2023 年 10 款最佳深度学习软件

By Aminu Abdullahi

随着对先进人工智能和机器学习解决方案的关注不断增长，对顶级深度学习软件的需求也在不断增加。深度学习是人工智能中最有前途的领域之一，它彻底改变了各个行业，包括医疗保健、金融、机器人和自动驾驶汽车。

到 2025 年，深度学习技术的全球市场收入预计将达到 102 亿美元。这个数字表明深度学习在未来将会得到更广泛的采用。为了帮助您在竞争中保持领先并开发人工智能模型来增强您的业务，我们分析了目前领先市场的最佳深度学习软件。

PyTorch：最适合深度学习研究和原型设计
TensorFlow：最适合高级模型开发
H2O.ai：最适合构建人工智能模型和应用程序
Keras：最适合初学者和研究人员
Neural Designer：最适合构建预测模型
Gensim：最适合自然语言处理 (NLP) 任务
Caffe：最佳速度深度学习框架
Apache SINGA：最适合异构计算环境
Deeplearning4j：最适合基于 Java 的项目
Apache MXNet：最适合大规模深度学习和灵活性

Best Deep learning software: Comparison chart

PyTorch：最适合深度学习研究和原型设计

PyTorch是一个基于Python和Torch库的开源机器学习（ML）框架，用于构建计算机视觉和自然语言处理等深度学习模型。它最初是由 Meta AI 开发的，但目前是 Linux 基金会的一部分。PyTorch 生态系统包括许多高级 API 和工具，可以简化数据加载、自然语言处理和强化学习等任务。

PyTorch 定价

PyTorch 可以免费安装和使用。

PyTorch 主要功能

• 与AWS、GCP、阿里云、Azure等主流云平台互通。
• 支持各种神经网络架构，例如卷积网络、循环网络和变压器。
• 动态计算图。

PyTorch 优点

• PyTorch 拥有一个由研究人员、开发人员和爱好者组成的充满活力的社区，他们积极为其开发做出贡献。
• 轻松调试和快速原型制作。
• 大型社区和生态系统。

PyTorch 的缺点

• 移动和嵌入式设备支持较少。
• 可视化工具有限。

TensorFlow：最适合高级模型开发

TensorFlow是由 Google Brain 团队开发的端到端开源机器学习框架。TensorFlow 用于促进深度学习模型的开发。它提供了一个由工具、库和资源组成的生态系统，使研究人员和开发人员能够高效地构建和部署机器学习应用程序。

TensorFlow 定价

TensorFlow 是免费的开源软件。

TensorFlow 主要特性

• TensorFlow 包含自动微分功能。
• 它支持许多不同的平台和编程语言，包括 Python、C++ 和 JavaScript。
• 包含预先训练的模型和数据集。
• 统计分布的可用性。

TensorFlow 优点

• 喀拉斯友好。
• 它提供了可视化工具。
• 灵活部署 – Web、移动、边缘和服务器。

TensorFlow 的缺点

• 对 Windows 操作系统用户的支持有限。
• 仅提供对 NVIDIA GPU 和 Python GPU 的支持。

H2O.ai：最适合构建人工智能模型和应用程序

H2O.ai是一个完全开源的分布式内存机器学习平台，支持广泛使用的统计和机器学习算法，包括梯度提升机、广义线性模型和深度学习。其无人驾驶人工智能工具是一个自动化机器学习平台，使用先进的算法和技术来自动化机器学习工作流程中的各个步骤，包括特征工程、模型选择、超参数调整和模型解释。

H2O.ai 定价

H2O.ai 平台有一个开源、免费的版本。该版本包含 H2O 的核心功能，并允许用户使用各种算法构建模型。H2O.ai 还提供企业级解决方案和服务，这可能有额外的定价考虑。例如，H2O.ai AI Cloud 每台售价 50,000 美元，您必须至少购买四台。

