本文为数盟原创译文

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。

在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。

这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。

这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。

其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy和Blocks等）。

另外的我只是在一些特别的任务中用过（比如nolearn和他们的Deep Belief Network implementation）。

这篇文章的目的是向你介绍这些库。我建议你认真了解这里的每一个库，然后在某个具体工作情境中你就可以确定一个最适用的库。

我想再次重申，这份名单并不详尽。此外，由于我是计算机视觉研究人员并长期活跃在这个领域，对卷积神经网络（细胞神经网络）方面的库会关注更多。

我把这个深度学习库的列表分为三个部分。

第一部分是比较流行的库，你可能已经很熟悉了。对于这些库，我提供了一个通俗的、高层次的概述。然后，针对每个库我详细解说了我的喜欢之处和不喜欢之处，并列举了一些适当的应用案例。

第二部分进入到我个人最喜欢的深度学习库，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。

最后，我对第一部分中不经常使用的库做了一个“福利”板块，你或许还会从中发现有用的或者是在第二板块中我还没有尝试过但看起来很有趣的库。

接下来就让我们继续探索。

针对初学者：

1.Caffe

提到“深度学习库”就不可能不说到Caffe。事实上，自从你打开这个页面学习深度学习库，我就敢打保票你肯定听说Caffe。

那么，究竟Caffe是什么呢？

Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）建立的深度学习框架。它是模块化的，速度极快。而且被应用于学术界和产业界的start-of-the-art应用程序中。

事实上，如果你去翻阅最新的深度学习出版物（也提供源代码），你就很可能会在它们相关的GitHub库中找到Caffe模型。

虽然Caffe本身并不是一个Python库，但它提供绑定到Python上的编程语言。我们通常在新领域开拓网络的时候使用这些绑定。

我把Caffe放在这个列表的原因是它几乎被应用在各个方面。你可以在一个空白文档里定义你的模型架构和解决方案，建立一个JSON文件类型的.prototxt配置文件。Caffe二进制文件提取这些.prototxt文件并培训你的网络。Caffe完成培训之后，你可以把你的网络和经过分类的新图像通过Caffe二进制文件，更好的就直接通过Python或MATLAB的API。

虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。

主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。更重要的是， Caffe不能用编程方式调整超参数！由于这两个原因，在基于Python的API中我倾向于对允许我实现终端到终端联播网的库倾斜（包括交叉验证和调整超参数）。

  1. Theano

在最开始我想说Theano是美丽的。如果没有Theano，我们根本不会达到现有的深度学习库的数量（特别是在Python）。同样的，如果没有numpy，我们就不会有SciPy、scikit-learn和 scikit-image,，同样可以说是关于Theano和深度学习更高级别的抽象。

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。

  1. 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。

  1. 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：

  1. 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。

  1. 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。

它确实需要更多的代码来设立一个实验并在mxnet上运行（与Keras相比），但如果你需要跨多个GPU或系统分配训练，我推荐mxnet。

  1. sklearn-theano

有时候你并不需要终端到终端的培养一个卷积神经网络。相反，你需要把CNN看作一个特征提取器。当你没有足够的数据来从头培养一个完整的CNN时它就会变得特别有用。仅仅需要把你的输入图像放入流行的预先训练架构，如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet，然后从FC层提取特征（或任何您要使用的层）。

总之，这就是sklearn-theano的功能所在。你不能用它从头到尾的训练一个模型，但它的神奇之处就是可以把网络作为特征提取器。当需要评估一个特定的问题是否适合使用深度学习来解决时，我倾向于使用这个库作为我的第一手判断。

  1. nolearn

我在PyImageSearch博客上用过几次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上进行一些初步的GPU实验和在Amazon EC2 GPU实例中进行深度学习。

Keras把 Theano和TensorFlow包装成了更具人性化的API，而nolearn也为Lasagne做了相同的事。此外，nolearn中所有的代码都是与scikit-learn兼容的，这对我来说绝对是个超级的福利。

我个人不使用nolearn做卷积神经网络（CNNs），但你当然也可以用（我更喜欢用Keras和mxnet来做CNNs）。我主要用nolearn来制作Deep Belief Networks (DBNs)。

