2019 深度学习框架大盘点!有人用了漫威动画来解释

本文将以一个视频的方式讲解 2019 年深度学习各大框架。视频作者来自人工智能领域的网红小哥 Siraj Raval。

下面是作者 Siraj Raval 对该视频的介绍:

您应该使用哪个深度学习框架?在下面的视频中,我将比较 10 个不同指标的深入学习框架,包括:

  • Keras

  • theano

  • TensorFlow

  • Caffe

  • Caffe2

  • mxnet

  • CNTK

  • GLUON

  • PyTorch

  • torch

我们在这段视频中有很多要介绍的内容!使用代码、编程特性和理论,我将导航这个领域,最终得出一些明确的结论。享受吧!

视频:

小哥 Siraj Raval 的视频做得真不错,开头就以漫威的超级英雄入场,一起来看一下!

视频链接:

https://v.qq.com/x/page/j0831n2ifh1.html

有点遗憾的是该视频是生肉(无字幕),不过也还好,小哥的语速很慢,大部分都能听懂。想要自动翻译,有条件的同学可以在油管上看,附上地址:

https://www.youtube.com/watch?v=SJldOOs4vB8

代码:

作者已将这段视频中出现的完整代码放在了 GitHub 上,项目地址:

https://github.com/llSourcell/DeepLearningFrameworks

代码可以说是非常详细了,毕竟网红小哥是用心了的,视频也做得棒棒的~

框架比较:

从四个方面来比较各个框架的性能差异。

1. Training Time(s): CNN (VGG-style, 32bit) on CIFAR-10 – Image Recognition

2. Training Time: DenseNet-121 on ChestXRay – Image Recognition (Multi-GPU)

Train+Val w/ data-loader + data-augmentation on real-data on SSD:

Train w/ synthetic-data in RAM:

3. Avg Time(s) for 1000 images: ResNet-50 – Feature Extraction

4. Training Time(s): RNN (GRU) on IMDB – Sentiment Analysis

清晰幽默的视频讲解 + 详细代码和性能比较,希望能帮助大家深入了解这些火热的深度学习框架!


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