2023 年 8 种最佳深度学习工具和应用

摘要：深度学习工具被用于各个行业，以创建可以像人类一样执行电影推荐、图像着色、驾驶等任务的模型。在下面的文章中了解有关这些工具及其用法的更多信息！

深度学习因其能够帮助用户识别非结构化数据集中的复杂模式并提供有价值的见解而受到重视。 企业可以创建包含人工神经框架的深度学习模型，以轻松地从不同的数据集中学习并理解它们的模式。

借助深度学习工具，您可以训练不同类型的深度学习模型来解读大数据集，并将其转化为有用的信息，就像人类一样。 在下面的文章中获得有关深度学习及其工具的更多见解！

什么是深度学习？

深度学习是人工智能的一个子集，用于训练计算机像人脑一样处理和分析数据。 创建的深度学习模型可以轻松识别非结构化数据集中存在的任何类型的复杂模式，例如文本、图像、声音等。

深度学习算法的建模就像人脑中相互连接的神经元一样。 深度学习神经网络像人脑一样处理信息，帮助检测复杂的模式和解决难题。

深度学习是如何工作的？

深度学习适用于称为人工神经网络的各种算法。 所有这些网络的开发和训练都类似于人脑来处理数据。 就像人脑中相互连接的神经元一样，人工神经网络由计算机内部的多层人工神经元组成。

这些神经元被称为节点，它们利用数学计算来处理数据输入并提供相关输出。 网络中存在的每一层都有许多神经元，它们接收数据输入并对其进行计算。

之后，将生成的输出转发到下一层，直到到达最后一层以交付最终输出。 通常，只有第一层是可见的，其余层完全隐藏在深度学习工具中。

2023 年 8 种深度学习工具清单

• 张量流
• 火炬
• 凯拉斯
• 中国电视网
• 阿帕奇 MXNet
• Deeplearning4j
• 火炬
• 水

您可以使用多种深度学习工具来为不同用例开发和部署模型。 2023 年可用于此目的的一些最佳深度学习工具包括：

1. 张量流

TensorFlow 是一款端到端的机器学习软件，可帮助您进行数据自动化、模型跟踪和再训练、性能监控等。 有了它，您可以创建可以轻松部署在任何环境中的 ML 模型。

该深度学习工具提供模型分析、模型训练跟踪器、模型在生产阶段运行、模型定制等功能。

TensorFlow 的特点

• 通过工具处理和加载不同的数据集
• 提供用于训练和导出深度学习模型的简单 ML
• 提供评估和处理不同数据集的工具
• 在包括本地设备在内的各种环境中部署创建的模型
• 提供可扩展的数据管道以加载数据
• 通过与 Keras 集成支持分布式训练和即时模型迭代。

TensorFlow Pricing：它是一种开源深度学习工具。

2. 火炬

PyTorch 机器学习框架使您能够开发基于 Python 编程语言和 Torch 库的深度学习模型。

这个端到端的机器学习平台可用于开发具有高效生产能力的模型、分布式模型训练、工具和库等。

PyTorch 特性

• 使用 Torch 服务模块大规模部署所有 PyTorch 深度学习模型。
• 支持异步操作执行的 AI 模型的分布式训练。
• 提供在用 Python 编写的 Android 和 iOS 操作系统上部署模型的选项。
• 该框架提供工具和库来扩展 PyTorch 功能
• 支持以 ONNX 格式导出深度学习模型，以直接访问 ONNX 兼容的运行时和可视化工具。

PyTorch 定价：免费和开源的深度学习工具

3. 凯拉斯

Keras 深度学习 API 在 TensorFlow 机器学习工具上运行。 它专为深度学习模型的快速实验和部署而设计。 Keras 框架可以将自身扩展到大型 GPU 和 TPU pod 以进行模型生产。

有了它，您可以管理模型生产的每个工作流程，从文档和超参数训练到模型部署。

凯拉斯特色

• 创建的模型可以在浏览器和移动设备上运行
• 提供功能性 API 来开发任意层的图形
• 通过子类化直接从头开始开发模型
• 提供 KerasTuner 为模型选择超参数值
• 提供 NLP 库，帮助您完成整个模型开发周期
• 提供各种模块化构建块的存储库以组装不同的管道
• 直接通过 Web API 共享模型
• 您还可以直接从中发布基于机器学习的应用程序

Keras 的定价： Keras 是一个开源的深度学习工具

4. 中国电视网

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 是为商业级分布式深度学习创建的工具包。 CNTK 使您能够组合多个深度学习模型，包括前馈 DNN 和递归神经网络，以查看它们的性能。

它实现了随机梯度下降学习，用于多个 GPU 和服务器的自动数据微分和并行化。 CNTK 还通过有向图表示像节点这样的神经网络。

Microsoft Cognitive Toolkit 的功能

• 从多个资源中提取数据
• 自动理解数据关系并创建模型
• 评估深度学习模型并改进它们
• 支持前馈DNN、RNN、LSTM等多种网络。
• 您还可以从 Python 离线部署深度学习模型
• 您可以评估 Java 程序中的模型。
• 支持框架间极化的开放神经网络交换格式

