Theano可以说是日渐式微，这里面的有个标志性的事件就是Theano创始人之一IanGoodfellow，他放弃了Theano转去Google开发TensorFlow。

Caffe

Caffe是由就读于加州大学伯克利分校的中国籍博士生贾扬清在2013年创建的，是一个老牌框架。贾扬清本科和硕士都是清华毕业，他对两个深度学习的框架都有贡献，一个是TensorFlow，他以前是在Google工作。在2016年贾扬清加入到Facebook，开始了Caffe框架的开发。Caffe的全称是"ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction"，意思是能用于特征提取的卷积架构，它的设计初衷其实是为了针对计算机视觉。缺点是灵活性不足的问题，为了做模型调整会用到C++和CUDA。在2017年4月，Facebook发布了Caffe2，这标志着Caffe有了一个很大的发展。我们可以把它看作是对Caffe更细粒度的重构，在实用的基础上增加了扩展性和灵活性。随着时间的发展，Facebook最后把Caffe2合并到了PyTorch上面了。

PyTorch

说PyTorch之前，我们得先说一说Torch。Torch是一个非主流的深度学习框架，它是基于Lua语言的。而现在主流的深度学习框架使用的语言基本都是Python，所以用Torch就会显得很非主流。但是Facebook的人工智能研究所使用的就是Torch，Torch非常适用于卷积神经网络，同时它的灵活度也很高。有一个特点就是：它是命令式的，支持动态模型。大多数的机器学习框架都是支持静态图模型，也就是说在进行调试时，我们需要先把模型定义好，然后再进行运行和计算。而Torch它的灵活度更高，它可以在运行的过程中更改图模型，这就叫做支持动态的图模型。在2017年初，Facebook在Torch的基础上，发布了一个全新的机器学习框架叫PyTorch。PyTorch可以说是Torch的Python版，增加了很多特性。2018年4月Facebook宣布将Caffe2并入PyTorch，所以说Caffe2就以PyTorch的形式存在。

MXNet

MXNet是亚马逊它支持的深度学习框架。MXNet尝试把两种模式无缝的结合起来，一种是在命令式编程上提供张量运算，一种是在声明式的编程支持符号表达式。这样用户就可以自由的混合来实现他们自己的想法。也就是说，它结合了静态定义计算图和动态定义计算图的优势。另外MXNet支持的语言种类也比较多，除了常见的想Python还有C++，关键的他对R语音也支持的很好，对Go也有支持。但是它的学习曲线会比较高。

CNTK

CNTK又名：MicrosoftCognitiveToolkit。在2016年的微软宣布在给github上开源CNTK(computationalNetworkToolKit)。CNTK对语音和图像支持特别好，语音识别和图像识别也比较快。它还有着更为强大的可扩展性，开发者可以使用多台计算机去实现GPU的扩展，从而能够更加灵活地应对大规模的实验。当然它也支持支持C#语言。

Keras

Keras是一个高级封装的库，同样也非常的受欢迎。它可以跟Theano、CNTK、TensorFlow结合起来工作。它相当于架设在这些框架上的更高一层，因为更高一层，这使得它的使用非常的简单。Keras强调的就是极简主义，你只需要几行代码就能构建一个神经网络。同样它号称为支持快速实验而生，能够把你的想法的迅速转换成为结果。它的语法的也比较明细，文档的也提供的非常好。当然了，它也是支持Python的。

DL4J

DJF4是一个基于JVM，聚焦行业应用，而且提供商业支持的分布式的深度学习框架。它的宗旨就是：在合理的时间里去解决各类涉及大量数据的问题。从它的名字上不难看出，它其实是DeepLearningForJava的缩写，它对Java的支持是它最大的特点。它对使用Java作为开发语言的开发者来说非常友好，它可以与Hadoop和Spark很好的结合起来，也可以使用任意数量的GPU或者CPU运行。

Chainer

Chainer的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，它也是基于Python的深度学习框架。Chanier在"实时"使构件计算图，"边运行边定义"的方法使得构建深度学习网络的变得很灵活。也就是说，Chanier是支持动态图定义的。那这种方法可以让用户在每次迭代的时候可以根据条件去更改计算图，也很容易使用标准的调试器和分析器来调试和重构。

