000 机器学习

机器学习概述

graph TD
           A0(加载数据)
    A0 --> A1(设计网络)
    A1 --> A2(设置检测点check point)
    A2 --> A3(设置检测点check point)

深度学习框架

1. Tensorflow
   1. 谷歌开发
   2. C++编写
   3. 使用数据流图：图中的节点代表数学运算，线条表示多维数据数组的交互
   4. 架构灵活
   5. 维护更新频繁，使用人数最多
   6. 第三方封装：Keras， Tflearn，tfslim， TensorLayer
2. Torch
   1. pyTorch 的前身
   2. 特别灵活
3. caffe
   1. 对卷积神经网络的支持好
   2. 只提供C++接口，内存占用高
4. Theano
   1. Tensorflow的前身
5. MXNet
   1. 国产框架，李沐
   2. 亚马逊的官方框架，有较好的分布式支持
   3. 性能特别好，占用现存低