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民生视野 2021-03-01 00:44 字号：大中小

Tensorflow 全最全学习资料汇总之框架平台的综合对比【3】

作为机器学习领域、尤其是 Python 生态圈最受欢迎的框架平台，TensorFlow 具有许多吸引开发者的优点。其中最显而易见的是谷歌的技术支持和完善的社区（庞大用户群）

。这些都为 TensorFlow 的普及打下了基础。但是，开发者需要了解 Tensorflow 在技术上有哪些值得一提的优势，又有哪些不足，以便在处理特定任务时进行工具选择。而这些，必须要在与其他平台、框架的对比中才能凸显。顺便说一句老生常谈的话，没有万能的工具，只有在不同应用场景下最合适的选择。因此，整理了介绍 Tensorflow、Caffe、Microsoft Cognitive Toolkit （CNTK）、MXnet、Torch 等平台框架，以及对它们做横向对比的文章，供读者按图索骥。

综合介绍这部分的文章，对 TensorFlow 和其它主流深度学习框架、平台做了概括性介绍，归纳它们的主要特点。有经验的开发者可跳过。

对非煤矿山安全标准化工作作出全面具体的安排部署；组织工作人员对本辖区内非煤矿山安全生产状况逐一进行调查摸底谷歌、微软、OpenAI 等巨头的七大机器学习开源项目看这篇就够了

对 Tensorflow、DeepMind Lab、Universe、FastText、CNTK、MXNet、SystemML 这七个开源机器学习平台、框架做了介绍。它们都是谷歌、微软、亚马逊、IBM 等国际互联巨头开发或维护的平台，在一定程度上反应了巨头们的 ML 布局以及研究倾向。

注意：该文章发布时 Facebook 尚未推出 Pytorch。现在看来，Pytorch 是脸书在 ML 领域的关键项目。

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深度学习——你需要了解的八大开源框架

对 TensorFlow、Torch、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等主流开源框架作了简要介绍，总结了它们的核心优势及特点。

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对比深度学习十大框架：TensorFlow 最流行但并不是最好

这篇文章翻译自 Medium，同样是对开源框架的综合性介绍。它出自 BEEVA Labs 的数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 之手，对TensorFlow、Theano、Keras、Lasagne 等框架和工具做了简要介绍。

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横向对比这几天 AI 圈都在关注的深度学习库评测

整理自香港浸会大学褚晓文教授研究团队的论文。褚教授在论文中对 Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch 几大工具在 CPU、GPU 平台上的性能表现做了深度评测。该论文一经发表便受到广泛关注，堪称是迄今为止，对上述几个主流深度学习框架最深入、客观的计算性能对比。其研究结果，简明扼要得归纳了这几大平台分别最适合处理何种神经络任务。(公众号：)强力推荐。

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机器学习和深度学习的最佳框架大比拼

这篇文章翻译自 Infoworld，对 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Scikit-learning、Spark MLlib 等几大框架的优缺点进行了点评，以及实践总结。本文针对不同背景、习惯的开发者，提供了平台选择上的建议。

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TensorFlow 等主流深度学习框架比较分析

这篇文章罗列了TensorFlow、Theano、MXnet 三者的主要属性和技术规格，做了简明扼要的对比。

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Caffe、TensorFlow、MXnet 三个开源库对比

这是国内一名为陈汝丹的开发者的实操心得，对三个框架发表了自己的看法。文章对技术的讨论较为细致，适合做实践参考。

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与其它框架的对比如何评价百度刚刚开源的 Paddle 平台？

2016 年下半年开源的 PaddlePaddle 是百度的诚意之作，或许还是国内诞生的最具重量级的机器学习框架。这篇文章对其做了介绍，并邀请行业人士对 PaddlePaddle 相对于 TensorFlow、Caffe 的优缺点做了简要评论。