AI框架你只会调包,这种想法很危险!
深度學習神經網絡正步入成熟,而深度學習框架目前眾多,大都可以在圖像識別、手寫識別、視頻識別、語音識別、目標識別和自然語言處理等諸多領域大顯身手。
深度學習框架平臺占據人工智能產業生態的核心地位,具有統領產業進步節奏、帶動終端場景與云端服務協同發展的重要作用,處于承上啟下的關鍵地位,其意義媲美移動互聯網操作系統。隨著深度學習框架的不斷演進,以深度學習為代表的人工智能將大放異彩。
那么,現在都有哪些框架呢,我們來盤點一下。
01
Theano
Theano最初誕生于蒙特利爾大學 LISA 實驗室,于2008年開始開發,是第一個有較大影響力的Python深度學習框架。由于Theano已經停止開發,不建議作為研究工具繼續學習。
02
TensorFlow
TensorFlow在很大程度上可以看作Theano的后繼者,不僅因為它們有很大一批共同的開發者,而且它們還擁有相近的設計理念,都是基于計算圖實現自動微分系統。但是由于其頻繁變動的接口、接口設計過于晦澀難懂、文檔混亂脫節。不完美但最流行的深度學習框架,社區強大,適合生產環境。
03
Keras
嚴格意義上講,Keras并不能稱為一個深度學習框架,它更像一個深度學習接口,它構建于第三方框架之上。Keras的缺點很明顯:過度封裝導致喪失靈活性。入門最簡單,但是不夠靈活,使用受限。
04
Caffe/Caffe2
Caffe的優點是簡潔快速,缺點是缺少靈活性。不同于Keras因為太多的封裝導致靈活性喪失,Caffe靈活性的缺失主要是因為它的設計。文檔不夠完善,但性能優異,幾乎全平臺支持(Caffe2),適合生產環境。
05
MXNet
MXNet最初由一群學生開發,缺乏商業應用,極大地限制了MXNet的使用。文檔略混亂,但分布式性能強大,語言支持最多,適合AWS云平臺使用。
06
CNTK
CNTK的性能比Caffe、Theano、TensoFlow等主流工具都要強。社區不夠活躍,但是性能突出,擅長語音方面的相關研究。
此外,還有許多專門針對移動設備開發的框架,如CoreML、MDL,這些框架純粹為部署而誕生,不具有通用性,也不適合作為研究工具。
這些框架各有優缺點,但是大多流行度和關注度不夠,或者局限于一定的領域。從上,我們可以看出,并沒有一個完美的深度神經網絡,能夠解決你的所有業務問題。
深度學習框架發展到今天,有些功能已經變成常規需求了,譬如易用、高效、完備(算子、模型、配套工具鏈、文檔、案例),一個新的框架在這些方面應該沒有明顯的短板。一個后出現的框架要追求成功,僅僅沒有短板還不夠,還必須有長板,獨門功法,有超越于其它框架的地方,或者其它框架根本做不到,或者很難做到,只有這樣,才有可能先從細分市場切開一個小口,進而站穩腳本。
那么,作為我們學習深度學習的時候,究竟是學哪個框架呢?是學PyTorch、還是學Tensorflow、再或者是學Keras呢?其實,對于這樣的問題,基于現在的形勢下,你就不要把著眼點放在這些工具的使用上了,重要的是要知道它的原理。
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我們將不會把視野限制在調用別人的功能,而是通過自己創造是深度學習框架,不論是PyTorch,Tensorflow,Keras還是新出現的框架,你都會在30分鐘會熟悉它的用法。這樣,我們再遇到不能使用別人的工具時,也保持了我們自己的創作能力。
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課程大綱:
課堂案例:
(我們需要機器來自動擬合這組數據)
(我們構建的神經網絡框架的部分代碼)
(我們的網絡模型預測錯誤逐漸降低,能夠真實使用)
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我們是如何做到,讓你3天的時間可以創造深度學習框架?
首先,我們是名師授課
這次訓練營的講師是高民權老師,他從2018年至今,培養過諸多AI算法工程師,如果只算BAT、滴滴、字節跳動、微博、美團點評這些全國一線的企業,他的學生有超過50名就職在這些公司的算法崗位。入職后幾乎很少有人跳槽或者被優化的,不少人現在也做到了技術leader這個級別。
高老師的教學核心觀點就是“理解原理 + 實戰實現”。計算機科學里有一句話比較粗俗,叫“No BB, show me your code”, 是的,這也是高老師的教學風格,就是盡量讓大家能通過代碼,真正了解事物的原理。
其次,體系化課程
對于一個教育機構來說,找幾個老師很容易,做幾個課程內容也很容易,但是重要的是課程的體系和結構,以及訓練的整體過程,這個是很難復制的。開課吧的課程內容久經考驗,培育的學員中,80%成功拿到了offer,也向大家說明了實力。
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總結
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