  1. DIGITS

DIGITS并不是一个真正的深度学习库（虽然它是用Python写的）。DIGITS（深度学习GPU培训系统）实际上是用于培训Caffe深度学习模式的web应用程序（虽然我认为你可以破解源代码然后使用Caffe以外其他的后端进行工作，但这听起来就像一场噩梦）。

如果你曾经用过Caffe，那么你就会知道通过它的终端来定义.prototxt文件、生成图像数据、运行网络并监管你的网络训练是相当繁琐的。 DIGITS旨在通过让你在浏览器中执行这些任务来解决这个问题。

此外，DIGITS的用户界面非常出色，它可以为你提供有价值的统计数据和图表作为你的模型训练。另外，你可以通过各种输入轻松地可视化网络中的激活层。最后，如果您想测试一个特定的图像，您可以把图片上传到你的DIGITS服务器或进入图片的URL，然后你的Caffe模型将会自动分类图像并把结果显示在浏览器中。干净利落！

福利：

  1. Blocks

说实话，虽然我一直想尝试，但截至目前我的确从来没用过Blocks（这也是我把它包括在这个列表里的原因）。就像许多个在这个列表中的其他库一样，Blocks建立在Theano之上，呈现出一个用户友好型的API。

  1. deepy

如果让你猜deepy是围绕哪个库建立的，你会猜什么？

没错，就是Theano。

我记得在前一段时间用过deepy（做了初始提交），但在接下里的大概6-8个月我都没有碰它了。我打算在接下来的博客文章里再尝试一下。

  1. pylearn2

虽然我从没有主动地使用pylearn2，但由于历史原因，我觉得很有必要把它包括在这个列表里。 Pylearn2不仅仅是一般的机器学习库（地位类似于scikit-learn），也包含了深度学习算法的实现。

对于pylearn2我最大的担忧就是（在撰写本文时），它没有一个活跃的开发者。正因为如此，相比于像Keras和mxnet这样的有积极维护的库，推荐pylearn2我还有些犹豫。

  1. Deeplearning4j

这本应是一个基于Python的列表，但我想我会把Deeplearning4j包括在这里，主要是出于对他们所做事迹的无比崇敬——Deeplearning4j为JVM建立了一个开源的、分布式的深度学习库。

如果您在企业工作，你可能会有一个塞满了用过的Hadoop和MapReduce服务器的储存器。也许这些你还在用，也许早就不用了。

你怎样才能把这些相同的服务器应用到深度学习里？

事实证明是可以的——你只需要Deeplearning4j。

深入研究深度学习和卷积神经网络

ADE.tm

图1：了解PyImageSearch大师课程内的如何利用深度学习和卷积神经网络对图像内容进行分类

对深度学习好奇吗？

我会在这里提供帮助。

在PyImageSearch大师的课程中，我创建了21节课包括256页的神经网络、深度信念网络和卷积神经网络教程，可以让你轻松快速的学到这些内容。

想要了解更多关于PyImageSearch大师课程的内容（抢10个免费课程样本），只需点击下面的链接：

https://www.pyimagesearch.com/pyimagesearch-gurus/?src=post-deep-learning-libs

总结

在这篇文章中，我回顾了一些我最喜爱的深度学习和卷积神经网络库。但这个列表决不是详尽的，而且专注于计算机视觉和卷积神经网络的深度学习库肯定是有失偏颇的。

尽管这样说，但对于一个刚刚进入深度学习领域，并在寻找一个合适的库的人，我认为这确实是一个伟大的列表。

我个人认为打败Keras和mxne是很难的事。Keras库位于计算的龙头地位，如Theano和TensorFlow，可以让您只需几行Python代码就可以构建深度学习架构。

虽然mxnet可能需要更多一点的代码来构建和培养网络，但它能够轻松高效地将培养任务分配到多个GPU中。如果你在一个多GPU系统或环境中，并希望充分利用这个环境，那就肯定要试一试mxnet。

原文链接：

class="wp-embedded-content" sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="http://www.pyimagesearch.com/2016/06/27/my-top-9-favorite-python-deep-learning-libraries/embed/#?secret=A6ehun8NW3" data-secret="A6ehun8NW3" width="500" height="306" title="Embedded WordPress Post" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="margin: 0px; padding: 0px;">

我最喜欢的9个 Python深度学习库相关推荐

  1. Python深度学习库theano安装的吐血经历

    Theano是一个Python库,可以在CPU或GPU上运行快速数值计算. 这是Python深度学习中的一个关键基础库,你可以直接用它来创建深度学习模型或包装库,大大简化了程序. pip instal ...

