Pytorch（一）为什么是pytorch

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各种深度学习框架优缺点

常见的深度学习框架

• Theano

  2008年开始开发，是第一个有较大影响力的python深度学习框架，但是现在已经停止开发。

• TensorFlow

  2015年11月由Google推出的全新的机器学习开源工具。Tensorflow在很大程度上可以看作Theano的后继者，不仅因为有很大一批相同的开发者，也有相近的设计理念。都是基于计算图的实现自动微分系统。TensorFlow 使用数据流图进行数值计算，图中的节点代表数学运算，而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组。

  缺点：

  • 过于复杂的系统设计
  • 频繁变动的接口
  • 接口设计过于晦涩难懂
  • 文档混乱

  但是是最流行的深度学习框架，社区强大，适合生产环境。

• Keras

  是一个高层神经网络API，由纯Python编写而成并使用Tensorflow、Theano及CNTK作为后端。Keras并不能称为一个深度学习框架，它更像一个深度学习接口，构建于第三方框架之上。为支持快速实验而生，入门简单，可以极大的减少工作量。

  缺点：

  • 不够灵活，使用受限

• Caffe/Caffe2

  文档不够完善，但是性能优异，几乎全平台支持，适合生产环境

• MXNet

  开发者李沐，分布式强大、语言支持多，适合AWS云平台使用，但是文档混乱。

• CNTK

  微软的深度学习框架，但是社区不够活跃，擅长语音方面的研究

• Pytorch

  基于动态图。几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图可以分为静态计算图和动态计算图。静态计算图是先定义再运行（define and run），一次定义多次运行。而动态计算图是在运行中被定义的，在运行时构建（define by run），可以多次构建多次运行。Tensorflow是基于静态计算图，而pytorch是基于动态计算图。

  pytorch的优点：

  • 设计简洁，tensor->autograd->nn.Module，不像tensorflow中各种session，namesapce等概念。
  • 速度快
  • Pytorch继承了torch的优点，符合人们的思考方式，易用
  • 社区活跃