硬核科普|深度学习主流开发框架解读和比较（上篇）

金博士| 流媒体网| 2023-08-07

【流媒体网】摘要：通过本文学习和掌握深度学习框架、每个框架的技术细节、性能比较以及如何选择合适自己或行业的框架。

　　引言

　　当提及“深度学习”、“机器学习”和“人工智能”这三个术语时，他们经常被交替使用，这有时会导致混淆。实际上，深度学习和机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一个子集。一些常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNNs），生成对抗网络（GANs），递归神经网络（RNNs），长短期记忆（LSTM），门控递归单元（GRU），深度信念网络（DBN）和深度堆叠网络（DSN）等。

　　深度学习它模仿了人脑的工作方式，通过创建称为神经网络的模型来自动学习并解决复杂问题。其重要性体现在以下几个方面：

　　· 自动化和优化决策：深度学习可以帮助我们创建更智能的应用，例如，通过学习用户的在线行为，深度学习能够为用户推荐个性化的内容或产品。

　　· 数据分析和预测：深度学习对大量数据的处理能力，使得它在数据分析和预测方面有巨大的潜力，比如天气预测、股市预测等。

　　· 智能化的设备和服务：深度学习的应用使得我们可以开发出更多的智能设备和服务，如自动驾驶汽车、语音助手、人脸识别系统等。

　　在实际生活中，深度学习的应用广泛：

　　1. 医疗健康：深度学习可以帮助识别医学图像，例如，辅助放射科医生识别肿瘤、预测疾病的发展趋势等。

　　2. 自动驾驶：深度学习可以帮助自动驾驶汽车识别行人、其他车辆和路标，帮助车辆安全行驶。

　　3. 语音识别和自然语言处理：例如，智能语音助手（如Siri，Google Assistant）就运用了深度学习技术，以理解并执行用户的命令。

　　4. 个性化推荐：如Netflix和YouTube等公司，就利用深度学习技术对用户的观看历史进行学习，然后推荐用户可能感兴趣的内容。

　　5. 安全与监控：深度学习在人脸识别、行为分析等方面的应用，为现代安全和监控系统提供了强大的工具。

　　深度学习开发框架为开发者、研究人员和数据科学家提供了设计、训练和验证深度神经网络的构建模块，并通过高级编程接口的方式实现。这些框架提供了卓越的性能和更好的依赖性管理。今天，有很多可供选择的框架，这些框架可以帮助我们开发出更精简、强大的工具，提供更好的抽象，简化编程。

　　目前有多个深度学习开发库（或框架）可以选择，各自具有独特的优势和不足。其中最受欢迎的库包括TensorFlow、PyTorch和 Keras等。本文将对它们逐一进行解读，并进行全方位的比较，帮助读者进行相应的选择。

　　本文的知识点

　　通过本文，读者可以从中学习和掌握的关键知识点，包括：

　　1. 深度学习框架：了解不同的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow和Keras，并理解每个框架的特定优势和使用场景。

　　2. 每个框架的技术细节：了解每个框架的技术规格，如所用的编程语言、操作的API级别，以及架构类型

　　3. 性能比较：理解这些框架在性能上的差异，如速度和处理大数据集的能力，例如Keras适合较小的数据集，而PyTorch和TensorFlow适合处理大数据集并提供高性能。

　　4. 如何选择合适自己或行业的框架：学习在选择深度学习框架时应考虑的因素，如数据集的大小和类型、可用性的模型集，社区支持以及部署相关的流程和工具等。

　　下面，我们先对这些主流的编程框架（库）进行简单的介绍。

　　深度学习主流框架简介

　　Keras

　　Keras是一个用Python编写的开源神经网络库，旨在使深度学习模型对初学者和研究者都易于理解和实现。其设计原则包括模块化、极简和可扩展性。Keras可以作为TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、R, Theano, PlaidML等库的高级API来运行，将低级计算交给这些后端库处理。

