DL笔记：常见深度学习框架Theano、TensorFlow、Keras、Caffe/Caffe2、MXNet、CNTK、PyTorch对比

坦白讲，如果不是昨天偶然见到了柯同学，我怕是会在theano这个 loser 上面耗费更多的时间

就当是学习了如何配置多版本服务器的cuda &cudnn吧。。。

计算机的小伙伴真的很优秀，也很乐于提供帮助，感谢他们（基础 1概念 2 推导的确值得反思和掌握

——————此文系转载，主要是避免继续在库上踩坑——————

1. Theano 

Theano最初诞生于蒙特利尔大学 LISA 实验室，于2008年开始开发，是第一个有较大影响力的Python深度学习框架。

Theano 是一个 Python 库，可用于定义、优化和计算数学表达式，特别是多维数组（numpy.ndarray）。在解决包含大量数据的问题时，使用 Theano 编程可实现比手写 C 语言更快的速度，而通过 GPU 加速，Theano 甚至可以比基于 CPU 计算的 C 语言快上好几个数量级。Theano 结合了计算机代数系统（Computer Algebra System，CAS）和优化编译器，还可以为多种数学运算生成定制的 C 语言代码。对于包含重复计算的复杂数学表达式的任务而言，计算速度很重要，因此这种 CAS 和优化编译器的组合是很有用的。对需要将每一种不同的数学表达式都计算一遍的情况，Theano 可以最小化编译/解析的计算量，但仍然会给出如自动微分那样的符号特征。

2017年9月28日，在Theano 1.0正式版即将发布前夕，LISA实验室负责人，深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio 宣布Theano即将停止开发：“Theano is Dead”。

点评：由于Theano已经停止开发，不建议作为研究工具继续学习。

2. TensorFlow

2015年11月10日，Google宣布推出全新的机器学习开源工具TensorFlow。

 TensorFlow 最初是由 Google 机器智能研究部门的 Google Brain 团队开发，基于Google 2011年开发的深度学习基础架构DistBelief构建起来的。TensorFlow主要用于进行机器学习和深度神经网络研究， 但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多领域。由于Google在深度学习领域的巨大影响力和强大的推广能力，TensorFlow一经推出就获得了极大的关注，并迅速成为如今用户最多的深度学习框架。

TensorFlow在很大程度上可以看作Theano的后继者，不仅因为它们有很大一批共同的开发者，而且它们还拥有相近的设计理念，都是基于计算图实现自动微分系统。TensorFlow 使用数据流图进行数值计算，图中的节点代表数学运算， 而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组（张量）。

TensorFlow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布，Java、Go、R和Haskell API的alpha版本也被支持。此外，TensorFlow还可在Google Cloud和AWS中运行。TensorFlow还支持 Windows 7、Windows 10和Windows Server 2016。由于TensorFlow使用C++ Eigen库，所以库可在ARM架构上编译和优化。这也就意味着用户可以在各种服务器和移动设备上部署自己的训练模型，无须执行单独的模型解码器或者加载Python解释器。

作为当前最流行的深度学习框架，TensorFlow获得了极大的成功，对它的批评也不绝于耳，总结起来主要有以下四点。

• 过于复杂的系统设计，TensorFlow 在GitHub代码仓库的总代码量超过100万行。这么大的代码仓库，对于项目维护者来说维护成为了一个难以完成的任务，而对读者来说，学习TensorFlow底层运行机制更是一个极其痛苦的过程，并且大多数时候这种尝试以放弃告终。

• 频繁变动的接口。TensorFlow的接口一直处于快速迭代之中，并且没有很好地考虑向后兼容性，这导致现在许多开源代码已经无法在新版的TensorFlow上运行，同时也间接导致了许多基于TensorFlow的第三方框架出现BUG。

• 接口设计过于晦涩难懂。在设计TensorFlow时，创造了图、会话、命名空间、PlaceHolder等诸多抽象概念，对普通用户来说难以理解。同一个功能，TensorFlow提供了多种实现，这些实现良莠不齐，使用中还有细微的区别，很容易将用户带入坑中。