H2O.ai 主要特点

• 实时数据评分。
• 自动化机器学习。
• L1 或 L2 正则化。
• 分布式内存计算。

H2O.ai 专业人士

• 其用户友好的界面使得非专家也可以使用。
• 高性能能力。

H2O.ai 缺点

• H2O.ai 专有工具价格昂贵。
• 高级功能需要强大的统计和机器学习背景。

Keras：最适合初学者和研究人员

Keras是值得考虑的顶级深度学习软件。它以其简单性和易用性而脱颖而出。Keras 是一个基于 Python 的深度学习库，旨在实现快速实验并易于构建和训练深度神经网络。它作为机器学习平台 TensorFlow 和 Theano 的接口。随着人工智能和生成式人工智能的急剧增长，这些类型的工具正在不断扩展。

Keras 定价

Keras 是免费提供的。

Keras 主要特点

• 构建在 TensorFlow 平台之上。
• 用户可以将 Keras 模型导出为 JavaScript，直接在浏览器中运行到 TF Lite，以便在 iOS、Android 和嵌入式设备上运行。
• 支持卷积网络和循环网络。
• 允许用户使用简洁直观的语法定义、编译和训练神经网络。

Keras 优点

• 用户友好的API。
• 设计为与后端无关，这意味着它可以在各种深度学习框架之上运行。
• 高级抽象。

Keras 的缺点

• 灵活性有限。
• 有限的文档。

Neural Designer：最适合构建预测模型

Neural Designer是一个 AI 平台，允许您构建人工智能驱动的应用程序，而无需创建框图或编码。这种深度学习软件可用于发现关系、识别模式并根据数据预测趋势。Neural Designer 广泛应用于多个行业，包括环境、银行、能源、保险、医疗保健、制造、零售和工程。

神经设计师定价

Neural Designer 为不同类别的用户提供各种定价计划。

标准许可证

• 小：每位用户每年 2,495 美元，或每位用户 6,245 美元，终身访问。
• 中：每位用户每年 4,995 美元，或每位用户 12,495 美元，终身访问。
• 大型：每位用户每年 7,495 美元，或每位用户终身访问 18,745 美元。

学术许可

• 研究：每位用户每年 2,495 美元，或每位用户 6,245 美元，终身访问。
• 教学：每个模块每年 4,995 美元，或每个用户 12,495 美元，终身访问。
• 校园：定制报价。

培训项目

• 标准培训计划： 8 小时费用为 1,495 美元。
• 个性化培训计划：定制定价。

神经设计师的主要特点

• GPU 加速（NVIDIA CUDA）。
• 多核并行化（Intel MKL）。
• 高性能计算。

神经设计师专业人士

• 用户友好的图形界面。
• 它可以处理不同类型的机器学习任务，包括分类、近似、文本分类和预测。

神经设计师的缺点

• 神经设计师需要许可证或订阅费，这可能是个人用户或预算有限的小型企业的考虑因素。
• 依赖于用户的专业知识。

Gensim：最适合自然语言处理 (NLP) 任务

Gensim是一个开源 Python 库，专为主题建模和自然语言处理 (NLP) 任务而设计。对于上下文，主题建模是一种用于发现大量文本文档中隐藏的主题结构的技术。Gensim 允许您通过创建高质量的语义表示来分析、比较和解释大量文本数据。

Gensim 提供了流行的主题建模算法的实现，例如 Word2Vec、潜在语义分析 (LSA)、潜在狄利克雷分配 (LDA) 等，用于主题建模和自然语言处理任务。

Gensim 定价

Gensim 是一款免费的深度学习软件，获得 OSI 批准的 GNU LGPLv2.1 许可证，可免费用于个人和商业用途。

Gensim 主要特点

• Gensim 可以在 Linux、Windows 和 OS X 上运行。
• 还可以在支持 Python 3.6+ 和 NumPy 的平台上运行。
• 提供 Word2Vec、LSA 和 LDA 等流行算法的实现。
• 非负矩阵分解。

