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這是一篇總結文，給大家來捋清楚12大深度學習開源框架的快速入門，這是有三AI的GitHub項目，歡迎大家star/fork。
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1 概述
1.1 開源框架總覽
現如今開源生態非常完善，深度學習相關的開源框架衆多，光是爲人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，deeplearning4j，matconvnet等。
如何選擇最適合你的開源框架是一個問題。有三AI在前段時間裏，給大家整理了12個深度學習開源框架快速入門的教程和代碼，供初學者進行挑選，一個合格的深度學習算法工程師怎麼着得熟悉其中的3個以上吧。
下面是各大開源框架的一個總覽。
在這裏我們還有一些框架沒有放上來，是因爲它們已經升級爲大家更喜歡或者使用起來更加簡單的版本，比如從torch->pytorch，從theano到lasagne。另外這些框架都支持CUDA，因此編程語言這裏也沒有寫上cuda。
在選擇開源框架時，要考慮很多原因，比如開源生態的完善性，比如自己項目的需求，比如自己熟悉的語言。當然，現在已經有很多開源框架之間進行互轉的開源工具如MMDNN等，也降低了大家遷移框架的學習成本。
除此之外還有tiny-dnn，ConvNetJS，MarVin，Neon等等小衆，以及CoreML等移動端框架，就不再一一介紹。
總的來說對於選擇什麼樣的框架，有三可以給出一些建議。
(1) 不管怎麼說，tensorflow/pytorch你都必須會，這是目前開發者最喜歡，開源項目最豐富的兩個框架。
(2) 如果你要進行移動端算法的開發，那麼Caffe是不能不會的。
(3) 如果你非常熟悉Matlab，matconvnet你不應該錯過。
(4) 如果你追求高效輕量，那麼darknet和mxnet你不能不熟悉。
(5) 如果你很懶，想寫最少的代碼完成任務，那麼用keras吧。
(6) 如果你是java程序員，那麼掌握deeplearning4j沒錯的。
其他的框架，也自有它的特點，大家可以自己多去用用。
1.2 如何學習開源框架
要掌握好一個開源框架，通常需要做到以下幾點：
作者：有三AI
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來源：簡書
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