PaddlePaddle

PaddlePaddle是百度旗下的深度学习开源平台，它支持并行分布式深度学习。在2016年9月1日百度世界大会上，当时百度的首席科学家吴恩达宣布：百度的深度学习平台将对外开放，命名为PaddlePaddle。吴恩达认为PaddlePaddle比一个PaddleP要更容易让人记住，事实上也是，PaddlePaddle比Paddle更容易上口。百度的资深科学家，PaddlePaddle的研发负责人徐伟介绍：在PaddlePaddle的帮助下，深度学习模型的设计如同编写伪代码一样容易，工程师只需要关注模型的高层结构，而无需担心任何琐碎的底层问题。

TensorFlow

TensorFlowAmachinelearningplatformforeveryonetosolverealproblems。对每个人来解决现实问题的机器学习平台，这也是TensorFlow存在的宗旨。它不但在上层支持神经网络，它还很全面的支持别的机器学习的算法，像K-Means，决策树，向量积等等。它对语言的支持也很多，Python、C++、Java。在硬件层面，它也可以利用CPU，GPU进行计算。另外的谷歌还出了专门的处理器，叫TPU，也就是Tensor处理器，另外它也支持在移动端使用。还提供了一个叫TensorBoard的可视化工具。这个工具非常强大，它可以基于运行的一些日志和文件，可视化得把模型训练和结果展现出来。TensorFlow提供了不同层次的接口，从低层到高层。越低的层次越灵活，越容易去控制，越高层次是越容易使用。TensorFlow支持的语言也非常多：Go、Python、C++、Java、Swift、R语音、C#、js等。还有运行在Web端的TensorFlow.js，我们可以使用Javascript在网页端进行机器学习的训练和使用。在移动端同样提供支持的是TensorFlowLite，我们可以把在服务器端训练好的模型下发到移动端(Android、iOS、树莓派等)，在移动端通过TensorFlowLite来使用。

Omdia发布《中国人工智能框架市场调研报告》

行业研究机构Omdia(Informatech集团旗下)发布《中国人工智能框架市场调研报告》,指出中国AI框架市场竞争格局与创新趋势。Omdia调研发现,PyTorch、TensorFlow与MindSpore在知名度与市场份额上处于第一梯队。

人工智能随着技术的发展逐渐出现在大众眼前,作为新兴产业,市场规模不断扩大,应用场景也随着人工智能技术的成熟而扩展。从科研创新到产业应用落地,预训练大模型、AIforScience、负责任的AI等已成为全球学术界、产业界的焦点。AI框架是模型算法开发的核心,是支撑人工产业繁荣发展的基础,因此Omdia深入研究了AI框架的发展与产业趋势。

时下,以ChatGPT为代表的大模型获得的瞩目已经超越学术界、产业界,成为所有人的关注的创新成果,而大模型需要有强大的AI框架技术支撑。报告指出预训练大模型的三大趋势:第一,大模型参数量继续呈指数增长态势,“大模型”正走向“超大模型”;第二,大模型正从单模态走向多模态、多任务融合;第三,人工智能框架对大模型的训练有关键性的技术支撑作用。

在支持超大规模模型训练开发方面,全球领先的人工智能框架TensorFlow和PyTorch仍然占据领导地位;同时,开发者认为在中国本土人工智能框架中昇思MindSpore已占据优势地位,原生支持大模型,并孵化出了一系列创新大模型。

Omdia通过与专家深度访谈,发现TensorFlow由于有了JAX这一新生框架的融入,给业界带来更多期待;PyTorch则是依托第三方并行算法库补充了大模型支持能力;在中国本土市场上,百度飞桨和昇思MindSpore由于有独特的中国本土语言和数据优势,更能在支持本土预训练大模型方面取得成功。

