10 個值得一試的開源深度學習框架

本週早些時候 Google 開源了 TensorFlow（GitHub），此舉在深度學習領域影響巨大，因為 Google 在人工智慧領域的研發成績斐然，有著雄厚的人才儲備，而且 Google 自己的 Gmail 和搜尋引擎都在使用自行研發的深度學習工具。

無疑，來自 Google 軍火庫的 TensorFlow 必然是開源深度學習軟體中的明星產品，登陸 GitHub 當天就成為最受關注的專案，當週獲得評星數就輕鬆超過 1 萬個。

對於希望在應用中整合深度學習功能的開發者來說，GitHub 上其實還有很多不錯的開源專案值得關注，首先我們推薦目前規模人氣最高的 TOP3：

一、Caffe。源自加州伯克利分校的 Caffe 被廣泛應用，包括 Pinterest 這樣的 web 大戶。與 TensorFlow 一樣，Caffe 也是由 C++ 開發，Caffe 也是 Google 今年早些時候釋出的 DeepDream 專案（可以識別喵星人的人工智慧神經網路）的基礎。

二、Theano。2008 年誕生於蒙特利爾理工學院，Theano 派生出了大量深度學習 Python 軟體包，最著名的包括 Blocks 和 Keras。

三、Torch。Torch 誕生已經有十年之久，但是真正起勢得益於去年 Facebook 開源了大量 Torch 的深度學習模組和擴充套件。Torch 另外一個特殊之處是採用了不怎麼流行的程式語言 Lua（該語言曾被用來開發視訊遊戲）。

除了以上三個比較成熟知名的專案，還有很多有特色的深度學習開源框架也值得關注：

四、Brainstorm。來自瑞士人工智慧實驗室 IDSIA 的一個非常發展前景很不錯的深度學習軟體包，Brainstorm 能夠處理上百層的超級深度神經網路——所謂的公路網路 Highway Networks。

五、Chainer。來自一個日本的深度學習創業公司 Preferred Networks，今年 6 月釋出的一個 Python 框架。Chainer 的設計基於 define by run 原則，也就是說，該網路在執行中動態定義，而不是在啟動時定義，這裡有 Chainer 的詳細文件。

六、Deeplearning4j。 顧名思義，Deeplearning4j 是”for Java”的深度學習框架，也是首個商用級別的深度學習開源庫。Deeplearning4j 由創業公司 Skymind 於 2014 年 6 月釋出，使用 Deeplearning4j 的不乏埃森哲、雪弗蘭、博斯諮詢和 IBM 等明星企業。

DeepLearning4j 是一個面向生產環境和商業應用的高成熟度深度學習開源庫，可與 Hadoop 和 Spark 整合，即插即用，方便開發者在 APP 中快速整合深度學習功能，可應用於以下深度學習領域：

• 人臉/影像識別
• 語音搜尋
• 語音轉文字（Speech to text）
• 垃圾資訊過濾（異常偵測）
• 電商欺詐偵測

七、Marvin。是普林斯頓大學視覺工作組新推出的 C++ 框架。該團隊還提供了一個檔案用於將 Caffe 模型轉化成語 Marvin 相容的模式。

八、ConvNetJS。這是史丹佛大學博士生 Andrej Karpathy 開發瀏覽器外掛，基於萬能的 JavaScript 可以在你的遊覽器中訓練神經網路。Karpathy 還寫了一個 ConvNetJS 的入門教程，以及一個簡潔的瀏覽器演示專案。

九、MXNet。出自 CXXNet、Minerva、Purine 等專案的開發者之手，主要用 C++ 編寫。MXNet 強調提高記憶體使用的效率，甚至能在智慧手機上執行諸如影像識別等任務。

十、Neon。由創業公司 Nervana Systems 於今年五月開源，在某些基準測試中，由 Python 和 Sass 開發的 Neon 的測試成績甚至要優於 Caffeine、Torch 和谷歌的 TensorFlow。