TensorFlow、Keras、PyTorch & OpenCV简介及对比

整体评价

• 集成度和代码简洁度：Keras>PyTorch>TensorFlow

• 代码可读性：Pytorch>Keras>TensorFlow

新手推荐

• Keras，TensorFlow的封装，类似于 sklearn，易上手，容易使用，适合新手入门深度学习；

• PyTorch，最强大，相对更灵活；

• TensorFlow，出来的早，业界使用多。但是，再见

TensorFlow 简介

TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的一个开源的机器学习框架，是目前最流行的深度学习框架之一。TensorFlow 最初是为神经网络的研究和开发而设计的，但现在它已经发展成为一个支持各种机器学习和数值计算任务的通用框架。

TensorFlow 的主要特点包括：

1. 基于计算图的编程模型：TensorFlow 采用了基于计算图的编程模型，将计算任务表示为节点之间的数据流图。这种编程模型能够将复杂的计算过程分解成简单的计算单元，并且能够支持分布式计算和异构计算。

2. 可移植性：TensorFlow 支持在不同的平台上运行，包括 CPU、GPU、TPU 等，可以在不同的设备之间进行移植和部署。

3. 高性能计算：TensorFlow 在性能方面做了大量的优化工作，包括异步计算、计算图优化、GPU 加速等，可以支持大规模数据和模型的训练和推理。

4. 易于使用的 API：TensorFlow 提供了易于使用的高层次 API（如 Keras），可以快速搭建和训练深度神经网络。同时，TensorFlow 也支持底层 API，可以进行更加灵活的模型构建和算法优化。

TensorFlow 的应用非常广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、强化学习等领域。同时，TensorFlow 的社区也非常活跃，拥有丰富的资源和文档，使得开发者可以快速入门并且开发出高质量的机器学习应用。

Keras 简介

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它可以运行于 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano 和 MXNet 等深度学习框架之上。Keras 的设计理念是用户友好、模块化和可扩展性强，旨在使深度学习的建模过程变得更加简单、快速和灵活。

Keras 的主要特点包括：

1. 简单易用的 API：Keras 的设计理念是用户友好，它提供了简单易用、清晰明了的 API，使得用户可以快速搭建、训练和测试神经网络模型，无需深入了解底层的数学和编程细节。

2. 模块化设计：Keras 的模块化设计使得用户可以轻松地构建和组合各种神经网络层和模型，以实现各种深度学习任务。

3. 多后端支持：Keras 可以运行于多个深度学习框架之上，包括 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano 和 MXNet 等，使得用户可以选择最适合自己的深度学习框架。

4. 支持 CPU 和 GPU：Keras 可以在 CPU 和 GPU 上运行，支持分布式训练和多 GPU 训练等高级功能。

Keras 的应用非常广泛，包括图像分类、自然语言处理、语音识别、推荐系统、强化学习等多个领域。同时，Keras 也有非常丰富的文档和社区支持，使得用户可以快速上手并构建出高质量的深度学习模型。

PyTorch 简介

PyTorch 是一个由 Facebook 开发的开源机器学习框架，它是一个动态图计算框架，允许用户使用 Python 语言定义计算图并执行计算，同时也支持静态图计算。PyTorch 的设计理念是简单易用、灵活性强、易于扩展。

PyTorch 的主要特点包括：

1. 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图的方式，允许用户可以在运行时动态构建计算图，从而使得模型构建更加灵活和易于调试。同时，PyTorch 也支持静态计算图。

2. 灵活性强：PyTorch 具有很高的灵活性，可以使用 Python 语言进行模型定义和训练，并且可以进行各种自定义操作和扩展。

3. 易于调试：PyTorch 提供了易于使用的调试工具，使得用户可以快速发现和解决问题。

4. 支持多种硬件：PyTorch 支持在 CPU、GPU 和 TPU 等不同硬件上运行，并且支持分布式训练和推理等高级功能。

PyTorch 的应用范围广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、强化学习等领域。同时，PyTorch 的社区也非常活跃，拥有丰富的文档和资源，使得用户可以快速入门并构建出高质量的机器学习应用。

PyTorch 后来居上（https://deepsense.ai/）

Open 简介

Keras vs sklearn

Scikit-Learn (sklearn) 是一个用于机器学习的 Python 库，提供了各种监督和非监督学习算法的实现，而 Keras 则是一个用于深度学习的高层次神经网络 API，下面是它们的简要对比：