• 文档混乱脱节。TensorFlow作为一个复杂的系统，文档和教程众多，但缺乏明显的条理和层次，虽然查找很方便，但用户却很难找到一个真正循序渐进的入门教程。

由于直接使用TensorFlow的生产力过于低下，包括Google官方等众多开发者尝试基于TensorFlow构建一个更易用的接口，包括Keras、Sonnet、TFLearn、TensorLayer、Slim、Fold、PrettyLayer等数不胜数的第三方框架每隔几个月就会在新闻中出现一次，但是又大多归于沉寂，至今

点评：不完美但最流行的深度学习框架，社区强大，适合生产环境。

3. Keras

Keras是一个高层神经网络API，由纯Python编写而成并使用TensorFlow、Theano及CNTK作为后端。Keras为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果。Keras应该是深度学习框架之中最容易上手的一个，它提供了一致而简洁的API， 能够极大地减少一般应用下用户的工作量，避免用户重复造轮子。

严格意义上讲，Keras并不能称为一个深度学习框架，它更像一个深度学习接口，它构建于第三方框架之上。Keras的缺点很明显：过度封装导致丧失灵活性。Keras最初作为Theano的高级API而诞生，后来增加了TensorFlow和CNTK作为后端。为了屏蔽后端的差异性，提供一致的用户接口，Keras做了层层封装，导致用户在新增操作或是获取底层的数据信息时过于困难。同时，过度封装也使得Keras的程序过于缓慢，许多BUG都隐藏于封装之中，在绝大多数场景下，Keras是本文介绍的所有框架中最慢的一个。

学习Keras十分容易，但是很快就会遇到瓶颈，因为它缺少灵活性。另外，在使用Keras的大多数时间里，用户主要是在调用接口，很难真正学习到深度学习的内容

点评：入门最简单，但是不够灵活，使用受限

4. Caffe/Caffe2

Caffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，核心语言是C++，它支持命令行、Python和MATLAB接口，既可以在CPU上运行，也可以在GPU上运行。

Caffe凭借其易用性、简洁明了的源码、出众的性能和快速的原型设计获取了众多用户，曾经占据深度学习领域的半壁江山。但是在深度学习新时代到来之时，Caffe已经表现出明显的力不从心，诸多问题逐渐显现（包括灵活性缺失、扩展难、依赖众多环境难以配置、应用局限等）。尽管现在在GitHub上还能找到许多基于Caffe的项目，但是新的项目已经越来越少。

Caffe2继承了Caffe的优点，在速度上令人印象深刻。Facebook 人工智能实验室与应用机器学习团队合作，利用Caffe2大幅加速机器视觉任务的模型训练过程，仅需 1 小时就训练完ImageNet 这样超大规模的数据集。然而尽管已经发布半年多，开发一年多，Caffe2仍然是一个不太成熟的框架，官网至今没提供完整的文档，安装也比较麻烦，编译过程时常出现异常，在GitHub上也很少找到相应的代码。

极盛的时候，Caffe占据了计算机视觉研究领域的半壁江山，虽然如今Caffe已经很少用于学术界，但是仍有不少计算机视觉相关的论文使用Caffe。由于其稳定、出众的性能，不少公司还在使用Caffe部署模型。Caffe2尽管做了许多改进，但是还远没有达到替代Caffe的地步。

点评：文档不够完善，但性能优异，几乎全平台支持（Caffe2），适合生产环境。

5. MXNET

MXNet是一个深度学习库，支持C++、Python、R、Scala、Julia、MATLAB及JavaScript等语言；支持命令和符号编程；可以运行在CPU、GPU、集群、服务器、台式机或者移动设备上。MXNet是CXXNet的下一代，CXXNet借鉴了Caffe的思想，但是在实现上更干净。在2014 年的NIPS 上，同为上海交大校友的陈天奇与李沐碰头，讨论到各自在做深度学习 Toolkits 的项目组，发现大家普遍在做很多重复性的工作，例如文件 loading 等。于是他们决定组建 DMLC【Distributied （Deep） Machine Learning Community】，号召大家一起合作开发 MXNet，发挥各自的特长，避免重复造轮子。