　　优缺点

　　优点：Keras的主要优势在于其易用性和灵活性。对于初学者，Keras的高级抽象和简单的API设计可以方便地入门和实践深度学习。对于研究者，Keras提供了丰富的接口和选项，允许快速原型设计和测试新的想法。同时，Keras提供了大量预构建的层，损失函数，优化器等，可以帮助开发者快速搭建和训练神经网络模型。另外，由于Keras支持多种后端引擎，开发者可以轻松地在不同的深度学习框架之间进行切换。

　　缺点：虽然Keras的高级抽象设计使其易于使用，但在某些情况下，这也可能限制了它的灵活性。尤其是对于一些需要定制模型的复杂任务，Keras可能不如一些底层框架（如TensorFlow或PyTorch）提供的控制精细。

　　主要用途和特点

　　Keras广泛应用于一系列的深度学习领域，包括文本和序列处理，图像分类，自动生成文本，标签生成，图像转换以及强化学习等。Keras关注的点在于模块化、用户友好和可扩展性。它提供了大量预构建的层，损失函数，优化器和一些工具，以帮助开发者快速搭建和训练神经网络模型。此外，由于Keras支持多种模型持久化的方式，因此很容易将训练好的模型进行部署。

　　受欢迎程度和使用案例

　　由Google的工程师Francois Chollet主要开发和维护，同时得到了全球一支庞大的开源贡献者社区的支持，Keras在深度学习社区中得到了广泛的认可和使用。许多研究团队和公司都在他们的项目中使用Keras，如在自然语言处理、计算机视觉和声音处理等多个领域的研究中，Keras都有广泛的应用。

　　PyTorch

　　PyTorch，源自Torch，是由Facebook的AI研究小组于2017年开发并发布的一款深度学习框架。它在GitHub上开源，为Python生态系统的深度学习应用提供了有力的支持。PyTorch以其简单、易用和灵活的特性，赢得了大量初学者和研究者的青睐。

　　优缺点

　　优点：PyTorch的优势在于其直观的编程风格和动态的计算图系统。这使得用户可以在代码运行时构建、改变和执行计算图，特别适合进行研究和原型设计。此外，PyTorch的API设计友好，学习曲线平缓，丰富的官方文档和教程资源，使得用户能快速上手并应用到实际项目中。

　　缺点：尽管PyTorch在许多方面表现出色，但它在某些领域中的优化可能不如TensorFlow那样深入，例如在移动和嵌入式设备上的部署。此外，虽然动态计算图带来了极大的灵活性，但在某些需要大规模分布式训练的场景下，这可能会变得复杂并带来一些挑战。

　　主要用途和特点

　　PyTorch在多个深度学习领域都有着广泛的应用，特别在自然语言处理领域表现突出。无论是情感分析、文本分类，还是更为复杂的机器翻译和问答系统，PyTorch都能提供强大的工具和接口。其动态计算图的特性使其非常适合进行复杂模型的研究和原型设计。另外，PyTorch也提供了一整套工具和库，如TorchServe，可以帮助用户更轻松地将模型从研究原型转变为生产就绪的解决方案。

　　受欢迎程度和使用案例

　　PyTorch是由Facebook's AI研究小组和如今的主要开发者Meta AI的一众专家共同开发的，其设计和架构使得整个深度建模过程相比Torch库更为透明和直接。PyTorch受到许多研究团队和公司的欢迎，应用于各种深度学习项目中，从情感分析、文本分类，到机器翻译和问答系统，无论是在研究还是在生产环境中，PyTorch都表现出强大的实力和潜力。

　　TensorFlow

　　TensorFlow是由Google Brain团队开发并于2015年公开发布的深度学习框架，现已成为深度学习领域最受欢迎和广泛使用的框架之一。它以强大的功能性、灵活性以及超大规模的计算能力而闻名，在AI应用领域有着广泛的应用。

