初学者比较关心的问题就是好不好上手，以及是否容易扩展。我把这两个平台作为论文实现的工具，代码能力有限，所以在一个初学者角度说一下在自己的感想。

安装难易度：caffe>pytorch

caffe部署我是遇到不少麻烦的，特别是实验室很多人共用一个路径，环境比较乱，编译caffe基本上不可能不遇到问题，大部分问题baidu一下都可以解决。caffe最近又有了caffe2，要求是CUDA8.0 cudnn6及以上，CUDA7.5没戏，资料较少。

pytorch

配合anaconda使用，特别好用，conda一个新的环境，多少个人共用服务器也不会乱。需要注意的一点是，conda虽然会帮助大家配包，但是不会对照你的cuda版本和cudnn版本，所以安装pytorch的时候，建议CUDA-toolkit和cudnn的python包自己选择对应版本安装，然后再conda install pytorch。否则可能服务器上是CUDA7.5但是conda给安装了CUDA8.0的toolkit，GPU就没法用了。

上手难易度：caffe<pytorch

caffe

优点：prototxt结构非常清晰，一个网络结构文件，一个solver文件，结构清晰，简单易懂，还有在线的netscope可以直接复制网络结构代码，可以直观的获得网络结构的图形化表示。网络每层的weight和bias可以分别设置不同的学习速率。

缺点：不支持3D卷积。如果网络比较大，每层属性差不多，仍然需要逐层编写，比较繁琐。

pytorch

优点：网络灵活性高，支持动态图。python脚本语言，易于扩展。支持3D卷积。如果一个网络很多层，每层结构差不多，可以编写代码循环生成这些层，比较简洁。

缺点：灵活性太高，网络结构图形化表示相对困难，有一位大牛写了个代码，用起来不是很easy，出来的图也不如caffe那个好看。想要分别设定weight和bias的学习速率貌似不太容易。

扩展难易度：caffe>pytorch

caffe：对于不熟悉C++编程的人，扩展难度大，可以考虑使用python layer进行扩展。

pytorch: 相对容易，Variable可以自动求导。只用写forward函数就可以。

性能：

目前我跑过的网络，pytorch的网络结果比caffe略低。pytorch相比caffe占用内存更多，速度不如caffe。但是如果要复现各种论文，设计自己的loss函数，pytorch比较容易编写。比起caffe不支持这不支持那，pytorch支持的运算更多，更灵活。caffe2现在已经支持ND卷积，也解决了caffe部署困难的情况，可惜资料较少。等过完年我把CUDA升个级装一下caffe2试试。

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