深度学习主流框架
深度学习作为机器学习一个重要分支，被大家普遍认为是通往人工智能的一个重要途径（其实是一门玄学）。在当今这个年代，去路上随便找一个人就能随口飙出几个深度学习相关的术语，手写几层神经网络。你说深度学习有多火？今天小编my向大家简单介绍一下深度学习的几个主流框架。
- TensorFlow
谷歌开源项目，是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。有谷歌这个巨佬撑腰，选它作为框架总没错。
- MXNet
亚马逊指定官方深度学习平台，亚马逊公司作为后台，使用人数逐渐增多，各位大神都说前景比较好，易于部署，适合做工程的人使用。
- Caffe(2)
caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。作者是贾扬清，加州大学伯克利的ph.D，现就职于Facebook。前不久facebook开源了caffe2。caffe的源码适合阅读学习，总体来说适合搞科研的人使用。
- Keras
非常容易上手的一个深度学习框架，后台是调用TensorFlow来进行运算的。对Python支持得非常好，小编正在努力学习中。
深度学习的框架还有PyTorch,CNTK,Theano(近日宣布不再更新)等，这些框架小编不太熟悉，就不一一介绍了，感兴趣的朋友可以自行谷歌。小编正在学习Keras中，接下来的博文都将记录我学习中遇到的问题和自己的感悟，希望感兴趣的朋友能和小编多多交流，共同进步。
