深度学习框架是构建和训练深度学习模型的工具，它们提供了丰富的API和库来简化开发过程。以下是一些流行的深度学习框架：

  • TensorFlow: 由Google开发，是目前最流行的深度学习框架之一。
  • PyTorch: 由Facebook开发，以其动态计算图和易于使用的API而受到开发者的喜爱。
  • Keras: 是一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。

TensorFlow架构图

以下是几个主要的深度学习框架：

  • TensorFlow

    • 特点: 支持多种神经网络结构，具有高度可扩展性。
    • 链接: TensorFlow官网

  • PyTorch

    • 特点: 动态计算图，易于调试。
    • 链接: PyTorch官网

  • Keras

    • 特点: 高层API，易于入门。
    • 链接: Keras官网

深度学习框架的选择取决于具体的应用场景和开发者的偏好。希望这些信息对您有所帮助！

PyTorch架构图

Keras的简单示例

以下是一个使用Keras构建简单神经网络模型的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

更多关于Keras的教程，请访问Keras教程。