「技术选型」深度学习软件如何选择？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。 [1]

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。 [1]

下表比较了用于深度学习的著名软件框架、库和计算机程序。

Deep-learning software by name

软件	Apache MXNet	Apache SINGA	BigDL	Caffe
创建者	Apache  Software Foundation	Apache Software  Foundation	Jason  Dai (Intel)	Berkeley  Vision and Learning Center
初始版本	2015	2015	2016	2013
软件许可证	Apache 2.0	Apache 2.0	Apache 2.0	BSD
开源	Yes	Yes	Yes	Yes
平台	Linux, macOS, Windows,[37][38] AWS, Android,[39] iOS, JavaScript[40]	Linux, macOS, Windows	Apache  Spark	Linux, macOS, Windows[2]
编写语言	Small C++ core  library	C++	Scala	C++
接口	C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl, Clojure	Python, C++, Java	Scala,  Python	Python, MATLAB, C++
OpenMP 支持	Yes	No		Yes
OpenCL 支持	On roadmap[41]	Supported  in V1.0		Under development[3]
CUDA 支持	Yes	Yes	No	Yes
自动分化	Yes[42]	?		Yes
预训练模型	Yes[43]	Yes	Yes	Yes[4]
RNN	Yes	Yes	Yes	Yes
CNN	Yes	Yes	Yes	Yes
RBM/DBNs	Yes	Yes		No
并行执行(多节点)	Yes[44]	Yes		?
积极发展	Yes			No[5]

软件	Chainer	Deeplearning4j	Dlib	Flux
创建者	Preferred  Networks	Skymind  engineering team; Deeplearning4j community; originally Adam Gibson	Davis  King	Mike  Innes
初始版本	2015	2014	2002	2017
软件许可证	BSD	Apache 2.0	Boost Software  License	MIT license
开源	Yes	Yes	Yes	Yes
平台	Linux, macOS	Linux, macOS, Windows, Android (Cross-platform)	Cross-platform	Linux, MacOS, Windows (Cross-platform)
编写语言	Python	C++, Java	C++	Julia
接口	Python	Java, Scala, Clojure, Python (Keras), Kotlin	C++	Julia
OpenMP 支持	No	Yes	Yes
OpenCL 支持	No	No[7]	No
CUDA 支持	Yes	Yes[8][9]	Yes	Yes
自动分化	Yes	Computational  Graph	Yes	Yes
预训练模型	Yes	Yes[10]	Yes	Yes[12]
RNN	Yes	Yes	No	Yes
CNN	Yes	Yes	Yes	Yes
RBM/DBNs	No	Yes	Yes	No
并行执行(多节点)	Yes	Yes[11]	Yes	Yes
积极发展	No[6]			Yes

软件	Intel  Math   Kernel  Library	Keras	MATLAB +  Deep Learning Toolbox	Microsoft  Cognitive Toolkit (CNTK)	Neural Designer
创建者	Intel	François  Chollet	MathWorks	Microsoft Research	Artelnics
初始版本		2015		2016
软件许可证	Proprietary	MIT license	Proprietary	MIT  license[26]	Proprietary
开源	No	Yes	No	Yes	No
平台	Linux, macOS, Windows on Intel CPU[14]	Linux, macOS, Windows	Linux, macOS, Windows	Windows, Linux[27] (macOS via Docker on roadmap)	Linux, macOS, Windows
编写语言		Python	C, C++, Java, MATLAB	C++	C++
接口	C[15]	Python, R	MATLAB	Python (Keras), C++, Command line,[28] BrainScript[29] (.NET on roadmap[30])	Graphical user  interface
OpenMP 支持	Yes[16]	Only  if using Theano as backend	No	Yes[31]	Yes
OpenCL 支持	No	Can  use Theano, Tensorflow or PlaidML as backends	No	No	No
CUDA 支持	No	Yes	Train with Parallel  Computing Toolbox and generate CUDA code with GPU Coder[21]	Yes	No
自动分化	Yes	Yes	Yes[22]	Yes	?
预训练模型	No	Yes[18]	Yes[23][24]	Yes[32]	?
RNN	Yes[17]	Yes	Yes[23]	Yes[33]	No
CNN	Yes[17]	Yes	Yes[23]	Yes[33]	No
RBM/DBNs		No[19]	Yes	No[34]	No
并行执行(多节点)	No	Yes[20]	With Parallel  Computing Toolbox[25]	Yes[35]	?
积极发展		Yes	Yes	No[36]