1. 功能：scikit-learn 提供了各种机器学习算法的实现，包括分类、回归、聚类、降维等，而 Keras 则提供了深度学习模型的搭建和训练功能。

2. 编程语言：scikit-learn 和 Keras 都主要使用 Python 编程语言。

3. 应用领域：scikit-learn 适用于各种机器学习场景，如文本分类、图像分类等，而 Keras 主要用于深度学习领域的图像识别、自然语言处理、语音识别等任务。

4. 灵活性和自由度：scikit-learn 提供了各种机器学习算法的实现，并且支持自定义评价指标、参数选择等，但对于模型的结构和算法优化方面灵活性较低；而 Keras 则提供了更灵活的模型构建和算法优化方式，可以支持各种自定义的网络结构和训练算法。

5. 学习曲线：scikit-learn 的学习曲线相对较低，因为它提供了易于学习和使用的 API 和文档，同时也更加容易进行调试和修改；而 Keras 的学习曲线相对较陡峭，需要更多的学习时间和经验，但也提供了更多的优化工具和算法。

总的来说，选择 scikit-learn 还是 Keras 取决于具体的应用场景和需求。如果需要使用各种机器学习算法并且对于模型结构的自定义要求不高，可以选择 scikit-learn；如果需要更灵活地进行深度学习模型构建和算法优化，可以选择 Keras。但在实际应用中，也可以结合使用两者来实现更加强大的功能。

Keras vs TensorFlow

Keras 是一个高层次的神经网络 API，可以运行于 TensorFlow、Theano、CNTK 等后端框架之上，下面是 Keras 和 TensorFlow 的简要对比：

1. 功能：Keras 提供了一组易于使用的高层次 API，可以快速地搭建和训练深度神经网络，而 TensorFlow 则提供了更加底层的 API，可以更好地支持自定义网络结构和算法。

2. 编程语言：Keras 主要使用 Python 编程语言，而 TensorFlow 不仅支持 Python，还支持 C++、Java 等多种编程语言。

3. 应用领域：Keras 和 TensorFlow 都主要用于深度学习领域的图像识别、自然语言处理、语音识别等任务。

4. 灵活性和自由度：Keras 提供了易于使用的高层次 API，可以快速搭建和训练模型，但灵活性相对较低；而 TensorFlow 提供了更底层的 API，可以更灵活地进行模型构建和算法优化。

5. 学习曲线：Keras 的学习曲线相对较低，因为它提供了易于使用的高层次 API 和文档，同时也更加容易进行调试和修改；而 TensorFlow 的学习曲线相对较陡峭，需要更多的学习时间和经验，但也提供了更多的优化工具和算法。

总的来说，选择 Keras 还是 TensorFlow 取决于具体的应用场景和需求。如果需要快速地搭建和训练模型，并且对模型结构的自定义要求不高，可以选择 Keras；如果需要更灵活地进行模型构建和算法优化，可以选择 TensorFlow。

PyTorch vs TensorFlow

PyTorch 和 TensorFlow 都是目前最受欢迎的深度学习框架之一，下面是它们的简要对比：

1. 功能：PyTorch 和 TensorFlow 都提供了构建和训练深度神经网络的功能，包括卷积神经网络、循环神经网络和变换器模型等。但PyTorch 对于动态图的支持更好，更加适合用于研究和实验，而 TensorFlow 对于静态图的支持更好，更适合用于工业界的生产环境。

2. 编程语言：PyTorch 和 TensorFlow 都主要使用 Python 编程语言。

3. 应用领域：PyTorch 和 TensorFlow 都主要用于深度学习领域的图像识别、自然语言处理、语音识别等任务。

4. 灵活性和自由度：PyTorch 对于动态图的支持和灵活性更好，可以直观地处理数据流和控制流，更容易进行调试和修改；而 TensorFlow 对于静态图的优化和批处理更加高效，可以更好地支持大规模分布式训练。

5. 学习曲线：PyTorch 的学习曲线相对较低，因为它提供了易于学习的 API 和文档，同时也更加容易进行调试和修改；而 TensorFlow 的学习曲线相对较陡峭，需要更多的学习时间和经验，但也提供了更多的优化工具和算法。

总的来说，选择 PyTorch 还是 TensorFlow 取决于具体的应用场景和需求。如果需要更好的动态图支持和灵活性，可以选择 PyTorch；如果需要更好的静态图优化和批处理支持，可以选择 TensorFlow。