　　优缺点

　　优点：TensorFlow的主要优势在于其良好的可扩展性，能够支持从手机到大型服务器集群的各种硬件平台。另一大优点是其丰富的API，使得开发者可以方便地使用Python、Java、C++等语言进行开发。通过使用数据流图，TensorFlow为复杂的神经网络模型提供了清晰的可视化，使得模型设计和理解变得更加直观。此外，TensorFlow提供了大量预训练模型，可以帮助开发者快速上手并进行实际项目的开发。

　　缺点：尽管TensorFlow功能强大，但其学习曲线可能较为陡峭，对新手来说可能需要较长时间才能完全掌握。另外，尽管其有良好的可视化工具，但对于某些复杂的模型，理解和调试仍可能是一个挑战。

　　主要用途和特点

　　TensorFlow在各种AI应用领域都有广泛的应用，包括语音和图像识别，自然语言处理，以及PDE（偏微分方程）求解等。它的数据流图提供了清晰的神经网络模型可视化，使得模型设计和理解更直观。凭借其强大的计算能力，TensorFlow能够处理大规模、复杂的神经网络模型。此外，在生产环境的部署方面，TensorFlow提供了多种部署方案，如TensorFlow Serving、TensorFlow Lite和TensorFlow.js，无论是云端服务器，还是移动设备，都可以满足其部署需求。

　　受欢迎程度和使用案例

　　作为深度学习领域最受欢迎和广泛使用的框架之一，TensorFlow的开发和维护主要由Google Brain团队负责，它也是Google AI生态系统的重要组成部分。TensorFlow拥有一个庞大的全球社区，成员们积极参与到TensorFlow的开发和优化工作中。在实际的应用案例中，无论是在语音和图像识别，自然语言处理，还是PDE求解等各种AI应用领域，TensorFlow都有着广泛的应用。

　　Keras、TensorFlow和PyTorch的主要区别

　　以下列出了Keras，TensorFlow和PyTorch在诸如架构，功能，编程和各种属性方面的主要区别。

　　· API层级： Keras是一个高层次的API，由于其简洁的语法和快速的开发速度而备受欢迎，可以在Theano、CNTK和TensorFlow上运行。TensorFlow则提供了低层次和高层次的API，提供了更多的灵活性和控制权。与此同时，PyTorch主要依赖低层次的API，使得开发者可以更深入地理解模型的运行原理。

　　· 框架的架构和性能： Keras以其简单、直观的架构而受到赞赏，但在处理大规模数据集时性能较低。TensorFlow的架构相对严格，但其强大的性能和扩展性使其成为处理大型数据集的理想选择。PyTorch虽然在架构上相对复杂，但由于其强大的性能和灵活性，成为了许多研究者的首选。

　　· 调试过程： Keras为简单的网络提供了便捷的调试工具，适用于常规需求。TensorFlow的调试过程更为复杂，但提供了高级选项tfdbg，允许在特定运行时浏览所有张量并在会话范围内操作。PyTorch则提供了更灵活的调试能力，其与Python的紧密结合使得开发者可以利用诸如PyCharm、ipdb和PDB等Python调试工具。

　　· 框架的适用性： Keras适用于处理小型数据集，其快速原型设计和广泛的后端支持使其十分便捷。TensorFlow以其在处理大型数据集和高性能对象检测中的优秀表现而被广泛采用。PyTorch则因其灵活性和强大的调试能力，在需要短时间内对数据集进行训练的场合中具有优势。

　　· 框架在神经网络中的性能： PyTorch提供了用于开发循环网络的多层和单元级别的类，其设计思路使得网络的多层能为单元格提供合适的封装，从而无需进行进一步的优化。TensorFlow则通过dropout封装器、多个RNN单元和单元级别的类，以实现深度神经网络。Keras则包括了完全连接的层、GRU和LSTM，这些是构建循环神经网络的关键组件。

　　下面以表格的形式，总结了Keras、TensorFlow与Pytorch 的主要区别：

表格 1 Keras、Tensorflow 和 Pytorch 的比较