深度学习框架大比拼：Theano, TensorFlow, Keras, MXNET, Caffe

本文主要介绍了几个基于Theano的深度学习框架，包括Theano自身、Keras、Lasagne、Blocks以及一些相关的模型库。此外，还提及了其他几个知名的深度学习框架，如Tensorflow、MXNET和Caffe，对比了它们的特点和适用场景。 Theano是一个由蒙特利尔大学开发的开源深度学习库，它使用Python编写，但其接口仅支持Python。Theano库包含了预训练模型，支持CUDA以利用GPU进行计算，并且可以在单块GPU上运行。然而，它并不支持多机协作。 Tensorflow是Google开发的深度学习框架，它的底层用C++实现，因此提供了更高效的速度。Tensorflow支持多种编程语言，包括Python、C++、Java和Go。它支持CUDA和多块GPU，并且可以在集群环境中运行，同时适用于移动设备。不过，Tensorflow不包含预训练模型库，这意味着用户需要自己进行模型训练。 Keras是一个高层神经网络API，它以Python编写，旨在简化深度学习模型的构建。Keras允许用户在Theano和Tensorflow之间选择后端引擎，提供了一致的接口。Keras特别适合快速原型设计，支持卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并能方便地在CPU和GPU之间切换。 MXNET是由DMLC开发的深度学习框架，被Amazon AWS选为官方深度学习平台。它支持多种编程语言，包括Python、R、Scala等，并且同样支持CUDA和多块GPU。MXNET有一个预训练模型库，支持迁移学习，并可在集群和移动设备上运行。 Caffe是伯克利人工智能研究室维护的深度学习库，以C++为基础，也支持Python接口。Caffe拥有丰富的预训练模型库，适用于CUDA和多GPU环境，但只能在单机上运行。 这些深度学习框架各有优势，Theano适合初学者，Tensorflow和MXNET适合大规模分布式计算，Keras则以其易用性和灵活性吸引了很多开发者，而Caffe则因其高效的计算速度和丰富的模型库受到青睐。选择哪个框架取决于具体的需求和应用场景。