开源深度学习平台 TensorFlow、Caffe、MXNet……哪个最适合你

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来源： deeplearning4j.org 等

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　　 【新智元导读】 本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j （DL4J）博客，文章虽然着重介绍自家产品，但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍，包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。

　　 Deeplearning4j （简称 DL4J）不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的 分布式深度学习框架 ，其宗旨是在合理的时间内解决各类涉及大量数据的问题。它与 Hadoop 和 Spark 集成，可使用任意数量的 GPU 或 CPU 运行。

TensorFlow
Theano、Pylearn2 及其生态系统
Torch
Caffe
CNTK
DSSTNE、MXNet

许可

速度
DL4J：为什么用 Java？
DL4J：生态系统
DL4S：基于 Scala 语言的深度学习
PaddlePaddle 等机器学习框架

TensorFlow

　　目前 TensorFlow 还不支持所谓的“内联（inline）”矩阵运算，必须要复制矩阵才能对其进行运算。复制非常大的矩阵会导致成本全面偏高。TF 运行所需的时间是最新深度学习工具的四倍。谷歌表示正在解决这一问题。

　　和大多数深度学习框架一样，TensorFlow 是用一个 Python API 编写的，通过 C/C++ 引擎加速。这种解决方案并不适合 Java 和 Scala 用户群。

　　 TensorFlow 的用途不止于深度学习。TensorFlow 其实还有支持强化学习和其他算法的工具。

　　谷歌似乎也已承认 TF 的目标是招募人才。众所周知，他们最近公布了为期一年的谷歌大脑（Google Brain）人才培训项目。真是明智的举措。

　　 TensorFlow 不提供商业支持，而谷歌也不太可能会从事支持开源企业软件的业务。谷歌的角色是为研究者提供一种新工具。

　　和 Theano 一样，TensforFlow 会生成计算图（如一系列矩阵运算，例如 z = simoid(x)，其中 x 和 z 均为矩阵），自动求导。自动求导很重要，否则每尝试一种新的神经网络设计就要手动编写新的反向传播算法，没人愿意这样做。在谷歌的生态系统中，这些计算图会被谷歌大脑用于高强度计算，但谷歌还没有开放相关工具的源代码。 TensorFlow 可以算是谷歌内部深度学习解决方案的一半。从企业的角度看，许多公司需要思考的问题在于是否要依靠谷歌来提供这些工具。

　　 TensorFlow 的利与弊

(+) Python + NumPy
(+) 与 Theano 类似的计算图抽象化
(+) 编译时间比 Theano 快很多
(+) 用 TensorBoard 进行可视化
(+) 同时支持数据并行和模型并行
(-) 速度比其他框架慢
(-) 比 Torch 笨重许多；更难理解
(-) 已预定型的模型不多
(-) 计算图纯粹基于 Python，所以速度较慢

　　 Theano及其生态系统

　　 深度学习领域的学术研究者大多依赖 Theano，Theano 是深度学习框架中的元老，用 Python 编写。 Theano 和 NumPy 一样，是处理多维数组的学习库。Theano 可与其他学习库配合使用，非常适合数据探索和研究活动。

　　现在已有大量基于 Theano 的开源深度学习库，包括 Keras、 Lasagne 和 Blocks。这些学习库试着在 Theano 有时不够直观的界面之上添加一层便于使用的 API。

　　相比之下，Deeplearning4j 的目标是成为深度学习领域的 Scikit-learn，力求以可扩展、多个 GPU 或 CPU 并行的方式让尽可能多的控制点实现自动化，在需要时与 Hadoop 和 Spark 集成。

　　 Theano 的利与弊

(+) Python + NumPy
(+) 计算图是良好的抽象化方式
(+) RNN 与计算图匹配良好
(+) 高级的包装界面（Keras、Lasagne）减少了使用时的麻烦
(-) 原始的 Theano 级别偏低
(-) 错误信息可能没有帮助
(-) 大型模型的编译时间可能较长
(-) 比 Torch 笨重许多；更难理解
(-) 对已预定型模型的支持不够完善

　　 Torch

　　 Torch 是用 Lua 编写的计算框架，支持机器学习算法。谷歌 DeepMind、Facebook 等大型科技公司使用 Torch 的某些版本，由内部团队专门负责定制自己的深度学习平台。Lua 是上世纪九十年代早期在巴西开发的多范例脚本语言。

　　 Torch7 虽然功能强大，但其设计并不适合在两个群体中大范围普及，即主要依赖 Python 的学术界，以及普遍使用 Java 的企业软件工程师。 Deeplearning4j用Java编写，反映了我们对行业应用和使用便利的重视。我们认为可用性是阻碍深度学习实施工具广泛普及的限制因素。我们认为可扩展性应当通过Hadoop和Spark这样的开源分布式运行时系统来实现自动化。我们还认为，从确保工具正常运作和构建社区两方面来看，提供商业支持的开源框架是最恰当的解决方案。

