"2018年深度学习技术选型白皮书：开源框架与工具集综合评测"

深度学习技术选型白皮书（2018 年）是中国人工智能产业发展联盟开源开放推进组的研究成果。本白皮书旨在为企业应用深度学习技术开展业务提供参考，并为以开源框架为技术核心的服务及产品选型评测提供依据。 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术。目前，机器学习特别是深度学习已成为人工智能的核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，为各个行业带来了像水电煤一样的赋能。深度学习软件框架及相关工具集是人工智能应用落地的重要抓手，也是人工智能相关服务及产品的核心。 本白皮书侧重以深度学习为核心的软件框架及工具的选型考虑及指标。在实际需求的指引下，本白皮书系统梳理总结了基于开源的深度学习技术体系，提出了深度学习训练框架、推断框架及技术生态工具集三个维度的选型要点。 深度学习训练框架是实现深度学习模型训练的核心技术，影响着模型训练的效率和准确性。本白皮书对比分析了多个开源深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等，从技术特点、功能支持、开发者生态等方面进行评估。通过深入剖析各个框架的优缺点，为企业在选择框架时提供了参考。 深度学习推断框架是将训练好的模型应用到实际生产环境中的关键环节。本白皮书详细介绍了多个开源深度学习推断框架，包括TensorRT、OpenVINO、TVM等，从性能优化、模型转换、部署便捷性等方面进行了综合评估。这些评估结果有助于企业根据自身需求选择最适合的推断框架。 此外，本白皮书还重点关注了深度学习技术生态工具集的选型和应用。这些工具集包括数据预处理工具、模型压缩工具、模型可解释性工具等，对于提升深度学习的应用效果和加速技术落地具有重要意义。本白皮书从功能、易用性、开源社区支持等方面对相关工具进行了评估，为企业选择合适的工具提供了依据。 通过本白皮书的参考指南，企业可以根据自身需求和优势，选择适合的深度学习技术框架和工具，以推动人工智能技术在业务中的应用。同时，对于以开源框架为核心的服务及产品提供商来说，本白皮书也提供了一个客观的评测标准，帮助他们更好地进行选型和开发。 总之，深度学习技术选型白皮书（2018 年）通过对深度学习训练框架、推断框架及技术生态工具集的评估，为企业应用深度学习技术提供了参考，同时也为以开源框架为核心的服务及产品选型评测提供了依据。这将促进人工智能技术的快速发展和广泛应用，推动人工智能产业的蓬勃发展。