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学深度学习使用kErAs好还是CAFFE好

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解其...

我觉定吧深度习平台没坏能说每平台特点都选哪都关键选定平台准备始做候尽量要换我目前用caffe其实百度自平台PaddlePaddle--、想读源码数基础定要强

这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。在今年发布的两个机器学习项目中,cxxnet是最精彩的一个。因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的极致:除了前沿的深度学习之外,它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最...

个人觉得如果是纯python,不加任何外部的库,那你就需要做好准备半年时间去自己开发深度学习框架了。不过好在有很多大牛人或者机构已经给你开发好了很多可以拿来直接用的库,模块。这些都是大大的好埃真心感谢他们的贡献。 具体来说说用python开...

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解其...

优点: 1、Keras基于python,backend可以是TensorFlow或Theano,人气比较旺。 2、和其他high-level API一样,都是直接提供上层的框架,很快可以搞出个神经网络原型。 缺点: 1、不支持seq2seq,搞不了高级点的nlp(现在好像支持了)。不过我发现...

很多模型都能cover,seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example,多看看github上的 issues讨论,实在找不到,直接提问。 效率方面,我不懂theano怎么优化,感觉keras的这种封装,没什么成本,跟自己用原生theano是一样的。当然,theano本...

写过一个小的toolbox,曾经有和题主一样的想法,分享一下。 个人看法:keras不能算是框架,只能算是一个warpper,集成了一些标准化的th/tf函数。 真正的框架应该是th/tf/caffe这样的。它们在底层实现了io、cpu/gpu管理、张量定义和操作以及symbol...

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,我记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全...

四个字,相当不错。易使用:对于想把它作为黑箱子使用的人,keras超级易上手。扩展性:keras的设计是把大量内部运算都隐藏了。大家很自然而然的就认为它的功能比较狭窄。其实它有的扩展性并不差,有很多法实现框架上没有的功能。用户始终可以用t...

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