2019深度学习框架排行榜 (从TOP 10到TOP 3)

CNTK是由微软开发的深度学习框架，是一个用于商业级分布式深度学习的开源工具包。它通过定向图将神经网络描述为一系列计算步骤，支持DNNs，CNNs以及自由组合的模型。今年，CNTK团队也宣布不再更新项目，让人唏嘘。

总的来说，各家的深度学习框架各有千秋，重要的是找到适合自己团队的，能够快速匹配团队的技术栈，快速试验以期发挥深度学习技术应用落地的商业价值。

4. 如何选择?

那么如何在众多的框架中做选择呢?我推荐这3个框架：TensorFlow，Pytorch，飞桨。其他框架不是投入资源有限，就是已经不再维护了。实际上，我们都应该或多或少地去了解这3个框架，根据自己的实际情况可以快速选型。

如果是刚刚接触深度学习，以学习为目的的开发者，我建议从TensorFlow和飞桨开始上手，至少目前来看，Google和百度是倾全力打造这两个平台的，他们已经不只是一个深度学习框架了，更是一个AI开发的生态，从基础的视频课程，完善的文档体系到项目的开放落地提供的是统一的服务。多说一句，百度飞桨的基础文档相当详细，不仅有代码实现，数据流过程的教程，同时也包含了详细的算法原理，这点为那些还不是那么了解相应模型的同学带来极大的方便。对于学有余力的同学，我建议这3个框架都可以去了解下。

如果是出于学术目的，建议从Pytorch开始，毕竟学术研究要紧盯着前沿，看文章，复现文章中模型的效果，选大家都用的可以节省不必要的时间成本，把重点放在优化模型提升模型效果上。

如果是想要开箱即用，想将深度学习技术快速应用到自己的场景中尝试，我建议选择飞桨，飞桨中有大量的实战案例，套到相应的场景基本就能迭代起来了。而且在NLP领域，需要对各种语言进行预处理，毫无疑问对中文支持更好的是飞桨，比如ERNIE，其挖掘海量的中文数据，对先验语义知识进行建模，增强了语义表达能力，可以作为NLP，NLU应用的基础服务不同的场景。

随手贴几个招聘网站上的JD，也可以帮大家明确一下方向，供参考。

5. 未来

我们处在更好的时代。

感谢互联网文化，感谢开源文化，让技术可以以指数级的速度发展，我们更要感谢在时代转折点的那些引路人，没有Google、百度等企业不遗余力地尝试将新技术应用于各产业，就没有技术的飞速发展，就没有更美好的生活模式的变迁。

AI技术的平民化是智能时代发展的催化剂，我们应用深度学习技术，从原理到框架，再到应用平台化工具将其落地到所有的场景，这是未来的发展趋势。得益于5G技术的发展，相信在不久的将来，我们将实现万物互联。深度学习是AIoT时代的关键，各平台已有的实践落地项目给我们提供了产业落地的实现路径。可谓星星之火，渐成燎原之势，另外，发展我国自己的AI开发生态也同样重要，考虑到近期的“华为事件”，有备无患。

最后，我想说的是，框架、平台都只是为我们提供了工具，我们得明确目标并找到合适的场景，推进应用在业务上的落地，实现商业价值才能拥有核心竞争力。

6. 参考

1.  https://www.techspot.com/article/1582-state-of-5g-wireless/
2.  https://www.tensorflow.org/
3.  https://pytorch.org/
4.  https://www.paddlepaddle.org.cn/
5.  https://deeplearning4j.org/
6.  https://chainer.org/
7.  https://mxnet.incubator.apache.org/
8.  https://keras.io/
9.  https://github.com/Theano/Theano
10.  https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
11.  https://binaryinformatics.com/pytorch-vs-tensorflow/
12.  https://www.springboard.com/blog/deep-learning-frameworks/

【51CTO原创稿件，合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】

（编辑：我爱故事小小网_铜陵站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!