機器學(xué)習(xí)有哪些框架

深度學(xué)習(xí)需要大量的計算。它通常包含具有許多節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且每個節(jié)點都有許多需要在學(xué)習(xí)過程中必須不斷更新的連接。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都有成百上千個相同的人工神經(jīng)元在執(zhí)行相同的計算。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)適用于GPU(圖形處理單元)可以高效執(zhí)行的計算類型(GPU是專門為并行計算相同指令而設(shè)計的)。

隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能在過去幾年的迅速發(fā)展，我們也看到了許多深度學(xué)習(xí)框架的引入。深度學(xué)習(xí)框架的創(chuàng)建目標(biāo)是在GPU上高效運行深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些深度學(xué)習(xí)框架都依賴于計算圖的概念，計算圖定義了需要執(zhí)行的計算順序。在這些框架中你使用的是一種可以建立計算圖的語言，并且語言的執(zhí)行機制與其宿主語言本身的機制有所不同。然后，計算圖可以并行地在目標(biāo)GPU中優(yōu)化和運行。

在這篇文章中，我想向大家介紹推動深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個主力框架。這些框架使數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師更容易為復(fù)雜問題構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案，并執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。這只是眾多開源框架中的一小部分，由不同的科技巨頭支持，并相互推動更快創(chuàng)新。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機器學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用，其中機器學(xué)習(xí)框架是構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)模型的重要工具。本文將介紹常見的機器學(xué)習(xí)框架，包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、MXNet、Caffe、Theano和Torch。

1、TensorFlow

TensorFlow是由Google開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架，它支持多種編程語言，包括Python、C++、Java和Go等。TensorFlow的特點是高度靈活、可擴展和可移植性強，適用于各種類型的機器學(xué)習(xí)任務(wù)，包括圖像識別、自然語言處理、語音識別等。

2、PyTorch

PyTorch是由Facebook開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，它具有易用性和高度靈活性，支持動態(tài)計算圖和靜態(tài)計算圖兩種方式，可以讓開發(fā)者更加方便地進行模型構(gòu)建和訓(xùn)練。與TensorFlow相比，PyTorch更適用于研究和實驗性開發(fā)。

3、Keras

Keras是一個基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度學(xué)習(xí)框架的高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它支持快速構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并且高度可定制。Keras的特點是易學(xué)易用、高效和靈活性強，適用于各種類型的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

4、Scikit-learn

Scikit-learn是一個用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的Python庫，它包括各種機器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。Scikit-learn的特點是易學(xué)易用、功能豐富、穩(wěn)定性強，并且有著廣泛的社區(qū)支持。

5、MXNet

MXNet是由Amazon開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，它支持多種編程語言，包括Python、Java和Scala等。MXNet的特點是高度靈活、可擴展性強、性能優(yōu)秀，并且適用于大規(guī)模機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

6、Caffe

Caffe是由加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，旨在支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和部署。Caffe的特點是易于學(xué)習(xí)、高度靈活、性能優(yōu)秀，適用于各種類型的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

7、Theano

Theano是一個用于深度學(xué)習(xí)的Python庫，它提供高效的數(shù)學(xué)庫和自動微分機制，可以方便地構(gòu)建各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Theano的特點是高度優(yōu)化、易于使用、支持GPU加速，并且有著廣泛的社區(qū)支持。

8、Torch

Torch是一個基于Lua語言的科學(xué)計算框架，主要用于機器學(xué)習(xí)和計算機視覺任務(wù)。Torch的特點是易于使用、高度靈活、性能優(yōu)秀，并且有著廣泛的社區(qū)支持。

除了上述常見的機器學(xué)習(xí)框架外，還有一些其他的框架也值得一提，比如CNTK、Chainer和PaddlePaddle等。這些框架都有其自身的特點和優(yōu)缺點，可以根據(jù)具體的任務(wù)需求進行選擇。

總的來說，機器學(xué)習(xí)框架在構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)模型中起著至關(guān)重要的作用，開發(fā)者可以根據(jù)不同的需求和技術(shù)水平選擇適合自己的框架。在未來，隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，機器學(xué)習(xí)框架也將不斷更新和優(yōu)化，為人工智能技術(shù)的發(fā)展做出更大的貢獻。

