神经网络的流行框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras。由Google开发的TensorFlow广泛用于大规模生产和研究。PyTorch,在学术界的首选,提供了一个灵活和动态的计算图。
基于TensorFlow构建的Keras为快速原型设计提供了高级API。其他框架 (如MXNet、CNTK和JAX) 满足特定需求,如分布式训练或基于梯度的优化。
框架的选择取决于易用性、社区支持以及与现有工具的兼容性等因素。许多开发人员选择具有广泛库和预训练模型的框架。
神经网络的流行框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras。由Google开发的TensorFlow广泛用于大规模生产和研究。PyTorch,在学术界的首选,提供了一个灵活和动态的计算图。
基于TensorFlow构建的Keras为快速原型设计提供了高级API。其他框架 (如MXNet、CNTK和JAX) 满足特定需求,如分布式训练或基于梯度的优化。
框架的选择取决于易用性、社区支持以及与现有工具的兼容性等因素。许多开发人员选择具有广泛库和预训练模型的框架。
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