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深度学习框架技术解析及caffe实战总结
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2017-12-29
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深度学习框架技术解析及caffe实战总结,自己的一些总结,主要是对Caffe和Tensorflow两个框架做一个对比介绍,并结合自己学习caffe的过程遇到的问题和理解做一个技术总结,很简单,本来是做一次小专题,感觉分享出来比较好。
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深度学习框架技术解析
框架介绍及Caffe实践技术总结
Caffe:Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding
Caffe2:A New Lightweight, Modular, and Scalable Deep Learning Framework
Tensorflow:Computation using data flow graphs for scalable machine learning
各框架介绍及对比
Tensorflow
Caffe
Caffe实践总结
目录
Contents
一些小的建议
第五
框架介绍及对比---总体介绍
Ilia Karmanov的一篇文章《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》
结论:
Caffe2 相比于Tensorflow 在准确度和训练时长上处于领先位
置,但是在动态图的支持和其他方面仍弱于Tesorflow
Caffe2
Tensorflow
code frequency
框架介绍及对比
部署的便利性,支持各种异构的平台
架构优化:分布式性能
和Theano一样都支持自动求导
接口易用性,SWIG
内置TF.Learn/TF.Keras
数据并行(非统一的PS)
可视化组件TensorBoard
容易上手,使用Protobuf配置文件定义网络结构
组件模块化,
图像/文本/语音/时间序列 RNN LSTM
框架介绍及对比
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xuluohongshang
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