TensorFlow、Caffe和MXNet是三大主流的深度學習開源框架：TensorFlow的優(yōu)勢是社區(qū)最活躍，開源算法和模型最豐富；Caffe則是經(jīng)典的圖形領(lǐng)域框架，使用簡單，在科研領(lǐng)域占有重要地位；MXNet在分布式性能上表現(xiàn)優(yōu)異。PaddlePaddle、鯤鵬、Angel則是百度、阿里、騰訊分別推出的分布式計算框架。

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騰訊深度學習平臺DI-X

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騰訊深度學習平臺DI-X于2017年3月發(fā)布。DI-X基于騰訊云的大數(shù)據(jù)存儲與處理能力來提供一站式的機器學習和深度學習服務(wù)。DI-X支持TensorFlow、Caffe以及Torch等三大深度學習框架，主要基于騰訊云的GPU計算平臺。DI-X的設(shè)計理念是打造一個一站式的機器學習平臺，集開發(fā)、調(diào)試、訓練、預(yù)測、部署于一體, 讓算法科學家和數(shù)據(jù)科學家，無須關(guān)注機器學習（尤其是深度學習）的底層工程繁瑣的細節(jié)和資源，專注于模型和算法調(diào)優(yōu)。

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DI-X在騰訊內(nèi)部使用了一年，其主要用于游戲流失率預(yù)測、用戶標簽傳播以及廣告點擊行為預(yù)測等。

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阿里機器學習平臺PAI

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阿里機器學習平臺PAI1.0于2015年發(fā)布，包括數(shù)據(jù)處理以及基礎(chǔ)的回歸、分類、聚類算法。阿里機器學習平臺PAI2.0于2017年3月發(fā)布，配備了更豐富的算法庫、更大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練和全面兼容開源的平臺化產(chǎn)品。深度學習是阿里機器學習平臺PAI2.0的重要功能，支持TensorFlow、Caffe、MXNet框架，這些框架與開源接口兼容。在數(shù)據(jù)源方面，PAI2.0支持非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化等各種數(shù)據(jù)源；在計算資源方面，支持CPU、GPU、FPGA等異構(gòu)計算資源；在工作流方面，支持模型訓練和預(yù)測一體化。?

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PAI已經(jīng)在阿里巴巴內(nèi)部使用了2年。基于該平臺，在淘寶搜索中，搜索結(jié)果會基于商品和用戶的特征進行排序。

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百度深度學習平臺

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百度深度學習平臺是一個面向海量數(shù)據(jù)的深度學習平臺，基于PaddlePaddle和TensorFlow開源計算框架，支持GPU運算，為深度學習技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用提供可靠性高、擴展靈活的云端托管服務(wù)。通過百度深度學習平臺，不僅可以輕松訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)情感分析、機器翻譯、圖像識別，也可以利用百度云的存儲和虛擬化產(chǎn)品直接將模型部署至應(yīng)用環(huán)境。

微博深度學習平臺是微博機器學習平臺的重要組成部分，除繼承微博機器學習平臺的特性和功能以外，支持TensorFlow、Caffe等多種主流深度學習框架，支持GPU等高性能計算集群。微博深度學習平臺架構(gòu)如圖1所示。（引用）

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/xiaohaigege666/p/10519614.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的感悟：微博深度学习平台架构和实践的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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