　　 Torch 的利与弊：

(+) 大量模块化组件，容易组合
(+) 很容易编写自己的层类型并在GPU上运行
(+) Lua.;) （大多数学习库的代码是Lua，容易读取）
(+) 有很多已预定型的模型！
(-) Lua
(-) 通常需要自己编写定型代码（即插即用相对较少）
(-) 不适合递归神经网络

　　 Caffe

　　 Caffe 是一个广为人知、广泛应用的机器视觉库，将Matlab实现的快速卷积网络移植到了 C 和 C++ 平台上。Caffe 不适用于文本、声音或时间序列数据等其他类型的深度学习应用。与本文提到的其他一些框架相同，Caffe 选择了 Python 作为其 API。

　　 Deeplearning4j 和 Caffe 都可以用卷积网络进行图像分类，这是最先进的技术。与 Caffe 不同，Deeplearning4j 支持任意芯片数的 GPU 并行运行，并且提供许多看似微不足道，却能使深度学习在多个并行 GPU 集群上运行得更流畅的功能。虽然在论文中被广泛引述，但 Caffe 主要用于为其 Model Zoo 网站提供已预定型的模型。Deeplearning4j 正在开发将 Caffe 模型导入 Spark 的开发解析器。

　　 Caffe 的利与弊：

(+) 适合前馈网络和图像处理
(+) 适合微调已有的网络
(+) 定型模型而无需编写任何代码
(+) Python界面相当有用
(-) 需要用C++ / CUDA编写新的GPU层
(-) 不适合递归网络
(-) 用于大型网络（GoogLeNet、ResNet）时过于繁琐

　　 CNTK

　　 CNTK 是微软的开源深度学习框架。CNTK 的全称是“计算网络工具包”。此学习库包括前馈 DNN、卷积网络和递归网络。CNTK 提供基于 C++ 代码的 Python API。虽然 CNTK 遵循一个比较宽松的许可协议，却并未采用 ASF 2.0、BSD 或 MIT 等一些较为传统的许可协议。

　　 DSSTNE、MXNet

　　亚马逊的深度可伸缩稀疏张量网络引擎又称 DSSTNE，是用于机器学习和深度学习建模的学习库。它是众多最新的开源深度学习库之一，在 Tensorflow 和 CNTK 之后发布。 DSSTNE 主要用 C++ 写成，速度较快，不过吸引到的用户群体规模尚不及其他学习库。

　　由此，亚马逊首席技术官 Werner Vogels 在上周二示，亚马逊网络服务公司（AWS）刚刚选择 MXNet 作为其最主要的深度学习框架。

　　 MXNet 同 Keras 一样是高级库，但它的优势在另外的方面。

　　 MXNet 作为 2016 年的开源新秀之一，MXNet 值得注意的特征是其紧凑的大小和跨平台的可移植性。亚马逊 CTO Vogels 称赞 MXNet 核心库使用单一 C ++ 源文件，Android、iOS 都可以编译。开发人员还可以使用多种语言：Python，C ++，R，Scala，Julia，Matlab和Java。

　　一方面，使用 MXNet 构建网络比用 Keras 需要花更多功夫。由于教程少，学习的难度更大。但是，MXNet 支持超过 7 种不同的语言的优势弥补了这一点，这些语言包括 C++、Python、R、Javascrip，甚至 Matlab。

　　 MXNet 的另一个明显的优势是支持分布式计算。这意味着如果你需要在多个 CPU 或 GPU 上训练模型以提高速度，MXNet 是很好的选择。

　　可扩展性也可能是亚马逊被 MXNet 吸引最大的原因。Vogels 使用 Inception v3 图像分析算法分析了 MXNet 训练吞吐量的基准，声称通过在多个 GPU 上运行它获得的加速是是呈高度线性的――在128个GPU上，MXNet 的运行速度比在单个 GPU 上快109倍。

　　许可

　　上述开源项目的另一区别在于其许可协议：Theano、Torch 和 Caffe 采用 BSD 许可协议，未能解决专利和专利争端问题。Deeplearning4j 和 ND4J 采用 Apache 2.0 许可协议发布。该协议包含专利授权和防止报复性诉讼的条款，也就是说，任何人都可以自由使用遵循 Apache 2.0 协议的代码创作衍生作品并为其申请专利，但如果对他人提起针对原始代码（此处即 DL4J）的专利权诉讼，就会立即丧失对代码的一切专利权。（换言之，这帮助你在诉讼中进行自我防卫，同时阻止你攻击他人。）BSD 一般不能解决这个问题。

