最好用最流行的Python機器學習庫合集！

　　在深度學習方面，Python也有著不可動搖的地位，並提供了很多第三方庫。那麼主流的Python深度學習庫有哪些?本文將為大家詳細介紹一下。

　　由於Python的易用性和可擴充套件性，眾多深度學習框架提供了Python介面，其中較為流行的深度學習庫如下：

　　第一：Caffe

　　Caffe是一個以表示式、速度和模組化為核心的深度學習框架，具備清晰、可讀性高和快速的特性，在影片、影像處理方面應用較多。

　　Caffe中的網路結構與最佳化都以配置檔案形式定義，容易上手，無須透過程式碼構建網路;網路訓練速度快，能夠訓練大型資料集與State-of-the-art的模型，模組化的元件可以方便地擴充到新的模型與學習任務上。

　　第二：Theano

　　Theano誕生於2008年，是一個高效能的符號計算及深度學習庫，被認為是深度學習庫的始祖之一，也被認為是深度學習研究和應用的重要標準之一。其核心是一個數學表示式的編譯器，專門為處理大規模神經網路訓練的計算而設計。

　　Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API介面學習成本大為降低;其計算穩定性好，可以精準地計算輸出值很小的函式;可動態地生成C或者CUDA程式碼，用來編譯成高效的機器程式碼。

　　第三：TensorFlow

　　TensorFlow是相對高階的機器學習庫，其核心程式碼使用C++編寫，並支援自動求導，使得使用者可以方便地設計神經網路結構，不需要親自編寫C++或CUDA程式碼，也無須透過反向傳播求解梯度。由於底層使用C++語言編寫，執行效率得到了保證，並簡化線上部署的複雜度。

　　TensorFlow不只侷限於神經網路，其資料流式圖還支援非常自由的演算法表達，也可以輕鬆實現深度學習以外的機器學習演算法。

　　第四：Keras

　　Keras是一個高度模組化的神經網路庫，使用Python實現，並可以同時執行在TensorFlow和Theano上。

　　Keras專精於深度學習，其提供了到目前為止最方便的API，使用者僅需將高階的模組拼在一起便可設計神經網路，大大降低了程式設計開銷與理解開銷。