文章主题:人工智能, 机器学习, 深度学习, 框架

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虽然人工智能(AI)的发展历史悠久,但它并未因此 redundant,反而正站在新的浪潮前沿。AI曾是被少数狂热爱好者与天才所垄断的领域,然而,随着各类库和框架的不断涌现,AI已逐渐变得更为亲民,成为了IT行业中广泛涉足的领域。这不仅吸引了众多人才投身其中,也使得AI技术的应用范围愈发广泛。

在这篇文章中,我们将重点关注用于人工智能(AI)开发的优质库,同时分析它们的优势与劣势,以及所具备的特性。接下来,让我们一起深入探讨AI库的领域。

1. TensorFlow

“使用数据流程图对可拓展的机器学习进行计算”

语言:C++

在初次接触人工智能领域时,您可能会听到诸如谷歌的TensorFlow等众多框架中的首个。TensorFlow是一款采用数据流程图进行数值计算的开源软件,以其独特的架构而受到广泛关注。这款框架支持在各种设备上进行计算,无论是桌面电脑、服务器还是移动设备,都可以轻松应对。此外,它还可以在Python编程语言中运行。TensorFlow的主要功能在于通过数据层进行处理和排序,同时我们还可以调用各个节点,并根据接收到的信息做出相应的决策。这样一来,开发者就能够更加灵活地运用这个强大的工具,从而更好地满足实际需求。

优点:

使用简单易学的语言,如 Python。使用计算图进行抽象。可以使用 TensorBoard 获得可视化。

缺点:

运行速度慢,因为 Python 不是最快的语言。缺乏许多预训练的模型。不完全开源。

2. Microsoft CNTK

“开源的深度学习工具包”

语言:C++

能否认为这是微软对谷歌 TensorFlow 的一种回击?微软的 CNTK(计算网络工具包)是一个旨在加强模块化并维持计算网络分离的库,它提供了学习算法和模型描述。当需要大量的服务器来进行计算时,CNTK 可以有效地利用多台服务器。据悉,CNTK 在功能上与谷歌的 TensorFlow 相差无几,但运算速度却略胜一筹。

优点:

高度灵活。允许分布式训练。支持 C++、C#、Java 和 Python。

缺点:

它由一种新的语言——NDL(网络描述语言)实现。缺乏可视化。

3. Theano

“数值计算库”

语言:Python

Theano,作为TensorFlow的主要竞争者之一,是一款功能强大的Python库,其特色在于能够利用高效的多维数组进行数值计算,而无需依赖CPU。通过GPU进行数据密集型计算,Theano的效率之高使其在过去的十年里,成为了大规模数据处理的首选工具。然而,在2017年9月28日,Theano的开发团队宣布将于同年11月15日发布1.0版本后,将暂停对其主要开发。尽管如此,Theano的强大实力并未因此减弱,仍然可以被广泛应用于深度学习的研究和学习之中。

优点:

对 CPU 和 GPU 进行了适当优化。高效的数值计算任务。

缺点:

与其他库相比,原始的 Theano 有点儿低级。需要与其他库一起使用,以获得较高级的抽象。在 AWS 上使用有点小 Bug。

4. Caffe

“应对深入学习的快速开放架构”

语言:C++

Caffe 是一款功能强大的深度学习框架,与该列表中的其他框架相比,它在深度学习领域的研究中具有很高的效率和速度。利用 Caffe,用户可以轻松地搭建一个适用于图像分类的卷积神经网络(CNN)。值得注意的是,Caffe 在 GPU 上的性能表现尤为出色,其运行速度相较于其他框架更为迅速。

上图是 Caffe 的主类。 优点:

可以与 Python 和 MATLAB 绑定使用。高性能。无需编写代码,即可训练模型。

缺点:

对递归网络支持不好。对新架构来说不是很好。

5. Keras

“针对人类的深度学习”

语言:Python

Keras,这是一个由Python语言构建的开源神经网络库,与TensorFlow、CNTK、Theano等端到端的机器学习框架不同,它并非一个完整的解决方案,而是一个API接口,它提供了一种高级别的抽象,从而简化了神经网络的配置过程,用户无需关心其运行于哪个框架之上。值得注意的是,谷歌的TensorFlow已经支持和Keras作为后端,预计微软的CNTK也将很快对此做出支持。