软件	OpenNN	PlaidML	PyTorch	TensorFlow
创建者	Artelnics	Vertex.AI,Intel	Adam  Paszke, Sam Gross, Soumith Chintala, Gregory Chanan (Facebook)	Google Brain
初始版本	2003	2017	2016	2015
软件许可证	GNU LGPL	AGPL	BSD	Apache 2.0
开源	Yes	Yes	Yes	Yes
平台	Cross-platform	Linux, macOS, Windows	Linux, macOS, Windows	Linux, macOS, Windows,[47] Android
编写语言	C++	Python, C++, OpenCL	Python, C, C++, CUDA	C++, Python, CUDA
接口	C++	Python, C++	Python, C++, Julia	Python (Keras), C/C++, Java, Go, JavaScript, R,[48] Julia, Swift
OpenMP 支持	Yes	?	Yes	No
OpenCL 支持	No	Some  OpenCL ICDs are not recognized	Via  separately maintained package[45][46][46]	On  roadmap[49] but already with SYCL[50] support
CUDA 支持	Yes	No	Yes	Yes
自动分化	?	Yes	Yes	Yes[51]
预训练模型	?	Yes	Yes	Yes[52]
RNN	No	Yes	Yes	Yes
CNN	No	Yes	Yes	Yes
RBM/DBNs	No			Yes
并行执行(多节点)	?	Yes	Yes	Yes
积极发展		Yes	Yes	Yes

软件	Theano	Torch	Wolfram  Mathematica
创建者	Université de  Montréal	Ronan  Collobert, Koray Kavukcuoglu, Clement Farabet	Wolfram Research
初始版本	2007	2002	1988
软件许可证	BSD	BSD	Proprietary
开源	Yes	Yes	No
平台	Cross-platform	Linux, macOS, Windows,[58] Android,[59] iOS	Windows, macOS, Linux, Cloud computing
编写语言	Python	C, Lua	C++, Wolfram Language, CUDA
接口	Python (Keras)	Lua, LuaJIT,[60] C,  utility library for C++/OpenCL[61]	Wolfram Language
OpenMP 支持	Yes	Yes	Yes
OpenCL 支持	Under development[53]	Third  party implementations[62][63]	No
CUDA 支持	Yes	Yes[64][65]	Yes
自动分化	Yes[54][55]	Through Twitter's Autograd[66]	Yes
预训练模型	Through Lasagne's  model zoo[56]	Yes[67]	Yes[68]
RNN	Yes	Yes	Yes
CNN	Yes	Yes	Yes
RBM/DBNs	Yes	Yes	Yes
并行执行(多节点)	Yes[57]	Yes[58]	Yes[69]
积极发展	No	No	Yes

• ^许可证这里是一个摘要，并不是完整的许可证声明。一些库可能在不同的许可证下在内部使用其他库

机器学习模型的兼容性比较

Format Name	设计目标	与其他格式比较	自包含  DNN 模型	预处理和后处理	用于调整和校准的运行时配置	款模型互连	通用平台
TensorFlow, Keras, Caffe, Torch, ONNX,	算法训练	No	没有/单 独的文件 在大多数格式	No	No	No	Yes
ONNX	算法训练	Yes	没有/单 独的文件在大多数格式	No	No	No	Yes

本文：「技术选型」深度学习软件如何选择？https://architect.pub/wikipedia-comparison-deep-learning-software

谢谢大家关注，转发，点赞和点在看。