MXNet以其超强的分布式支持，明显的内存、显存优化为人所称道。同样的模型，MXNet往往占用更小的内存和显存，并且在分布式环境下，MXNet展现出了明显优于其他框架的扩展性能。

为了完善MXNet的生态圈，推广MXNet，MXNet先后推出了包括MinPy、Keras和Gluon等诸多接口，但前两个接口目前基本停止了开发，Gluon模仿PyTorch的接口设计，MXNet的作者李沐更是亲自上阵，在线讲授如何从零开始利用Gluon学习深度学习，诚意满满，吸引了许多新用户。

点评：文档略混乱，但分布式性能强大，语言支持最多，适合AWS云平台使用。

6.CNTK 

2015年8月，微软公司在CodePlex上宣布由微软研究院开发的计算网络工具集CNTK将开源。5个月后，2016年1月25日，微软公司在他们的GitHub仓库上正式开源了CNTK。早在2014年，在微软公司内部，黄学东博士和他的团队正在对计算机能够理解语音的能力进行改进，但当时使用的工具显然拖慢了他们的进度。于是，一组由志愿者组成的开发团队构想设计了他们自己的解决方案，最终诞生了CNTK。

根据微软开发者的描述，CNTK的性能比Caffe、Theano、TensoFlow等主流工具都要强。CNTK支持CPU和GPU模式，和TensorFlow/Theano一样，它把神经网络描述成一个计算图的结构，叶子节点代表输入或者网络参数，其他节点代表计算步骤。CNTK 是一个非常强大的命令行系统，可以创建神经网络预测系统。CNTK 最初是出于在 Microsoft 内部使用的目的而开发的，一开始甚至没有Python接口，而是使用了一种几乎没什么人用的语言开发的，而且文档有些晦涩难懂，推广不是很给力，导致现在用户比较少。但就框架本身的质量而言，CNTK表现得比较均衡，没有明显的短板，并且在语音领域效果比较突出。

点评：社区不够活跃，但是性能突出，擅长语音方面的相关研究

7. Pytorch

2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）团队在GitHub上开源了PyTorch，并迅速占领GitHub热度榜榜首。

PyTorch的历史可追溯到2002年就诞生于纽约大学的Torch。Torch使用了一种不是很大众的语言Lua作为接口。Lua简洁高效，但由于其过于小众，用的人不是很多。在2017年，Torch的幕后团队推出了PyTorch。PyTorch不是简单地封装Lua Torch提供Python接口，而是对Tensor之上的所有模块进行了重构，并新增了最先进的自动求导系统，成为当下最流行的动态图框架。

• 简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。不像TensorFlow中充斥着session、graph、operation、name_scope、variable、tensor、layer等全新的概念，PyTorch的设计遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三个由低到高的抽象层次，分别代表高维数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），而且这三个抽象之间联系紧密，可以同时进行修改和操作。

简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。在笔者眼里，PyTorch的源码甚至比许多框架的文档更容易理解。

• 速度：PyTorch的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch的速度表现胜过TensorFlow和Keras等框架 。框架的运行速度和程序员的编码水平有极大关系，但同样的算法，使用PyTorch实现的那个更有可能快过用其他框架实现的。

• 易用：PyTorch是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch，而Torch的接口设计以灵活易用而著称，Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵，尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法，即所思即所得，不需要考虑太多关于框架本身的束缚。

• 活跃的社区：PyTorch提供了完整的文档，循序渐进的指南，作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持，作为当今排名前三的深度学习研究机构，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新，不至于像许多由个人开发的框架那样昙花一现。

8、其他框架

除了上述的几个框架，还有不少的框架，都有一定的影响力和用户。比如百度开源的PaddlePaddle，CMU开发的DyNet，简洁无依赖符合C++11标准的tiny-dnn，使用Java开发并且文档极其优秀的Deeplearning4J，还有英特尔开源的Nervana，Amazon开源的DSSTNE。这些框架各有优缺点，但是大多流行度和关注度不够，或者局限于一定的领域。此外，还有许多专门针对移动设备开发的框架，如CoreML、MDL，这些框架纯粹为部署而诞生，不具有通用性，也不适合作为研究工具。

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