优点:

它对用户友好,易于上手。高度拓展。可以在 CPU 或 GPU 上无缝运行。完美兼容 Theano 和 TensorFlow。

缺点:

不能有效地作为一个独立的框架来使用。

6. Torch

“开源机器学习库”

语言:C

Torch是一个广泛应用于科学计算和数值计算的开源机器学习库,其核心功能是基于Lua编程语言实现的。作为一个全面而深入的工具,Torch不仅提供了丰富的算法资源,而且通过优化计算效率和速度,极大地推动了相关领域的发展。此外,Torch还具备卓越的N维数组功能,能够轻松完成诸如切片和索引等复杂计算任务。同时,它还能支持线性代数程序和神经网络模型的构建,为科研工作者和工程师们提供了极大的便利。总之,Torch以其独特的优势,成为了科学计算和数值计算领域的有力助手。

优点:

高度灵活。速度快,效率高。大量的预训练模型可用。

缺点:

说明文档不够清晰。缺乏立即使用的即插即用代码。它基于一个不怎么流行的编程语言 Lua。

7. Accord . NET

“针对 . NET 的机器学习、计算机视觉、统计学和通用科学计算”

语言:C#

这是为 C# 程序员准备的。 Accord . NET 框架是一个 .NET 机器学习框架,使得音频和图像的处理变得更加简单。 该框架可以有效地解决数值优化、人工神经网络,甚至给出了可视化的特征。此外,Accord . NET 对计算机视觉和信号处理具有强大的功能,并且易于算法实现。

优点:

它拥有一个庞大且活跃的开发团队。说明文档非常不错。高质量的可视化。

缺点:

这不是一个非常流行的框架。与 TensorFlow 相比,速度慢。

8. Spark MLlib

“可扩展的机器学习库”

语言:Scala

Apache 的 Spark MLlib 是一个具有高度拓展性的机器学习库。 它在 Java、Scala、Python 甚至 R 语言中都非常有用,因为它使用 Python 和 R 中类似 Numpy 这样的库,能够进行高效的交互。 MLlib 可以很容易地插入 Hadoop 工作流程中。它提供了机器学习算法,如分类、回归、聚类等。 这个强大的库在处理大规模的数据时,速度非常快。

优点:

对于大规模数据处理来说,非常快。可用于多种语言。

缺点:

陡峭的学习曲线。仅 Hadoop 支持即插即用。Sci-Kit Learn “Python 中的机器学习”

9. Sci-Kit Learn

“Python 中的机器学习”

语言:Python

Sci-kit learn 是一个针对机器学习的强大 Python 库,主要用于构建模型。 使用诸如 Numpy、SciPy 和 Matplotlib 等其他库构建,对于统计建模技术(如分类、回归、集群等)非常有效。 Sci-Kit learn的特性包括监督式学习算法、非监督式学习算法和交叉验证。

优点:

可以使用许多 shell 算法。高效的数据挖掘。

缺点:

不是最好的模型构建库。GPU 使用不高效。

10. MLPack

“可扩展的 C++ 机器学习库”

语言:C++

MLPack 是一个使用 C++ 实现的可扩展的机器学习库。在 C++ 中,你可以猜到,它的内存管理非常出色。 拥有高质量的机器学习算法与库,MLPack 的运行速度非常快。它对新手十分友好,因为它提供了一个可供使用的简单 API。

优点:

高度拓展。可以与 Python 和 C++ 绑定。

缺点:

说明文档不够清晰。(如果这也算的话)

总结

本文所讨论的库都非常高效,久经时间检验,已经是当前无比接近真理的存在了。Facebook、谷歌、雅虎、苹果、微软都在使用这些库进行深度学习和机器学习项目。希望柳猫的文章能对大家有所帮助。

作者:柳猫

链接:http://www.imooc.com/article/79569

来源:慕课网

本文原创发布于慕课网 ,转载请注明出处,谢谢合作

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