【github干货】主流深度学习开源框架从入门到熟练

文章首发于微信公众号《有三AI》

今天送上有三AI学院第一个github项目

01项目背景

目前深度学习框架呈百家争鸣之态势，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，tiny-dnn，deeplearning4j，matconvnet等，一个合格的深度学习算法工程师怎么着都得熟悉其中的3个以上吧。

而且，学习不应该停留在官方的demo上，而是要学会从自定义数据的读取，自定义网络的搭建，模型的训练，模型的可视化，模型的测试与部署等全方位进行掌握。

因此，我们开设了这个github项目，以图像分类任务为基准，带领大家一步一步入门，后续会增加分割，检测等任务。

当前的图像分类任务为二分类的表情分类任务，为微笑与非微笑两个类别，案例样本如下。

无表情

微笑

02框架简介

总的来说，深度学习系统通常有两种编程方式，一种是声明式编程(declarative programming)，用户只需要声明要做什么，而具体执行则由系统完成。以Caffe，TensorFlow的计算图为代表。优点是由于在真正开始计算的时候已经拿到了整个计算图，所以可以做一系列优化来提升性能。实现辅助函数也容易，例如对任何计算图都提供forward和backward函数，另外也方便对计算图进行可视化，将图保存到硬盘和从硬盘读取。缺点是debug很麻烦，监视一个复杂的计算图中的某个节点的中间结果并不简单，逻辑控制也不方便。

一种是命令式编程(imperative programming)，以numpy，torch/pytorch为代表，每个语句按照原来的意思顺序执行。它的特点是语义上容易理解，灵活，可以精确控制行为。通常可以无缝地和主语言交互，方便地利用主语言的各类算法，工具包，debug和性能调试器，但是实现统一的辅助函数和提供整体优化都很困难。

综上，各有优劣，自由选择，这里不是为了给大家详细介绍框架，而是快速扫盲，更多请阅读对应文章和官方文档，相关代码进行学习。

2.1 caffe

Caffe是伯克利的贾扬清主导开发，以C++/CUDA 代码为主，最早的深度学习框架之一，比 TensorFlow、Mxnet、Pytorch 等都更早，需要进行编译安装。

支持命令行、Python和Matlab接口，单机多卡、多机多卡等都可以很方便的使用，快速入门见下文。

【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试

2.2 tensorflow

TensorFlow是Google brain推出的开源机器学习库，与Caffe一样，主要用作深度学习相关的任务。与Caffe相比TensorFlow的安装简单很多。

TensorFlow = Tensor + Flow，Tensor 就是张量，代表N维数组，这与Caffe中的blob是类似的；Flow即流，代表基于数据流图的计算。

TensorFlow最大的特点是计算图，即先定义好图，然后进行运算，所以所有的TensorFlow代码，都包含两部分：

(1) 创建计算图，表示计算的数据流。它做了什么呢？实际上就是定义好了一些操作，你可以将它看做是Caffe中的prototxt 的定义过程。

(2)运行会话，执行图中的运算，可以看作是Caffe中的训练过程。只是TensorFlow的会话比Caffe灵活很多，由于是Python 接口，取中间结果分析，Debug等方便很多，快速入门见下文。

【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试

2.3 mxnet

mxnet是amazon的官方框架，它尝试将上面说的两种模式无缝的结合起来。在命令式编程上MXNet提供张量运算，进行模型的迭代训练和更新中的控制逻辑；在声明式编程中MXNet支持符号表达式，用来描述神经网络，并利用系统提供的自动求导来训练模型，快速入门见下文。

【mxnet速成】mxnet图像分类从模型自定义到测试

2.4 pytorch

一句话总结Pytorch = Python + Torch。

Torch是纽约大学的一个机器学习开源框架，几年前在学术界非常流行，包括Lecun等大佬都在使用。但是由于使用的是一种绝大部分人绝对没有听过的Lua语言，导致很多人都被吓退。后来随着Python的生态越来越完善，Facebook人工智能研究院推出了Pytorch并开源。Pytorch不是简单的封装Torch 并提供Python 接口，而是对Tensor以上的所有代码进行了重构，同TensorFlow一样，增加了自动求导。

后来Caffe2全部并入Pytorch，如今已经成为了非常流行的框架。很多最新的研究如风格化、GAN等大多数采用Pytorch源码，快速入门见下文。

【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

2.5 paddlepaddle

正所谓google有tensorflow，facebook有pytorch，amazon有mxnet，作为国内机器学习的先驱，百度也有PaddlePaddle，其中Paddle即Parallel Distributed Deep Learning(并行分布式深度学习)，整体使用起来与tensorflow非常类似，可参考下文。

【paddlepaddle速成】paddlepaddle图像分类从模型自定义到测试

2.6 keras

Keras是一个非常流行、简单的深度学习框架，它的设计参考了torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。 Keras的特点是能够快速实现模型的搭建，是高效地进行科学研究的关键，可参考下文。

【Keras速成】Keras图像分类从模型自定义到测试

2.7 其他

除了以上最常用的框架，还有theano，cntk，tiny-dnn，deeplearning 4j，matconvnet等，我们后续会补充教程，增强github案例，欢迎大家关注，下面是github项目链接，欢迎来做贡献。

https://github.com/longpeng2008/LongPeng_ML_Course

感谢各位看官的耐心阅读，不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上，欢迎大家关注有三公众号 有三AI！

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