2023年你必须了解的十大深度学习工具
十大深度学习工具2023年必知
计算机和人工智能领域中的复杂问题需要深度学习工具的帮助。挑战随着时间的推移而变化，分析模式也会随之改变。对工具的不断更新和处理问题的新视角需要丰富的实践经验和处理深度学习工具的专业知识。请查看最新的顶级工具列表及其主要特点。
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的子集，也是人工智能的一部分，对于计算机的运算学习非常重要。相关的深度学习工具负责策划处理计算机数据和模式以进行决策。它能够通过算法进行预测分析。
前10名大数据工具
大数据工具对于处理传统系统无法高效管理的海量数据至关重要。它们能够存储、处理和分析大规模数据集，提取有价值的见解和模式。通过利用这些工具，企业可以做出数据驱动的决策，获得竞争优势，并提高整体运营效率。以下是前10名大数据工具：
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- OpenNN
- CNTK
- MXNet
- DeeplearningKit
- Deeplearning4J
- Darknet
- PlaidML
TensorFlow
主要特点：
- TensorFlow提供不同语言的接口，如Go、Java和Python。
- 允许图形可视化
- 包含用于构建和部署（包括嵌入式和移动设备）的模型。
- 社区支持
- 提供高效的文档支持
- 允许计算机视觉、文本分类、图像处理和语音识别
- 适用于具有多层的大规模神经网络
- 适用于分类、理解、创建、发现和预测
Keras
主要特点：
- 拥有Python的深度学习库
- 包含适用于Web、移动设备和Java虚拟机的模型
- 提供可扩展性、模块化和极简主义
- 提供高级抽象来构建不同类型的神经网络
- 支持在张量处理单元和图形处理单元（TPUs和GPUs）上进行分布式深度学习模型
- 能够在Theano、TensorFlow和CNTK之上运行
- 允许多输入和多输出训练
- 内置数据增强和预处理的实用工具
- 具有简单的API，提供用户友好的界面，并提供错误反馈
PyTorch
主要特点：
- PyTorch是另一个开源机器学习库。
- 可以无缝地从Python开发转移到移动设备部署
- 适用于C++接口，允许低延迟和高性能应用程序。
- 允许使用不同的GPU支持来实现深度学习模型
- 包含与ONNX（Open Neural Network Exchange）标准ONNX格式的直接接口
- 提供强大的生态系统库以实现高效的开发。
OpenNN
主要特点：
- 适合非技术专家，因为它不需要编程来创建神经网络
- 执行速度快，内存分配高效
- 允许归一化、特征缩放和自动微分
- 用户界面易于学习，可用于数据管理等功能
- 通过神经设计工具进行简单解释
- 训练速度快，节省时间
CNTK
主要特点：
- CNTK，或称为Microsoft Cognitive Toolkit，是一种商业规模上可用的开源深度学习框架
- 支持C++、C和Python等不同编程语言，并与Microsoft Azure集成
- 允许轻松组合不同的深度学习模型，如深度前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络
- 提供模型编程语言BrainScript
- 能够在不同的服务器和GPU上进行自并行化和微分
- 支持Java应用程序进行评估
- 对于监督学习、强化学习、无监督学习和生成对抗网络等不同学习方法提供多种支持。
MXNet
主要特点：
- 由Apache提供，2016年发布了开源深度学习框架的7.0版本
- 适用于文本分类、自然语言处理、计算机视觉和时间序列等不同功能
- 提供符号式和命令式编程功能，以及自动微分和梯度优化功能
- 通过与Horovod的双参数兼容性和用于训练和性能优化的服务器，实现高效率
- 支持多种编程语言，如Perl、Scala、Java、C++、R、Clojure等
- 包含预训练模型
- 提供详细灵活的Python API
- 具有可扩展性选项，效率高
DeeplearningKit
主要特点：
- 这是一个开源的深度学习框架
- 与OS X、Apple iOS和tvOS等操作系统兼容
- 使用卷积神经网络在Apple设备上进行图像识别
- 使用Metal进行GPU加速，使用Swift进行应用集成
Deeplearning4J
主要特点：
- 支持Scala、Kotlin、Clojure和Java等不同的基于Java虚拟机的语言
- 能够管理大型文本集并使用矢量空间和主题模型执行自然语言处理任务
- 通过Apache Hadoop和Spark支持基于集群的训练
- 执行多种实现，如深度置信网络、递归神经张量网络、Boltzmann机、word2vec、深度自编码器、去噪自编码器、doc2vecc和GloVe
- 支持迁移学习、GPU加速和深度强化学习
Darknet
主要特点：
- 安装快速简便
- 由于使用CUDA和C框架，性能良好
- 兼容GPU和CPU计算
- 方便进行时间序列预测、图像分类和自然语言处理
- 支持多种神经网络架构
- 提供命令行界面
PlaidML
主要特点：
- 与Windows、MacOS和Linux等操作系统集成
- 支持新型平台和GPU的图形兼容性
- 提供从嵌入式到新型处理器的模块化硬件支持
- 与ONNX、TensorFlow等多个深度学习框架集成
- 适用于实验目的
- 允许自动微分和与Python集成
深度学习角色和薪资
不同的角色涉及深度学习工具包（如Matlab深度学习工具包），需要具备使用scikit-learn、Keras和TensorFlow进行机器学习的实际操作经验。他们的薪资如下表所示：
结论
对于具备正确的知识技能的人才需求正在崛起，这为有能力的候选人提供了机会。拥有准确选择的工具和经验是保证就业的必要条件。上述深度学习工具是2023年目前流行的工具之一。你的技能中是否包含它们？如果没有，继续学习并在深度学习领域中脱颖而出。记得利用你的创新思维来证明你的能力。