　　速度

　　 Deeplearning4j 依靠 ND4J 进行基础的线性代数运算，事实表明其处理大矩阵乘法的速度至少是 NumPy 的两倍。这正是 DL4J 被 NASA 的喷气推进实验室所采用的原因之一。此外，Deeplearning4j 为多芯片运行而优化，支持采用 CUDA C 的 x86 和 GPU。

　　虽然 Torch7 和 DL4J 都采用并行运行，DL4J 的并行运行是自动化的。我们实现了从节点（worker nodes）和连接的自动化设置，让用户在 Spark、Hadoop 或 Akka 和 AWS 环境中建立大型并行网络时可以绕过学习库。Deeplearning4j 最适合快速解决具体问题。

　　 DL4J：为什么用Java？

　　经常有人问我们，既然有如此之多的深度学习用户都专注于 Python，为什么还选择 Java 来实施开源深度学习项目。的确，Python 有着优越的语法要素，可以直接将矩阵相加，而无需像Java那样先创建显式类。Python 还有由 Theano、NumPy 等原生扩展组成的广泛的科学计算环境。

　　但 Java 也具备不少优点。首先，Java 语言从根本上看要快于 Python。如不考虑依赖用Cython 加速的情况，任何用 Python 写成的代码在根本上速度都相对较慢。不可否认，运算量最大的运算都是用 C 或 C++ 语言编写的。（此处所说的运算也包括高级机器学习流程中涉及的字符和其他任务。）大多数最初用 Python 编写的深度学习项目在用于生产时都必须重新编写。Deeplearning4j 依靠 JavaCPP 从 Java 中调用预编译的本地 C++ 代码，大幅提升定型速度。

　　其次，大型企业主要使用 Java 或基于 JVM 的系统。在企业界，Java 依然是应用范围最广的语言。Java 是 Hadoop、Hive、Lucene 和 Pig 的语言，而它们恰好都是解决机器学习问题的有用工具。也就是说，深度学习本可以帮助许多需要解决现实问题的程序员，但他们却被语言屏障阻碍。我们希望提高深度学习对于这一广大群体的可用性，这些新的用户可以将深度学习直接付诸实用。

　　第三，为了解决 Java 缺少强大的科学计算库的问题，我们编写了 ND4J。ND4J 在分布式CPU 或 GPU 上运行，可以通过 Java 或 Scala 的 API 进行对接。

　　最后，Java 是一种安全的网络语言，本质上具有跨平台的特点，可在 Linux 服务器、Windows 和 OSX 桌面、安卓手机上运行，还可通过嵌入式 Java 在物联网的低内存传感器上运行。Torch 和 Pylearn2 通过 C++ 进行优化，优化和维护因而存在困难，而 Java 则是“一次编写，随处运行”的语言，适合需要在多个平台上使用深度学习系统的企业。

　　 DL4J：生态系统

　　生态系统也是为 Java 增添人气的优势之一。Hadoop 是用 Java 实施的；Spark 在Hadoop 的 Yarn 运行时中运行；Akka 等开发库让我们能够为 Deeplearning4j 开发分布式系统。总之，对几乎所有应用而言，Java 的基础架构都经过反复测试，用 Java 编写的深度学习网络可以靠近数据，方便广大程序员的工作。Deeplearning4j 可以作为 YARN 的应用来运行和预配。

　　 Scala、Clojure、Python 和 Ruby 等其他通行的语言也可以原生支持 Java。我们选择Java，也是为了尽可能多地覆盖主要的程序员群体。

　　虽然 Java 的速度不及 C 和 C++，但它仍比许多人想象得要快，而我们建立的分布式系统可以通过增加节点来提升速度，节点可以是 GPU 或者 CPU。也就是说，如果要速度快，多加几盒处理器就好了。

　　最后，我们也在用 Java 为 DL4J 打造 NumPy 的基本应用，其中包括 ND-Array。我们相信 Java 的许多缺点都能很快克服，而其优势则大多会长期保持。

　　 DL4S：基于 Scala 语言的深度学习

　　我们在打造 Deeplearning4j 和 ND4J 的过程中特别关注 Scala，因为我们认为 Scala 具有成为数据科学主导语言的潜力。用 Scala API 为 JVM 编写数值运算、向量化和深度学习库可以帮助整个群体向实现这一目标迈进。

　　 PaddlePaddle 等机器学习框架

　　上文提到的深度学习框架都是比较专业化的框架，此外还有许多通用型的机器学习框架。这里列举主要的几种：