深度學習神經網絡正步入成熟，而深度學習框架目前衆多，大都可以在圖像識別、手寫識別、視頻識別、語音識別、目標識別和自然語言處理等諸多領域大顯身手。
深度學習框架平臺佔據人工智能產業生態的核心地位，具有統領產業進步節奏、帶動終端場景與雲端服務協同發展的重要作用，處於承上啓下的關鍵地位，其意義媲美移動互聯網操作系統。隨着深度學習框架的不斷演進，以深度學習爲代表的人工智能將大放異彩。
那麼，現在都有哪些框架呢，我們來盤點一下。
01
Theano
Theano最初誕生於蒙特利爾大學 LISA 實驗室，於2008年開始開發，是第一個有較大影響力的Python深度學習框架。由於Theano已經停止開發，不建議作爲研究工具繼續學習。
02
TensorFlow
TensorFlow在很大程度上可以看作Theano的後繼者，不僅因爲它們有很大一批共同的開發者，而且它們還擁有相近的設計理念，都是基於計算圖實現自動微分系統。但是由於其頻繁變動的接口、接口設計過於晦澀難懂、文檔混亂脫節。不完美但最流行的深度學習框架，社區強大，適合生產環境。
03
Keras
嚴格意義上講，Keras並不能稱爲一個深度學習框架，它更像一個深度學習接口，它構建於第三方框架之上。Keras的缺點很明顯：過度封裝導致喪失靈活性。入門最簡單，但是不夠靈活，使用受限。
04
Caffe/Caffe2
Caffe的優點是簡潔快速，缺點是缺少靈活性。不同於Keras因爲太多的封裝導致靈活性喪失，Caffe靈活性的缺失主要是因爲它的設計。文檔不夠完善，但性能優異，幾乎全平臺支持（Caffe2），適合生產環境。
05
MXNet
MXNet最初由一羣學生開發，缺乏商業應用，極大地限制了MXNet的使用。文檔略混亂，但分佈式性能強大，語言支持最多，適合AWS雲平臺使用。
06
CNTK
CNTK的性能比Caffe、Theano、TensoFlow等主流工具都要強。社區不夠活躍，但是性能突出，擅長語音方面的相關研究。
此外，還有許多專門針對移動設備開發的框架，如CoreML、MDL，這些框架純粹爲部署而誕生，不具有通用性，也不適合作爲研究工具。
這些框架各有優缺點，但是大多流行度和關注度不夠，或者侷限於一定的領域。從上，我們可以看出，並沒有一個完美的深度神經網絡，能夠解決你的所有業務問題。
深度學習框架發展到今天，有些功能已經變成常規需求了，譬如易用、高效、完備（算子、模型、配套工具鏈、文檔、案例），一個新的框架在這些方面應該沒有明顯的短板。一個後出現的框架要追求成功，僅僅沒有短板還不夠，還必須有長板，獨門功法，有超越於其它框架的地方，或者其它框架根本做不到，或者很難做到，只有這樣，纔有可能先從細分市場切開一個小口，進而站穩腳本。
那麼，作爲我們學習深度學習的時候，究竟是學哪個框架呢？是學PyTorch、還是學Tensorflow、再或者是學Keras呢？其實，對於這樣的問題，基於現在的形勢下，你就不要把着眼點放在這些工具的使用上了，重要的是要知道它的原理。
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我們將不會把視野限制在調用別人的功能，而是通過自己創造是深度學習框架，不論是PyTorch，Tensorflow，Keras還是新出現的框架，你都會在30分鐘會熟悉它的用法。這樣，我們再遇到不能使用別人的工具時，也保持了我們自己的創作能力。
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課堂案例：
（我們需要機器來自動擬合這組數據）
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（我們的網絡模型預測錯誤逐漸降低，能夠真實使用）
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我們是如何做到，讓你3天的時間可以創造深度學習框架？
首先，我們是名師授課
這次訓練營的講師是高民權老師，他從2018年至今，培養過諸多AI算法工程師，如果只算BAT、滴滴、字節跳動、微博、美團點評這些全國一線的企業，他的學生有超過50名就職在這些公司的算法崗位。入職後幾乎很少有人跳槽或者被優化的，不少人現在也做到了技術leader這個級別。
高老師的教學核心觀點就是“理解原理 + 實戰實現”。計算機科學裏有一句話比較粗俗，叫“No BB， show me your code”， 是的，這也是高老師的教學風格，就是儘量讓大家能通過代碼，真正瞭解事物的原理。
其次，體系化課程
對於一個教育機構來說，找幾個老師很容易，做幾個課程內容也很容易，但是重要的是課程的體系和結構，以及訓練的整體過程，這個是很難複製的。開課吧的課程內容久經考驗，培育的學員中，80%成功拿到了offer，也向大家說明了實力。
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本次訓練營開課時間（2021年2月5/6/7，每晚19:30），希望各位同學報名後：
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結合自身情況，提前整理好工作或就業中遇到的問題，確保自己能充分利用這次寶貴的答疑時間。
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