Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构
1 主流深度学习框架对比
当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层。比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework。深度学习也不例外,框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口、稳定的运行时、高效的算子,以及完备的通信层和设备层管理层。因此,各大公司早早的就开始了深度学习框架的研发,以便能占领市场。当前的框架有数十种之多,主流的如下(截止到2018年11月)
显然TensorFlow是独一无二的王者。第二名Keras,它是对TensorFlow或Theano接口的二次封装,严格意义上并不是一个独立的深度学习框架。TensorFlow目前也已经集成了Keras,使得安装了TensorFlow的用户就可以直接使用Keras了。
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