深度學習常用框架
更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
深度學習是機器學習的一個分支，它使用多層神經網絡來模擬和解決複雜的問題。有許多不同的深度學習框架可供選擇，這些框架提供了用於訓練神經網絡的工具和函數。以下是一些常用的深度學習框架的簡介：
TensorFlow：
- TensorFlow由Google開發，是最流行的深度學習框架之一。它具有靈活的計算圖和強大的分佈式計算能力，適用於各種應用，包括圖像識別、自然語言處理和強化學習。TensorFlow 2.0引入了簡化的Keras API，使其更易於使用。
PyTorch：
- PyTorch由Facebook的AI研究實驗室開發，它以動態計算圖和直觀的API而聞名。這使得模型的定義和調試更加容易。PyTorch廣泛應用於學術研究和產業應用，特別在自然語言處理和計算機視覺領域。
Keras：
- Keras是一個高層次的深度學習框架，它可以運行在多個後端，包括TensorFlow、Theano和CNTK。Keras設計簡潔，易於上手，適用於快速原型開發和簡單的模型定義。
Caffe：
- Caffe是一個由Berkeley Vision and Learning Center開發的深度學習框架，專為計算機視覺任務而設計。它以速度和效率而聞名，適合用於實時應用。
MXNet：
- MXNet是一個開源的深度學習框架，由亞馬遜AWS支持。它具有分佈式訓練的能力，適用於大規模的機器學習項目。
Theano（不再活躍）：
- Theano是一個開源的深度學習框架，曾經很受歡迎，但它已經停止了主要的開發和維護。儘管如此，它仍然在一些遺留專案中使用。
Chainer（不再活躍）：
- Chainer是一個來自日本的深度學習框架，已經停止了主要的開發，但仍然在一些研究中使用。
選擇深度學習框架通常取決於您的應用需求、熟悉程度和團隊的偏好。每個框架都有其獨特的特點和優勢，因此可以根據具體情況來選擇適合您項目的框架。
3會員
55內容數
網路世界是一個充滿多元性與無限可能的空間，人們可以在此分享資訊、交流思想，並展現無盡的創造力。然而，隨著社交媒體和線上論壇的普及，一種有趣且獨特的現象也隨之興起——廢文。廢文指的是那些內容看似無聊、無害，或表面上毫無意義的帖子、留言或圖片，通常目的在於娛樂或逗趣，而非提供實質價值的資訊。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
本文介紹了一張AI的層次分類圖，通過圓形結構簡述人工智慧、機器學習、神經網路及深度學習等技術的層級關係。從最外層的人工智慧到深度學習，逐層解析這些技術及其相互關聯，幫助讀者更好地理解AI領域的分類和技術應用。這一分類架構符合現階段AI技術的普遍認知。希望能夠為探索AI提供有價值的參考。
TensorFlow是由 Google 開發的一個強大開源機器學習框架，它賦予電腦像人類一樣學習和思考的能力。本文介紹了 TensorFlow 的核心功能、概念及其在圖像識別、自然語言處理等領域的應用，並提供學習資源與社群資訊。無論是初學者還是專業開發者，都能充分發揮 AI 的潛力。
隨著人工智慧的快速發展，機器學習、深度學習和強化學習成為重要的研究主題。本文將探討這三者之間的區別與聯繫，包括定義、特點及其應用場景。機器學習作為基礎技術，深度學習利用多層神經網絡，強化學習則通過試錯逐步優化決策。本研究還將分析它們各自的優勢、挑戰及未來發展前景。
PyTorch 是一個開源的 Python 機器學習庫，基於 Torch 庫，底層由 C++ 實現，應用於人工智慧領域，如電腦視覺和自然語言處理等。
PyTorch 2.4 引入了多項新功能和改進，包括支援 Python 3.12、AOTInductor 凍結功能、新的高階 Python 自訂運算
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