在以ChatGPT为代表的AIGC火爆的背后,也出现了“造假”等AI伦理道德问题,人工智能开发者和机构越来越关注“负责任的人工智能”。 Omdia在对开发者的调研中发现,在所有主流人工智能框架中,TensorFlow与MindSpore对“负责任的人工智能”提供的支持能力最好,分别是第一与第二名。

同时,《中国人工智能框架市场调研报告》指出,“负责任的人工智能”既是一套道德准则,又是一套技术体系。“负责任的人工智能”是以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法。人工智能框架引入众多的技术手段和可信AI功能模块,帮助开发者打造可信AI,帮助开发者和机构解决人工智能的安全隐私等合规性问题,实现人工智能的可持续发展。

在科研创新领域,“AIforScience”也是人工智能行业的前沿热点,人工智能与科学的深度融合正在推动科研范式的创新,给科研领域带来了新的发展机遇。Omdia的分析师认为,与大模型类似,“AIforScience”是AI创新发展的新的重要方向,而人工智能框架对“AIforScience”的发展起着关键的技术支撑作用。“AIforScience”的发展对人工智能框架提出了更高的要求,调研发现,中国的人工智能开发者认为昇思MindSpore是最适合做“AIforScience”项目的国产人工智能框架,其对“AIforScience”的支持能力甚至超过了PyTorch,并有赶超TensorFlow的趋势。

人工智能框架作为AI创新的重要基础,将助力行业加速智能化转型升级。更多人工智能框架调研发现,请查看《中国人工智能框架市场调研报告》。

人工智能常用10大开发框架和AI库

人工智能常用框架

人工智能是未来发展的一个新方向，从金融服务至医疗保健，再到运输，未来各行各业都会使用到人工智能，这是21世纪又一次的革命性创新。

人工智能的实现离不开开发框架和AI库，以下是汇总的10大高质量人工智能开发框架和AI库，以便于更深入的了解并探索人工智能的世界！

TensorFlow

TensorFlow是人工智能领域最常用的框架，是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件，该框架允许在任何CPU或GPU上进行计算，无论是台式机、服务器还是移动设备都支持。该框架使用C++和Python作为编程语言，简单易学。

2.微软的CNTK

CNTK是一款开源深度学习工具包，是一个提高模块化和维护分离计算网络，提供学习算法和模型描述的库，可以同时利用多台服务器，速度比TensorFlow快，主要使用C++作为编程语言。

Theano

Theano是一个强大的Python库，该库使用GPU来执行数据密集型计算，操作效率很高，常被用于为大规模的计算密集型操作提供动力。

4.Caffe

Caffe是一个强大的深度学习框架，主要采用C++作为编程语言，深度学习速度非常快，借助Caffe，可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络。

5.Keras

Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库，与TensorFlow、CNTK和Theano不同，它是作为一个接口，提供高层次的抽象，让神经网络的配置变得简单。

6.Torch

Torch是一个用于科学和数值的开源机器学习库，主要采用C语言作为编程语言，它是基于Lua的库，通过提供大量的算法，更易于深入学习研究，提高了效率和速度。它有一个强大的n维数组，有助于切片和索引之类的操作。除此之外，还提供了线性代数程序和神经网络模型。

Accord.NET

Accord.NET框架是一个.NET机器学习框架，主要使用C#作为编程语言，该框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至是可视化，除此之外，Accord.NET对计算机视觉和信号处理功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。

SparkMLlib

ApacheSparkMLlib是一个可扩展的机器学习库，可采用Java、Scala、Python、R作为编程语言，可以轻松插入到Hadoop工作流程中，提供了机器学习算法，如分类，回归和聚类，在处理大型数据时非常快速。

Sci-kitLearn

Sci-kitLearn是一个非常强大的机器学习Python库，主要用于构建模型，对于统计建模技术非常有效，其特性包括监督学习算法、无监督学习算法和交叉验证。

MLPack

MLPack是一个用C++实现的可扩展的机器学习库，其运行速度快，轻松易学！

以上是人工智能领域值得推荐的高质量的框架和AI库，对于想从事或正在从事相关工作的人员来说，最好都可以尝试使用一下，相信必定会有所收获！