Anaconda Cloud ..... 7 3. Keras — Backend Configuration ..... 9 TensorFlow ..... 9 Theano ..... 10 4. Keras — Overview of Deep learning ..... 11 Artificial Neural Networks ..... 11 such as Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet etc., Keras is one of the most powerful and easy to use python library, which is built on top of popular deep learning libraries like TensorFlow, Theano, etc., for Overview of Keras Keras runs on top of open source machine libraries like TensorFlow, Theano or Cognitive Toolkit (CNTK). Theano is a python library used for fast numerical computation tasks. TensorFlow is the

深度学习的开发框架 • Torch (NYU,2002), Facebook AI, Google Deepmind • Theano (University of Montreal, ~2010), 学院派 • Kersa, “Deep Learning library for Theano and TensorFlow” • Caffe (Berkeley)，卷积神经网络,贾扬清 • TensorFlow Keras Pylearn2 Caffe (theano-extension, models in python code, theano not hidden) (theano-wrapper, models in python code, abstracts theano away) (wrapper for theano, yaml, experiment-oriented) level theano (efficient gpu-powered math) ## THEANO • 学院派血统,Montreal University - 非常灵活，非常复杂 - 通过底层借口可以做到大量的定制 • 衍生了大量的丰富的项目Keras, PyLearn2, Lasagne... • Pythonic API, 非常好的文档 ## Welcome Theano is

基于 Python 的深度学习库 ### 1.1 你恰好发现了 Keras Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras: - 允许简单而快 于栈式 LSTM 的文本生成等等。 ### 1.4 安装指引 在安装 Keras 之前，请安装以下后端引擎之一：TensorFlow，Theano，或者 CNTK。我们推荐 TensorFlow 后端。 • TensorFlow 安装指引。 • Theano 安装指引。 • CNTK 安装指引。 你也可以考虑安装以下可选依赖： • cuDNN (如果你计划在 GPU 上运行 Keras，建议安装)。 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（比如为了发布）。支持的后端有： · 谷歌的 TensorFlow 后端 · 微软的 CNTK 后端 • Theano 后端 亚马逊也正在为 Keras 开发 MXNet 后端。 如此一来，你的 Keras 模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练： • NVIDIA GPU。 • Google TPU，通过

Amazon Lex Spark & Spark ML AI Services AI Platforms Apache MXNet TensorFlow Caffe Torch Theano CNTK Keras AI Engines ## Amazon AI: 新的深度学习服务  深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch ## Amazon AI: 新的深度学习服务  ## 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 为客户模型定制的 深度学习框架 ## AWS 深度学习AMI 高达 ~40k CUDA cores MXNet TensorFlow Theano Caffe Torch 预配置的 CUDA 驱动 Anaconda, Python3 +

Bayesian/MCMC/hierarchical modeling needs. PyMix for mixture models - If speed becomes a problem, consider Theano. Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions

[Image](/uploads/documents/5/c/2/e/5c2e6eae75c6e1e8fc992b18231afb2d/p6_1.jpg) ## 大浪淘沙 ## Google • Theano • TensorFlow 1 • TensorFlow 2 Keras ## Facebook • Torch7 • Caffe $$ \mathsf{PyTorch}+\mathsf{Caffe2}

1、生态友好； 2、支持GPU以及分布式计算； 3、性能优化、支持扩展等； 应用情况：使用效果高于之前传统机器学习水平，融合CNN、RNN等经典模型结构 示例框架：Caffe、Chainer、Theano等 ## 稳定阶段 时间范围：2016年左右-2020年 ## 使用特点 1、编译层优化； 2、多场景、多任务支持； 3、丰富的开发套件； 应用情况：在计算机视觉和自然语言处理的应

#### 1.5.1 主流框架 ☐ Theano 是最早的深度学习框架之一，由 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 等人开发， 是一个基于 Python 语言、定位底层运算的计算库，Theano 同时支持 GPU 和 CPU 运算。由于 Theano 开发效率较低，模型编译时间较长，同时开发人员转投 TensorFlow 等原因，Theano 目前已经停止维护。 ☐ Scikit-learn 一直未能获得主流应用。 ☐ MXNet 由华人陈天奇和李沐等人开发，是亚马逊公司的官方深度学习框架。采用了命令式编程和符号式编程混合方式，灵活性高，运行速度快，文档和案例也较为丰富。 ☐ Keras 是一个基于 Theano 和 TensorFlow 等框架提供的底层运算而实现的高层框架，提供了大量快速训练、测试网络的高层接口。对于常见应用来说，使用 Keras 开发效率非常高。但是由于没有底层实现，需要对底层框架进行抽象，运行效率不高，灵活性一般。 编写，它被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，使得用户可以不需要过多的专业知识就可以简洁、快速地完成模型的搭建与训练。Keras 库分为前端和后端，其中后端一般是调用现有的深度学习框架实现底层运算，如 Theano、CNTK、TensorFlow 等，前端接口是 Keras 抽象过的一组统一接口函数。用户通过 Keras 编写的代码可以轻松的切换不同的后端运行，灵活性较大。正是由于 Keras 的高度抽象和易用特性，截止到

easy-to-use and modular front end|Speed|Multiple GPU support| |---|---|---|---|---|---|---|---| |Theano|Python, C++|++|++|++|\+|++|\+| |Tensor-Flow|Python|+++|+++|++|+++|++|++| |Torch|Lua, Python (new

(UC Berkeley) Caffe2 (Facebook) CNTK (Microsoft) Torch (NYU / Facebook) PyTorch (Facebook) Theano (U Montreal) TensorFlow (Google) MXNet (Amazon) Developed by U Washington, CMU, MIT, Hong Kong