10个重点解决题的软件，十大深度学习工具

大家一说到关于十大深度学习工具或者和10个重点解决题的软件的话题，总是能引起大家关注度，小编为你带来解。

深度学习工具是构建深度学习模型过程中使用的软件，包括模型创建、数据加载、训练、评估和预测的所有步骤。

以下是开发人员用来创建和训练模型的一些深度学习工具。如果你想学习深度学习以创建更好的人工智能应用程序，你应该看看以下深度学习工具

1TensorFlow

Tensorflow是一个免费的开源Python和C++库，用于机器学习，但主要用于深度学习，被认为是创建AI应用程序的深度学习工具之一。由于其编译时间更快，它被用来创建具有多层的大型神经网络。它主要用于对象检测，例如图像识别，并且可以创建用于计算机视觉、文本分类、图像处理和语音识别的ANN和CNN模型。我们得到了很多社区的支持。TensorFlow被许多大公司使用，例如Airbnb、Uber和eBay。

特征

处理复杂和大规模数据的可扩展性

高性能、高效率、计算速度快

针对各种用例的设计和实施的灵活性

易于部署并集成到各种环境中

大型社区支持

2Pi手电筒

Pytorch是一个免费开源的Python框架，用于基于Torch库的机器学习和深度学习。它用于深度学习应用，例如计算机视觉和自然语言处理。在创建AI应用程序时，Pytorh构建模型并训练神经网络，同时获取张量并将其轻松移动到GPU以实现更快的处理。使用Python和Numpy堆栈时，这种深度学习工具更加灵活。

特征

动态计算图

用户友好的API

社区支持和大量资源

与其他库无缝集成

易于使用的分布式训练

3凯拉斯

Keras是一个Python开源库，为创建深度学习模型提供了令人惊叹的界面。后端使用Tensorflow或Theano。它为构建神经网络和生成更准确、更快的模型提供了高水平的抽象。这是因为界面更简单并且对于提供错误反馈更有用。该深度学习工具支持循环神经网络和卷积神经网络。Keras库还包括用于各种计算机视觉任务的预训练模型，称为Keras应用程序。

特征

灵活地使用多个后端和架构。

用于各种任务的大量预训练模型。

与Tensorflow和其他框架简单轻松的集成。

用于构建深度学习模型的用户友好的高级API。

丰富的资源和社区支持。

4OpenNN

OpenNN是一个免费的开源C++库，用于实现神经网络、创建和训练深度学习模型以及查找决策模式。它在更快的内存分配和执行方面也更加高效。这种深度学习工具提供了广泛的功能来支持不同类型的神经网络，例如前馈神经网络和径向基函数网络。这种多功能性使用户能够处理各种机器学习任务，例如分类、回归和时间序列预测。

特征

全面支持所有类型的人工神经网络。

专注于通过优化实现高性能和高效率。

灵活处理各种机器学习任务。

数据预处理和后处理。

社区规模庞大且资源丰富。

5西阿诺

Theano是一个用于计算数学和矩阵值表达式的Python库。这些计算是使用类似NumPy的语法来表达的。它通常用于创建基于深度学习的应用程序。与CPU相比，GPU上的运行速度更快。这种深度学习工具非常受欢迎，因为它被广泛用于处理大规模神经网络算法所需的多种类型的计算。

特征

高效灵活的符号数学表达式库。

与NumPy无缝集成进行数值计算。

支持GPU加速，实现高性能计算。

优化深度学习和神经网络实现。

一个开源机器学习框架。

6H2Oai

H2O是一款开源、可扩展的深度学习工具，是H2Oai开源机器学习的一部分。它是使用Java作为其核心技术构建的。您还可以将H2Oai与其他产品集成，例如ApacheHadoop和Spark。它非常易于使用，任何人都可以实施机器学习和预测分析，公司可以在旧数据中找到模式并做出必要的决策来解决困难和复杂的题。对于实时数据分级非常有用。

特征

可扩展且高效的分布式机器学习。

完整的机器学习算法和工具包。

交互式数据可视化。

与大数据框架和数据源无缝集成。

用户友好的界面。

7深度学习套件

DeeplearningKit是一个深度学习的开源框架，兼容多种操作系统，并使用Metal进行GPU加速。这个深度学习工具是用Swift开发的，可以执行低延迟的深度学习计算。它还支持卷积神经网络。未来也可能支持其他深度学习工具。

特征

对流行的神经网络架构和模型的广泛支持。

有效训练CPU和GPU以实现更快的计算。

与TensorFlow、Keras和PyTorch无缝集成。

用于模型监控和分析的交互式可视化工具。

8咖啡馆

Caffe是一个用C++构建的开源深度学习框架，但具有Python接口。它用于计算机视觉、自然语言处理和多媒体等深度学习应用。Caffe速度非常快，使用单个NVIDIAK40GPU每天可以处理超过6000万张图像。它非常易于使用，并且在大多数情况下不需要编码。大多数情况下，都有预先训练的模型和现成的网络模板。

特征

一个支持GPU加速的高性能深度学习框架。

适用于各种计算机视觉任务的大量预训练模型。

灵活的模块化架构使模型设计和实验变得容易。

积极的社区支持。

与C++和Python无缝集成，实现高效开发。

9CNTK

CNTK，也称为微软认知工具包，是一个免费、开源、商业级的工具包，用户可以使用它来训练深度学习系统。借助这种深度学习工具，数据科学家可以创建多个高效的神经网络来做出决策，其中一些类型是卷积神经网络和前馈神经网络。微软向人工智能市场提供全面的工具，帮助开发人员构建更准确的模型和网络。

特征

微软开发的可扩展深度学习框架

多GPU和高性能计算的高效分布式训练

支持多种编程语言和操作系统

丰富的内置神经网络层和优化器库

与MicrosoftAzure和其他Microsoft服务无缝集成

10MX网

ApacheMXnet是一个开源深度学习框架，用于在创建大规模人工智能应用程序时训练和部署神经网络。企业借助这种深度学习工具创建这些应用程序，通过使用大量历史数据训练网络来做出重要决策，以便模型可以轻松发现模式。它支持多种编程语言来创建模型，还包括预训练的模型。

特征

可扩展性和高效的性能。

多语言支持。

可以部署在多个上。

适用于多种架构的灵活神经网络。

包括自动微分以促进模型训练。

因此

如您所知，人工智能和机器学习正在呈指数级增长，而最近备受关注的领域之一是深度学习，它通过学习大量数据创建神经网络，并使其像人脑一样运行。如果您是一名希望从事深度学习工作的数据科学家或开发人员，您需要了解最好的深度学习工具来创建更好、更高效的人工智能应用程序。