Gensim 专业人士

• Gensim 旨在高效处理大型数据集，使用流式传输等内存友好技术，从而减少处理过程中的内存消耗。
• 内存独立性。

Gensim 的缺点

• 虽然 Gensim 在主题建模和词嵌入等传统 NLP 技术方面表现出色，但它可能不是各种机器学习任务的最佳选择。
• 缺乏广泛的文档。

Caffe：最佳速度深度学习框架

Caffe是由 Berkeley AI Research (BAIR) 和社区贡献者开发的开源深度学习框架。贾扬清在攻读博士学位期间创建了该项目。在加州大学伯克利分校。它是用 C++ 编写的，并提供 Python 接口以方便使用。Caffe 设计高效且灵活，允许用户定义、训练和部署深度学习模型来执行图像分类、对象检测和分割等任务。它因其在训练和部署卷积神经网络 (CNN) 方面的速度和易用性而广受欢迎。

这款深度学习软件主要用于视觉、语音和多媒体领域的学术研究项目、初创原型以及大规模工业应用。

咖啡定价

Caffe 是根据 BSD 2-Clause 许可证发布的，因此可以免费使用。

Caffe 主要特点

• 富有表现力的建筑。
• 可扩展的代码。
• 可部署在移动设备上。

咖啡专家

• 使用单个 NVIDIA K40 GPU 每天可以处理超过 6000 万张图像。
• 广泛的社区支持。

咖啡的缺点

• 语言支持有限。
• 陡峭的学习曲线。

Apache SINGA：最适合异构计算环境

Apache SINGA是一个开源深度学习库和分布式训练框架。该项目旨在支持和加速跨分布式计算资源的大规模机器学习模型，特别是深度学习神经网络的训练。深度学习软件堆栈包括三个主要组件：核心、IO 和模型。它被多家公司广泛使用，包括国立大学医院、网易、Foodlg 等。

Apache SINGA 定价

它可以免费使用。

Apache SINGA 主要特性

• 自动梯度计算。
• 内存优化。
• 可以使用 Conda、Pip、Docker 和从源代码轻松安装。
• 支持加载ONNX格式模型以及将使用SINGA API定义的模型保存为ONNX格式。
• 神经网络模型动物园。

Apache SINGA 专业人士

• SINGA 支持各种流行的优化器，包括动量随机梯度下降、Adam、RMSProp 和 AdaGrad。
• 时间分析功能。
• 多种编程语言支持。

Apache SINGA 缺点

• 与其他一些深度学习框架相比，社区规模较小。
• 有限的文档。

Deeplearning4j：最适合基于 Java 的项目

Deeplearning4j (DL4J)在 Apache License 2.0 下发布，是一个为 Java 和 Java 虚拟机 (JVM) 语言编写的开源分布式深度学习库。DL4J 包含各种深度学习架构的实现，包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 等。该库支持使用 Apache Hadoop 和 Apache Spark 的分布式计算。这允许用户利用多台机器和 GPU 来加速训练过程并处理大规模数据集。

Deeplearning4j 定价

它可以免费使用。

Deeplearning4j 主要功能

• GPU 支持在 AWS 上进行扩展。
• DL4J 支持与其他流行的深度学习框架的互操作性。
• Deeplearning4j 可以通过多种 API 语言使用，包括 Java、Scala、Python、Clojure 和 Kotlin。

Deeplearning4j 优点

• 优秀的社区支持和文档。
• 将 ETL 合并为库的一部分。

Deeplearning4j 的缺点

• 与 TensorFlow 或 PyTorch 相比，功能有限。
• 较少以 Python 为中心。

MXNet：最适合大规模深度学习和灵活性

MXNet是一个开源深度学习框架，用于训练和部署人工神经网络。它旨在从大型 GPU 集群扩展到多台机器，并且支持各种编程语言，例如 Python、R、Scala 和 Julia。MXNet 提供自动微分，这是训练深度学习模型的关键功能，可以根据模型参数计算梯度。

MXNet 定价

它可以免费使用。

MXNet 主要特性

• 与 Python 深度集成，并支持 Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R 和 Perl。
• 混合前端。
• 自动微分能力。
• 分布式训练能力。

MXNet 专业人士

• 它支持多种平台，包括Linux、MacOS。Windows 和云。
• 性能强劲。

MXNet 缺点

• 陡峭的学习曲线。
• 有限的文档。