OpenCV vs PyTorch

OpenCV 和 PyTorch 是两种非常不同的计算机视觉工具。下面是它们的简要对比：

• 1. 功能：OpenCV 是一个计算机视觉库，用于处理图像和视频数据，提供了大量的图像处理功能，如图像识别、物体检测、图像分割等。而 PyTorch 是一个深度学习框架，用于构建和训练神经网络。

• 2. 编程语言：OpenCV 主要使用 C++ 和 Python 编程语言，而 PyTorch 主要使用 Python 编程语言。

• 3. 应用领域：OpenCV 主要应用于计算机视觉领域，包括图像处理、视频处理、机器视觉等；而 PyTorch 主要应用于深度学习领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。

• 4. 应用场景：OpenCV 主要用于实时应用场景，如实时视频处理、人脸识别等；而 PyTorch 主要用于离线场景，如训练模型、数据分析等。

• 5. 学习曲线：OpenCV 的学习曲线相对较低，因为它提供了大量的文档和示例代码，可以快速入门；而 PyTorch 的学习曲线较陡峭，需要对深度学习原理和神经网络模型有一定的理解。

总的来说，OpenCV 和 PyTorch 都是非常优秀的计算机视觉工具，可以根据实际需求选择使用。如果需要进行图像和视频处理，可以选择 OpenCV；如果需要构建和训练神经网络，可以选择 PyTorch。

PyTorch vs TensorFlow

PyTorch 和 TensorFlow 都是目前最受欢迎的深度学习框架之一，下面是它们的简要对比：

1. 功能：PyTorch 和 TensorFlow 都提供了构建和训练深度神经网络的功能，包括卷积神经网络、循环神经网络和变换器模型等。但PyTorch 对于动态图的支持更好，更加适合用于研究和实验，而 TensorFlow 对于静态图的支持更好，更适合用于工业界的生产环境。

2. 编程语言：PyTorch 和 TensorFlow 都主要使用 Python 编程语言。

3. 应用领域：PyTorch 和 TensorFlow 都主要用于深度学习领域的图像识别、自然语言处理、语音识别等任务。

4. 灵活性和自由度：PyTorch 对于动态图的支持和灵活性更好，可以直观地处理数据流和控制流，更容易进行调试和修改；而 TensorFlow 对于静态图的优化和批处理更加高效，可以更好地支持大规模分布式训练。

5. 学习曲线：PyTorch 的学习曲线相对较低，因为它提供了易于学习的 API 和文档，同时也更加容易进行调试和修改；而 TensorFlow 的学习曲线相对较陡峭，需要更多的学习时间和经验，但也提供了更多的优化工具和算法。

总的来说，选择 PyTorch 还是 TensorFlow 取决于具体的应用场景和需求。如果需要更好的动态图支持和灵活性，可以选择 PyTorch；如果需要更好的静态图优化和批处理支持，可以选择 TensorFlow。

OpenCV vs TensorFlow vs PyTorch vs Keras

OpenCV、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 都是非常流行的机器学习和计算机视觉工具。下面是它们的简要对比：

1. 功能：OpenCV 主要用于计算机视觉领域的图像和视频处理，TensorFlow、PyTorch 和 Keras 则主要用于深度学习领域的神经网络构建和训练。

2. 编程语言：OpenCV 主要使用 C++ 和 Python 编程语言，TensorFlow、PyTorch 和 Keras 主要使用 Python 编程语言。

3. 应用领域：OpenCV 主要应用于图像和视频处理、机器视觉、自动驾驶等领域；TensorFlow、PyTorch 和 Keras 则主要应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。

4. 应用场景：OpenCV 主要用于实时应用场景，如实时视频处理、人脸识别等；而 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 主要用于离线场景，如训练模型、数据分析等。

5. 学习曲线：OpenCV 的学习曲线相对较低，因为它提供了大量的文档和示例代码，可以快速入门；而 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 的学习曲线相对较陡峭，需要对深度学习原理和神经网络模型有一定的理解。

6. 库的灵活性和自由度：TensorFlow、PyTorch 和 Keras 提供了更大的灵活性和自由度，可以自定义网络结构和算法，实现更多样化的任务；而 OpenCV 更专注于计算机视觉任务，提供的算法和工具更为通用，但灵活性相对较低。

总的来说，这些工具各有优劣，选择哪一个取决于具体的应用场景和需求。如果需要进行图像和视频处理，可以选择 OpenCV；如果需要构建和训练神经网络，可以选择 TensorFlow、PyTorch 或 Keras。

图源：opendatascience

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转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/620919451