定价：它是一款开源深度学习软件

5. 阿帕奇 MXNet

Apache MXNet 是一个深度学习框架，它提供用于设计、训练、部署和验证深度神经网络的构建块。 无论您需要一个库来开展深度学习研究，还是需要一个强大的框架来管理生产工作负载，Apache MXNet 都是正确的选择。

Apache MXNet 的特点

• 支持 8 种绑定语言，如 Scala、Clojure、Java、R 和 Perl。
• 提供混合前端以在 Gluon 急切命令模式和符号模式之间转换。
• 支持近线性缩放以提高硬件性能，包括多 GPU 或多主机训练。
• 提供多种工具和库支持ML模型开发，如GluonCV、GluonNLP等。

Apache MXNet 定价：开源深度学习工具

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一套全面的工具，用于在 Java 虚拟机上运行深度学习。 它是允许用户从 Java 训练 ML 模型的框架之一，同时还通过我们的 cpython 绑定和模型导入支持与 python 生态系统一起工作。

您可以使用它在 Pytorch、TensorFlow 和 Keras 中导入和重新训练模型。 使用此深度学习工具，您可以将原始输入数据转换为张量以运行神经网络。

Deeplearning4j 的特点

• 为完整的复杂图形提供 Samediff 框架
• 自带Nd4j计算库，完成numpy运算和TensorFlow或PyTorch运算
• 提供 Libnd4 c++ 库，用于在多个设备上启用各种数学代码。
• 支持 Python4j 脚本执行框架，可快速将这些脚本部署到 ML 模型生产中。
• 支持与 Spark 集成，在 Spark 中执行模型。

Deeplearning4j 的定价：它是一种开源深度学习工具

7. 火炬

Torch 深度学习工具是一个支持机器学习算法和高性能 GPU 的计算框架。 Torch 提供了神经网络和优化库，可以轻松开发复杂的神经网络。

此外，您可以开发不同神经网络的任意图，系统地在 CPU 和 GPU 中将它们并行化。

火炬的特点

• 支持神经网络和基于能量的建模
• 提供线性代数例程来执行操作
• 提供机器学习、信号处理、并行处理等包。
• 支持高效 GPU 进行快速模型处理
• 为机器学习提供数值优化
• 您可以连接具有端口支持的 Android 和 iOS 设备

Torch Pricing：这是一个开源的深度学习工具

8. 水

H2O 神经网络是一种用于创建和部署深度学习模型的开源深度学习工具。 它支持多种统计和机器学习算法，例如梯度提升机和广义线性模型来分析输入数据。

借助其 AutoML，您可以自动运行所有深度学习算法并创建完整的最佳模型板。 此外，H2O可以直接从HDFS、S3、Azure Data Lake等中提取数据，进行快速的数据处理。

H2O 特点

• 支持领先的ML算法，如GLM、XGBoost、GLRM等。
• 使用 python 等编程语言开发 ML 模型
• 提供用于自动化机器学习工作流程的 AutoML
• 轻松部署 POJO 和 MOJO，以便在任何环境中部署 ML 模型
• 支持内存中处理以及大数据集节点和集群之间的序列化。

H2O 的定价： H2O 是一种开源的深度学习工具

深度学习工具的应用

多个行业使用深度学习工具来分析数据集并通过 AI 神经网络提供见解。 深度学习工具的一些常见用途是：

• 医疗诊断：许多医疗保健提供者使用深度学习工具进行疾病检测和诊断、药物发现、医学研究等。
• 视频推荐： Netflix 和 Prime 等多个 OTT 平台通过深度学习工具提供电影和连续剧推荐。 它研究用户兴趣、观看历史等，以提供建议。
• 音乐制作：深度学习模型可以轻松学习和学习各种音乐流派的不同音符和模式并制作音乐
• 自动汽车：汽车通过深度学习模型进行训练，以了解环境并提供执行特定任务的指令。 此类任务通常包括穿越交通、确定最佳路线和加速车辆。
• 面部识别：该工具可用于通过使用卷积神经网络模型进行面部识别。 它将尝试将图像的面部特征与互联网上数百万图像的数据库进行匹配，以识别一个人。
• 假新闻检测：通过深度学习工具创建的卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 可用于检测欺诈新闻。 这些网络通过整合来自各种真实来源的数据并将它们与给定的新闻并列以验证它来工作。

结论：哪个是最好的深度学习工具和应用程序

深度学习已经成为每个行业在没有任何人工帮助的情况下执行复杂任务的重要方面。 通过简单地创建和训练深度学习模型，可以在短时间内完成图像着色、音乐制作和像素恢复等任务。

有多种深度学习工具可用于创建、训练和部署模型。 然而，基于特性、支持的模型、机器学习工作流自动化等，TensorFlow、PyTorch 和 Deeplearning4j 是最好的深度学习工具。

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