機器學(xué)習(xí)工程師是開發(fā)產(chǎn)品和構(gòu)建算法團隊中很重要的一部分，他們和數(shù)據(jù)專家密切合作來了解理論知識和行業(yè)應(yīng)用。數(shù)據(jù)專家和機器學(xué)習(xí)工程師的主要區(qū)別是：

機器學(xué)習(xí)工程師構(gòu)建、開發(fā)和維護機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的產(chǎn)品

數(shù)據(jù)專家進行調(diào)查研究形成有關(guān)于機器學(xué)習(xí)項目的想法，然后分析來理解機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的度量影響

下面就來介紹一下目前***的15個機器學(xué)習(xí)框架：

1. Apache Singa

Apache Singa是一個用于在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)的通用分布式深度學(xué)習(xí)平臺，它是基于分層抽象的簡單開發(fā)模型設(shè)計的。它還支持各種當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)模型，有前饋模型(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN)，能量模型(受限玻爾茲曼機，RBM和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN)，還為用戶提供了許多內(nèi)嵌層。

2. Amazon Machine Learning(AML)

Amazon Machine Learning(AML)是一種讓各種級別使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)的開發(fā)人員可輕松掌握的一個服務(wù)，提供了視覺工具和向?qū)?，可以指?dǎo)您在不必學(xué)習(xí)復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)的情況下建立機器學(xué)習(xí)。

3. Azure ML Studio

Azure ML Studio允許微軟Azure的用戶創(chuàng)建和訓(xùn)練模型，隨后將這些模型轉(zhuǎn)化為能被其他服務(wù)使用的API。盡管您可以將自己的Azure存儲鏈接到更大模型的服務(wù)，但是每個賬戶模型數(shù)據(jù)的存儲容量最多不超過10GB。在Azure中有大量的算法可供使用，這要感謝微軟和一些第三方。甚至都不需要注冊賬號，就可以匿名登錄，使用Azure ML Studio服務(wù)長達8小時。

4. Caffe

Caffe是由伯克利視覺學(xué)習(xí)中心(BLVC)和社區(qū)貢獻者們基于BSD-2-協(xié)議開發(fā)的一個深度學(xué)習(xí)框架，它秉承“表示、效率和模塊化”的開發(fā)理念。模型和組合優(yōu)化通過配置而不是硬編碼實現(xiàn)，并且用戶可根據(jù)需要在CPU處理和GPU處理之間進行切換，Caffe的高效性使其在實驗研究和產(chǎn)業(yè)部署中的表現(xiàn)很***，使用單個NVIDIA K40 GPU處理器每天即可處理超過六千萬張圖像 。

5. H2O

H2O使人輕松地應(yīng)用數(shù)學(xué)和預(yù)測分析來解決當(dāng)今***挑戰(zhàn)性的商業(yè)問題，它巧妙的結(jié)合了目前在其他機器學(xué)習(xí)平臺還未被使用的獨有特點：***開源技術(shù)，易于使用的WebUI和熟悉的界面，支持常見的數(shù)據(jù)庫和不同文件類型。用H2O，您可以使用現(xiàn)有的語言和工具。此外，也還可以無縫擴展到Hadoop環(huán)境中。

6. Massive Online Analysis (MOA)

Massive Online Analysis (MOA)是目前***的數(shù)據(jù)流挖掘開源框架，擁有一個非?；钴S的社區(qū)。它包含一系列的機器學(xué)習(xí)算法(分類，回歸，聚類，離群檢測，概念漂移檢測和推薦系統(tǒng))和評價工具。和WEKA項目一樣，MOA 也是用Java編寫，但擴展性更好。

7. MLlib (Spark)

MLlib (Spark)是Apache Spark的機器學(xué)習(xí)庫，目的是讓機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)可伸縮性和易操作性，它由常見的學(xué)習(xí)算法和實用程序組成，包括分類、回歸、聚類，協(xié)同過濾、降維，同時包括底層優(yōu)化原生語言和高層管道API。

