Python的深度學習框架有哪些

時間 2021-08-16 23:31:37

1樓:中公教育it優就業

中公教育聯合中科院專家打造的深度學習分八個階段進行學習:

第一階段ai概述及前沿應用成果介紹

深度學習的最新應用成果

單層/深度學習與機器學習

人工智慧的關係及發展簡

第二階段神經網路原理及tensorflow實戰梯度下降優化方法

前饋神經網路的基本結構和訓練過程

反向傳播演算法

tensorflow開發環境安裝

“計算圖”程式設計模型

深度學習中影象識別的操作原理

第三階段迴圈神經網路原理及專案實戰

語言模型及詞嵌入

詞嵌入的學習過程

迴圈神經網路的基本結構

時間序列反向傳播演算法

長短時記憶網路(lstm)的基本結構

lstm實現語言模型

第四階段生成式對抗網路原理及專案實戰

生成式對抗網路(gan)的基本結構和原理

gan的訓練過程

gan用於**生成的實現

第五階段深度學習的分散式處理及專案實戰

多gpu並行實現

分散式並行的環境搭建

分散式並行實現

第六階段深度強化學習及專案實戰

強化學習介紹

智慧體agent的深度決策機制(上)

智慧體agent的深度決策機制(中)

智慧體agent的深度決策機制(下)

第七階段車牌識別專案實戰

資料集介紹及專案需求分析

opencv庫介紹及車牌定位

車牌定位

車牌識別

學員專案案例評講

第八階段深度學習前沿技術簡介

深度學習前沿技術簡介

元學習遷移學習等

詳情檢視深度學習。

2樓:老男孩教育

theano、caffe 、pytorch 等。

什麼叫做深度學習框架,其作用是什麼

3樓:匿名使用者

深度學習框架也就像caffe、tensorflow這些幫助你進行深度學習的工具,簡單來說就是庫,程式設計時需要import caffe。

作一個簡單的比喻,一套深度學習框架就是這個品牌的一套積木,各個元件就是某個模型或演算法的一部分,你可以自己設計如何使用積木去堆砌符合你資料集的積木。

好處是你不必重複造輪子,模型也就是積木,是給你的,你可以直接組裝,但不同的組裝方式,也就是不同的資料集則取決於你。

深度學習框架的出現降低了入門的門檻,你不需要從複雜的神經網路開始編**,你可以依據需要,使用已有的模型,模型的引數你自己訓練得到,你也可以在已有模型的基礎上增加自己的layer,或者是在頂端選擇自己需要的分類器。

當然也正因如此,沒有什麼框架是完美的,就像一套積木裡可能沒有你需要的那一種積木,所以不同的框架適用的領域不完全一致。

4樓:kf寬泛科技

深度學習框架是一種為了深度學習開發而生的工具,庫和預訓練模型等資源的總和。有了這種框架,看似複雜神祕的深度學習模型開發被大大簡化,成為ai開發者的必用利器。

目前,tensorflow和pytorch明顯領先,其他框架勢微。如下圖所示,基於tensorflow和pytorch的開源專案,明顯領先其它框架。注:

keras不算完整的ai框架,另外kerasapi已經成為tf2.0的高層api。

tensorflow 是市場需求最多,也是增長最快的框架,它的領先地位不會在短期內被顛覆。 pytorch 也在迅速發展,尤其在學術界,越來越多的****基於pytorch。它在工作列表中的大量增加證明了其使用和需求的增加。

tensorflow和pytorch兩種框架未來相當時間內會趨同共存。現在pytorch的在學術界廣泛採用;而tensorflow依賴強大的部署能力,是應用首選。未來tensorflow2.

0大大提高易用性(整合keras,支援動態庫eagerexecution等); pytorch也在利用onnx提高部署能力。tensorflow和pytorch會越來越趨同。

tensorflow和pytorch已是未來幾年最主流的深度學習框架。圍繞這兩種框架的軟,硬體,和開發者生態將會迅猛發展,新框架越來越難以成長,其他框架差距越來越大。

python和深度學習有什麼區別?

5樓:匿名使用者

python 是一門程式語言 能用來編寫 深度學習 的東東

不同型別的東西 怎麼能比較它們的區別?

怎樣用python實現深度學習

6樓:老男孩教育

基於python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些**基本都是通過python來實現的。

7樓:月湖妮

python全棧開發與人工智慧之python開發基礎知識學習內容包括:python基礎語法、資料型別、字元編碼、檔案操作、函式、裝飾器、迭代器、內建方法、常用模組等。

8樓:匿名使用者

python基礎實戰就業程式設計(

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