参与：吴攀、朱思颖、李亚洲

2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢？他写道：「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢？TensorFlow 是现在最流行的吧？我听说 Caffe 很常用，但会不会太难了？在 BEEVA Labs，我们常常需要应对许多不同的深度学习库，所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来，帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。」

TensorFlow

链接：https://www.tensorflow.org/

对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说，TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架，但在这里我要澄清一些事实。

在 TensorFlow 的官网上，它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」，但我觉得应该这么定义：TensorFlow 是一个使用数据流图（data flow graphs）进行数值计算的开源软件库。在这里，他们没有将 TensorFlow 包含在「深度学习框架」范围内，而是和 Theano 一起被包含在「图编译器（graph compilers）」类别中。

在结束了 Udacity 的 Deep Learning 课程（https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730）之后，我的感觉是 TensorFlow 是一个非常好的框架，但是却非常低层。使用 TensorFlow 需要编写大量的代码，你必须一遍又一遍地重新发明轮子。而且我并不是唯一一个这么想的人。Andrej Karpathy 在 Twitter 上就多次吐过槽：

推文：我希望 TensorFlow 能标准化我们的代码，但它是低层面的，所以我们在其上面的层上分道扬镳了：Slim、PrettyTensor、Keras、TFLearn ...

　　比如：我们在 OpenAI 使用 TensorFlow，但我们似乎都更喜欢其它框架，我们有些人还写自定义代码。叹

几个月前，我去参加了「Google Experts Summit: TensorFlow, Machine Learning for everyone, with Sergio Guadarrama」。Sergio 是开发 TensorFlow 的一位工程师，但他在会上没有展示 TensorFlow，而是展示了一个在 TensorFlow 上工作的更高层的库 tf.contrib：https://www.tensorflow.org/tutorials/tflearn/。我的看法是：他们内部已经意识到如果要让更多人使用 TensorFlow，他们就需要以更高的抽象水平在其上创建一些层，从而简化 TensorFlow 的使用。

TensorFlow 支持 Python 和 C++，也允许在 CPU 和 GPU 上的计算分布，甚至支持使用 gRPC 进行水平扩展。

总结：TensorFlow 非常好，但你必须了解它好在哪里。如果你不想什么事都自己手动去做和重新发明轮子，你可以使用更简单的库（安利一下 Keras）。

Theano

链接：

Theano 是最老牌和最稳定的库之一。据我所知，深度学习库的开端不是 Caffe 就是 Theano。

和 TensorFlow 类似，Theano 是一个比较低层的库。也因此它并不适合深度学习，而更适合数值计算优化。它支持自动的函数梯度计算，带有 Python 接口并集成了 Numpy，这使得它从一开始就成为了通用深度学习领域最常使用的库之一。

今天，Theano 依然效果良好，但由于它不支持多 GPU 和水平扩展，在 TensorFlow 的热潮下（它们针对同一个领域），Theano 已然开始被遗忘了。

Keras

链接：https://keras.io/

「You have just found Keras.」

上面这句话是你打开文档页面时看到的第一句话。我还记得我第一次发现 Keras 的时候。那时候我正在柏林解决 Data Science Retreat 的最后一个项目，为此我努力进入了深度学习库的世界。我在起步时就已经有了足够的深度学习知识，开奖，但我没有时间自己手动编写功能，开奖，也没有时间探索和学习一个新的库（截止时间不到 2 个月，而我还有课要上）。然后我发现了 Keras。

我真的很喜欢 Keras，因为它的句法是相当明晰的，它的文档也非常好（尽管相对较新），而且它支持我已经掌握的语言 Python。它的使用非常简单轻松；我们也能很直观地了解它的指令、函数和每个模块之间的链接方式。

Keras 是一个非常高层的库，可以工作在 Theano 和 TensorFlow（可以配置）之上。另外，Keras 强调极简主义——你只需几行代码就能构建一个神经网络。在这里你可以比较一下 Keras 和 TensorFlow 实现相同功能时所需的代码：https://gist.github.com/ricgu8086/0ba44ce3aab19ec50425383a4d778b50

Lasagne

链接：