3 全网最全学习资料汇总之框架平台的综合对比 Tensorflow
作为机器学习领域、尤其是 Python 生态圈最受欢迎的框架平台，TensorFlow 具有许多吸引开发者的优点。其中最显而易见的是谷歌的技术支持和完善的社区（庞大用户群）。这些都为 TensorFlow 的普及打下了基础。但是，开发者需要了解 Tensorflow 在技术上有哪些值得一提的优势，又有哪些不足，以便在处理特定任务时进行工具选择。而这些，必须要在与其他平台、框架的对比中才能凸显。顺便说一句老生常谈的话，没有万能的工具，只有在不同应用场景下最合适的选择。因此，雷锋网整理了介绍 Tensorflow、Caffe、Microsoft Cognitive Toolkit （CNTK）、MXnet、Torch 等平台框架，以及对它们做横向对比的文章，供读者按图索骥。
综合介绍
这部分的文章，对 TensorFlow 和其它主流深度学习框架、平台做了概括性介绍，归纳它们的主要特点。有经验的开发者可跳过。
对 Tensorflow、DeepMind Lab、Universe、FastText、CNTK、MXNet、SystemML 这七个开源机器学习平台、框架做了介绍。它们都是谷歌、微软、亚马逊、IBM 等国际互联网巨头开发或维护的平台，在一定程度上反应了巨头们的 ML 布局以及研究倾向。
注意：该文章发布时 Facebook 尚未推出 Pytorch。现在看来，Pytorch 是脸书在 ML 领域的关键项目。
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对 TensorFlow、Torch、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等主流开源框架作了简要介绍，总结了它们的核心优势及特点。
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这篇文章翻译自 Medium，同样是对开源框架的综合性介绍。它出自 BEEVA Labs 的数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 之手，对TensorFlow、Theano、Keras、Lasagne 等框架和工具做了简要介绍。
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横向对比
整理自香港浸会大学褚晓文教授研究团队的论文。褚教授在论文中对 Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch 几大工具在 CPU、GPU 平台上的性能表现做了深度评测。该论文一经发表便受到广泛关注，堪称是迄今为止，对上述几个主流深度学习框架最深入、客观的计算性能对比。其研究结果，简明扼要得归纳了这几大平台分别最适合处理何种神经网络任务。雷锋网强力推荐。
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这篇文章翻译自 InfoWorld，对 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Scikit-learning、Spark MLlib 等几大框架的优缺点进行了点评，以及实践总结。本文针对不同背景、习惯的开发者，提供了平台选择上的建议。
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这篇文章罗列了TensorFlow、Theano、MXnet 三者的主要属性和技术规格，做了简明扼要的对比。
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这是国内一名为陈汝丹的开发者的实操心得，对三个框架发表了自己的看法。文章对技术的讨论较为细致，适合做实践参考。
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与其它框架的对比
2016 年下半年开源的 PaddlePaddle 是百度的诚意之作，或许还是国内诞生的最具重量级的机器学习框架。这篇文章对其做了介绍，并邀请行业人士对 PaddlePaddle 相对于 TensorFlow、Caffe 的优缺点做了简要评论。
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由于 TensorFlow 与Theano 有替代关系，两者之间的比较是个相对热门的话题。这是知乎上的问答，直接对比了这两个深度学习框架。
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补充
最后，说到 TensorFlow 就不得不提最近的一个大新闻——“TensorFlowOnSpark”。该框架使得TensorFlow 兼容于 ApacheSpark，能直接获取后者的数据集，为开发者减少大量麻烦。
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