11个轻松深度学习的Python库和框架全球领先的技术团队开发了深度学习的框架，其中大部分是开源的，并提供Python语言的开发包。这对Python和深度学习来说都是一件很棒的事情。总结一下我列出了11个开源框架的Python包，这里给大家做一个简单的介绍。1.TensorFlowPythonTensorFlow是一个开源的数值计算库，它基于数据流图，也就是Flow的意思。TensorFlow由GoogleBrain团队和Google机器智能研究组织开发，是开源的，可供全球公众使用。并且，它在分布式计算方面也有一些优势。我们可以使用pip来安装：pipinstalltensorflow2。KerasPythonKeras是一个极简、模块化的神经网络库，它使用Theano或TensorFlow作为后端，帮助开发者快速轻松地实现想法并获得实验结果。Keras带有与优化器、规范化和激活层相关的算法。它还处理卷积神经网络，并允许您构建基于序列和基于图形的网络。唯一的缺点是它不支持并行训练网络的多GPU环境。我们可以使用pip来安装：pipinstallkeras3。Apachemxnetmxnet为C++、Python、R、JavaScript等语言提供了大量的接口。它适用于分布式计算，并允许我们在CPU或GPU机器上训练网络。唯一的缺点是我们需要更多代码来运行实验。我们可以使用pip来安装：pipinstallmxnet4。CaffeCaffe是一个快速且模块化的深度学习框架。它不是一个库，但它提供了一个Python接口。Caffe每天可以在K40GPU上处理近6000万张图像。但是，以编程方式调整超参数并不容易。5.TheanoPython我们不能没有NumPy就没有SciPy、scikit-learn和scikit-image。同样，作为许多其他框架和方法基础的Theano是一个库，可让您定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它与NumPy紧密结合并支持GPU的使用，Theano堪称科学计算的基石。使用Pythonpip安装它：pipinstalltheano6。MicrosoftCognitiveToolkitMicrosoftCognitiveToolkit是一个统一的深度学习工具包。它描述了在计算步骤中使用有向图的神经网络。您可以使用Pythonpip安装cntk：pipinstallcntk7。PyTorchPyTorch是Python中的动态张量神经网络。它是开源的，并且具有强大的GPU加速，我们可以将它用于自然语言处理等应用程序。您可以参考以下链接根据您的不同环境和方法安装PyTorch：https://pytorch.org/#pip-install-pytorch8。EclipseDeepLearning4JDeepLearning4J是Eclipse的深度学习编程库。它是为Java和JVM语言编写的，也是一个为深度学习算法提供良好支持的计算框架。9.LasagneLasagne是一个轻量级的Python库，可以帮助我们更轻松高效地在Theano中构建和训练神经网络。您可以使用Pythonpip安装它：pipinstalllasagna10。nolearnnolearn将Lasagna包装成一个更加用户友好的API。它拥有的所有代码都与scikit-learn兼容。我们可以将它用于深度信念网络(DBN)等应用程序。您可以使用Pythonpip安装它：pipinstallnolearn11。PyLearn2PyLearn2是一个Python机器学习库，它的大部分功能都建立在Theano之上，我们可以使用数学表达式来编写PyLearn2插件，Theano会为我们优化这些功能并编译到我们想要的后端。以上是关于使用Python库和框架进行深度学习的所有内容。本文中的11个库和框架可以帮助您轻松启动深度学习实验或项目。每个深度学习Python库和框架都有自己的优点和局限性，请在评论中告诉我们您使用Python库和框架进行深度学习的经验。