8. Mlpack

Mlpack是一個基于C++的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)庫 ，最早于2011年推出，據(jù)庫的開發(fā)者聲稱，它秉承“可擴展性、高效性和易用性”的理念來設(shè)計的。執(zhí)行Mlpack有兩種方法：通過快速處理簡易的“黑盒”操作命令行執(zhí)行的緩存，或者借助C++ API處理較為復(fù)雜的工作。Mlpack可提供簡單的能被整合到大型的機器學(xué)習(xí)解決方案中的命令行程序和C++的類。

9. Pattern

Pattern是Python編程語言的web挖掘組件，有數(shù)據(jù)挖掘工具( Google、Twitter 、Wikipedia API，網(wǎng)絡(luò)爬蟲，HTML DOM解析器)，自然語言處理(詞性標(biāo)注，n-gram搜索，情感分析，WordNet接口)，機器學(xué)習(xí)(向量空間模型，聚類，支持向量機)，網(wǎng)絡(luò)分析和可視化。

10. Scikit-Learn

Scikit-Learn為了數(shù)學(xué)和科學(xué)工作，基于現(xiàn)有的幾個Python包(Numpy，SciPy和matplotlib)拓展了Python的使用范圍。最終生成的庫既可用于交互式工作臺應(yīng)用程序，也可嵌入到其他軟件中進行復(fù)用。該工具包基于BSD協(xié)議，是完全免費開源的，可重復(fù)利用。Scikit-Learn中含有多種用于機器學(xué)習(xí)任務(wù)的工具，如聚類，分類，回歸等。Scikit-Learn是由擁有眾多開發(fā)者和機器學(xué)習(xí)專家的大型社區(qū)開發(fā)的，因此，Scikit-Learn中最前沿的技術(shù)往往會在很短時間內(nèi)被開發(fā)出來。

11. Shogu

Shogu是最早的機器學(xué)習(xí)庫之一，它創(chuàng)建于1999年，用C++開發(fā)，但并不局限于C++環(huán)境。借助SWIG庫，Shogun適用于各種語言環(huán)境，如Java，Python，c#，Ruby，R，Lua，Octave和Mablab。Shogun 旨在面向廣泛的特定類型和學(xué)習(xí)配置環(huán)境進行統(tǒng)一的大規(guī)模學(xué)習(xí)，如分類，回歸或探索性數(shù)據(jù)分析。

12. TensorFlow

TensorFlow是一個使用數(shù)據(jù)流圖進行數(shù)值運算的開源軟件庫，它實現(xiàn)了數(shù)據(jù)流圖，其中，張量(“tensors”)可由一系列圖形描述的算法來處理，數(shù)據(jù)在該系統(tǒng)中的變化被稱為“流”，由此而得名。數(shù)據(jù)流可用C++或Python編碼后在CPU或GPU的設(shè)備上運行。

13. Theano

Theano是一個基于BSD協(xié)議發(fā)布的可定義、可優(yōu)化和可數(shù)值計算的Phython庫。使用Theano也可以達到與用C實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理的速度相媲美，是支持高效機器學(xué)習(xí)的算法。

14.Torch

Torch是一種廣泛支持把GPU放在首位的機器學(xué)習(xí)算法的科學(xué)計算框架。由于使用了簡單快速的腳本語言LuaJIT和底層的C/CUDA來實現(xiàn)，使得該框架易于使用且高效。Torch目標(biāo)是讓您通過極其簡單的過程、***的靈活性和速度建立自己的科學(xué)算法。Torch是基于Lua開發(fā)的，擁有一個龐大的生態(tài)社區(qū)驅(qū)動庫包設(shè)計機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、信號處理，并行處理，圖像，視頻，音頻和網(wǎng)絡(luò)等。

15. Veles

Veles是一套用C++開發(fā)的面向深層學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的分布式平臺，不過它利用Python在節(jié)點間自動操作與協(xié)作任務(wù)。在相關(guān)數(shù)據(jù)集中到該集群之前，可對數(shù)據(jù)進行分析與自動標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整，且REST API允許將各已訓(xùn)練模型立即添加至生產(chǎn)環(huán)境當(dāng)中，它側(cè)重于性能和靈活性。Veles幾乎沒有硬編碼，可對所有廣泛認(rèn)可的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練，如全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。