  2. Python 深度学习库 Keras 发布官方中文文档，这里有你需要了解的一切

    今年1月,Keras作者.谷歌AI研究员François Chollet在推特上发出召唤:讲中文的Keras用户们,是否有人愿意帮忙一起搞个Keras文档的中文版? 一个多月后,官方中文文档来了. K ...

  3. python深度学习库系列教程——python调用opencv库教程

    分享一个朋友的人工智能教程.零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!大家可以看看是否对自己有帮助:点击打开 全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python教程全解 OpenCV安装 pip inst ...

  4. python深度学习库keras——各类网络层

    全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python教程全解 一.网络层 keras的层主要包括: 常用层(Core).卷积层(Convolutional).池化层(Pooling).局部连接层.递归层( ...

  5. python深度学习库keras——网络建模全解

    全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python教程全解 一.数据预处理 1.序列预处理 1.1.填充序列pad_sequences keras.preprocessing.sequence.pad_ ...

  6. python深度学习库keras——安装

    TensorFlow安装 keras需要在TensorFlow之上才能运行.所以这里安装TensorFlow.TensorFlow需要vs2015环境,需要wein64位环境,所以32位的小伙伴需要升 ...

  7. python深度学习库tensorflow——实现FC卷积神经网络识别mnist手写体

    全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python教程全解 FC全连接神经网络的理论教程参考 http://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details ...

  8. Python深度学习篇

    Python深度学习篇一<什么是深度学习> Excerpt 在过去的几年里,人工智能(AI)一直是媒体大肆炒作的热点话题.机器学习.深度学习 和人工智能都出现在不计其数的文章中,而这些文章 ...

  9. 怎么装python的keras库_Keras 教程: Python 深度学习终极入门指南

    在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络! 事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请注意 ...

最新文章

  1. TSNE Understanding
  2. SharePoint WebPart:扩展SharePoint 2007中图片展示功能
  3. 2018年开发者生态体系状态调查报告(第一部分)
  4. 将std::string字符串格式的数字转换为int类型的数字
  5. php生成静态html分页实现方法
  6. 昔日光伏巨头赛维LDK迎“接盘侠” 平煤系深度整合产业链
  7. DolphinDB配置
  8. 算法不会，尚能饭否之排序——插入排序法（用链表实现）
  9. 施耐德 m340 编程手册_施耐德PLC漏洞历险记
  10. C++ 什么叫做离散化
  11. 李开复：垂直搜索违背了搜索引擎的发展初衷
  12. Tomcat下载——tomcat7、tomcat8、tomcat9官网下载链接
  13. MySql可视化工具MySQL Workbench使用笔记
  14. PHP网站开发的流程步骤
  15. 安卓系统原生定位不可用修改
  16. java课设模板_java课程设计模板
  17. layui的treeTable插件表格树表格行单击点击事件绑定不生效
  18. vscode自动排版_微信公众号排版 | 最适合程序员的公众号排版
  19. LCP 03. 机器人大冒险-力扣双百代码
  20. 傅里叶分析之掐死教程（完整版）（转）

热门文章

  1. ps5上有什么好玩的游戏
  2. [FROM LUOGU]P1600 【NOIP2016DAY1T2】天天爱跑步
  3. CF #253 div2
  4. Linux最帅版主所经历的面试题
  5. jsp 清空 session
  6. [wp] 攻防世界-wtf.sh-150
  7. 苹果自动关机_OPPO手机开机10秒奇葩自动关机，修过没修好，原来是这个小件坏了...
  8. 离职员工讲述易到混乱：CEO在办公室煮面条、逼员工下跪
  9. Linux系统下实现图片切换的方法
  10. CF1474A Puzzle From the Future （模拟