深度学习框架，如何选择合适的框架并优化性能？
深度学习框架是帮助使用者进行深度学习的工具，它的出现降低了深度学习入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，就可以根据需要使用现有的模型，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括Caffe、TensorFlow、Keras、Torch7、MXNet、CNTK、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon等等，不同框架之间的“好与坏”，没有一个统一的标准。
主流深度学习框架介绍
1、Caffe
：Caffe是一个被广泛使用的开源深度学习框架（在TensorFlow出现之前一直是深度学习领域GitHub star最多的项目），目前由伯克利视觉学中心（Berkeley Vision and Learning Center，BVLC）进行维护，Caffe的创始人是加州大学伯克利的Ph.D.贾扬清，他同时也是TensorFlow的作者之一，曾工作于MSRA、NEC和Google Brain，目前就职于Facebook FAIR实验室。
特点：Caffe基于C++和英伟达（NVIDIA）公司的GPU通用计算架构CUDA开发，特点是高效、可配置化的输入、GPU和CPU的无缝切换，Caffe拥有庞大的社区，无论是科研领域还是业界都有大量的用户，每当一些最前沿的深度学习方法发表后，没多久就会有官方的预训练模型或是第三方基于Caffe的实现，所以Caffe是一个对初学者和有经验的人都非常适合的工具。
应用：在计算机视觉领域Caffe应用尤其多，可以用来做人脸识别、图片分类、位置检测、目标追踪等。
2、TensorFlow
：TensorFlow由Google大脑团队开发，其命名来源于本身的运行原理，由于Google的巨大影响力和巨大支持，很快就成为深度学习领域占据绝对统治地位的框架，很多企业都在基于TensorFlow开发自己的产品或将TensorFlow整合到自己的产品中去，如Airbnb、Uber、Twitter、英特尔、高通、小米、京东等。
特点：TensorFlow的体系比较灵活，能够使用单个API将计算部署到服务器或移动设备中的某个或多个CPU或GPU上，TensorFlow提供全面的服务，无论是Python、C++、JAVA、Go、Javascript、Julia、C#，几乎所有开发者都可以从熟悉的语言入手开始深度学习的旅程。
应用：TensorFlow广泛应用于各种规模的机器学习任务，从手机和嵌入式设备上的机器学习应用到大规模的神经网络训练和推理。
3、PyTorch
：PyTorch是基于用Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，它由Facebook创建，目前被广泛应用于学术界和工业界，随着Caffe2项目并入Pytorch，也稳固了Pytorch紧追并迫近TensorFlow在深度学习应用框架领域的地位。
特点：PyTorch是一个动态的框架，而不像TensorFlow那样是静态的，这意味着在PyTorch中构建的计算图是可以改变的，可以动态地设计网络，而无需笨拙的定义静态网络图，PyTorch库足够简单，跟NumPy、SciPy等可以无缝连接，而且基于tensor的GPU加速非常给力。
应用：PyTorch在学术界特别受欢迎，因为它的设计使得实验和研究更加方便，它也在工业界得到了越来越多的应用。
4、MXNet
：MXNet是一个支持多语言（包括Python、R、C++、Scala、Java、JavaScript和Perl等）、多平台（包括Linux、Windows、macOS、iOS和Android等）的深度学习框架，它由Amazon选择押注，并在许多其他项目中得到了广泛应用。
特点：MXNet具有高度的灵活性和可扩展性，可以在多种硬件上运行，并且提供了丰富的API接口，它还支持混合编程模型，允许开发者在不同的语言之间无缝切换。
应用：MXNet在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
5、CNTK
：CNTK是Microsoft内部开源的一个深度学习框架，它完全用C++编写，并提供了Python接口，CNTK以其高效的性能和良好的可扩展性而闻名。
特点：CNTK支持多机多GPU的分布式训练，可以在多个GPU上并行计算，大大提高了训练速度，它还提供了自动微分功能，简化了梯度计算的过程。
应用：CNTK在语音识别、图像识别等领域都有出色的表现。
相关问答FAQs
1、问：我应该如何选择适合我的深度学习框架？
答：选择深度学习框架时，需要考虑你的项目需求、数据规模、硬件环境以及个人偏好等因素，如果你需要快速原型设计和实验，可以选择PyTorch；如果你需要大规模部署和生产环境，可以选择TensorFlow或MXNet；如果你专注于计算机视觉任务，可以选择Caffe或TorchVision等。
2、问：这些深度学习框架是否支持多语言编程？
答：是的，这些深度学习框架大多支持多语言编程，TensorFlow支持Python、C++、JAVA、Go等多种语言；PyTorch主要支持Python；MXNet支持Python、R、C++、Scala、Java、JavaScript和Perl等多种语言；CNTK则完全用C++编写，但提供了Python接口。