本文主要筆記使用pytorch建立graph的幾個概念與實作。在傳統的神經網路模型中，數據點之間往往是互相連接和影響的，使用GNN，我們不僅處理單獨的數據點或Xb，而是處理一個包含多個數據點和它們之間連結的特徵。GNN的優勢在於其能夠將這些連結關係納入模型中，將關係本身作為特徵進行學習。
接著載入Part 2需要的相關依賴，其分別為：
from torch import cuda, bfloat16import
import transformers
然後選擇我們要的Meta模型，這邊可以是Llama 2或者是Llama 3，後者是Meta最新釋出的模型。
同時我們也讓系統自
生成式人工智慧（AI）已成為當前科技領域的一大熱點，其能力不僅限於模擬人類智能，更能在多種非傳統計算任務中創造前所未有的內容。這篇文章將深入探討生成式AI的理論基礎、實際應用、代碼實踐，以及其商業應用、工具和公司等方面，提供一個全面的視角來了解這一迅速發展的領域。
大家好，我是woody，是一名料理創作者，非常努力地在嘗試將複雜的料理簡單化，讓大家也可以體驗到料理的樂趣而我也非常享受料理的過程，今天想跟大家聊聊，除了料理本身，料理創作背後的成本。
哈囉～很久沒跟各位自我介紹一下了～
大家好～我是爺恩
我是一名圖文插畫家，有追蹤我一段時間的應該有發現爺恩這個品牌經營了好像.....快五年了(汗)時間過得真快！隨著時間過去，創作這件事好像變得更忙碌了，也很開心跟很多厲害的創作者以及廠商互相合作幫忙，還有最重要的是大家的支持與陪伴🥹。
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
本文介紹了一張AI的層次分類圖，通過圓形結構簡述人工智慧、機器學習、神經網路及深度學習等技術的層級關係。從最外層的人工智慧到深度學習，逐層解析這些技術及其相互關聯，幫助讀者更好地理解AI領域的分類和技術應用。這一分類架構符合現階段AI技術的普遍認知。希望能夠為探索AI提供有價值的參考。
TensorFlow是由 Google 開發的一個強大開源機器學習框架，它賦予電腦像人類一樣學習和思考的能力。本文介紹了 TensorFlow 的核心功能、概念及其在圖像識別、自然語言處理等領域的應用，並提供學習資源與社群資訊。無論是初學者還是專業開發者，都能充分發揮 AI 的潛力。
隨著人工智慧的快速發展，機器學習、深度學習和強化學習成為重要的研究主題。本文將探討這三者之間的區別與聯繫，包括定義、特點及其應用場景。機器學習作為基礎技術，深度學習利用多層神經網絡，強化學習則通過試錯逐步優化決策。本研究還將分析它們各自的優勢、挑戰及未來發展前景。
PyTorch 是一個開源的 Python 機器學習庫，基於 Torch 庫，底層由 C++ 實現，應用於人工智慧領域，如電腦視覺和自然語言處理等。
PyTorch 2.4 引入了多項新功能和改進，包括支援 Python 3.12、AOTInductor 凍結功能、新的高階 Python 自訂運算
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
本文主要筆記使用pytorch建立graph的幾個概念與實作。在傳統的神經網路模型中，數據點之間往往是互相連接和影響的，使用GNN，我們不僅處理單獨的數據點或Xb，而是處理一個包含多個數據點和它們之間連結的特徵。GNN的優勢在於其能夠將這些連結關係納入模型中，將關係本身作為特徵進行學習。
接著載入Part 2需要的相關依賴，其分別為：
from torch import cuda, bfloat16import
import transformers
然後選擇我們要的Meta模型，這邊可以是Llama 2或者是Llama 3，後者是Meta最新釋出的模型。
同時我們也讓系統自
生成式人工智慧（AI）已成為當前科技領域的一大熱點，其能力不僅限於模擬人類智能，更能在多種非傳統計算任務中創造前所未有的內容。這篇文章將深入探討生成式AI的理論基礎、實際應用、代碼實踐，以及其商業應用、工具和公司等方面，提供一個全面的視角來了解這一迅速發展的領域。