原标题：【AI关键技术】三大热门深度学习框架新进展
科技巨头相继开源释出深度学习框架，其中Google今年进入正式版的TensorFlow，是GiHub上最受欢迎的机器学习专案。图片来源／Google△
从去年开始，不少科技巨头纷纷投入开发深度学习框架，像是云端厂商Google推出的TensorFlow，连社群网站龙头脸书也释出Torchnet和Caffe2，而微软也推出Cognitive△Toolkit（CNTK）来加入战局。这三巨头释出的深度学习框架，在今年相继推出了企业级的新功能。
Google推出最受欢迎的深度学习框架TensorFlow升级至1.2版
2015年底，Google开源释出自家开发的深度学习框架TensorFlow，，才开源不到半年的时间，TensorFlow就已经成为GiHub上最受欢迎的机器学习专案，目前贡献者已经将近千人。今年正式进入1.0，而且改版快速，才半年，目前TensorFlow已更新至1.2版。
Google以Apache△2.0授权模式开放TensorFlow函式库、相关开发工具、说明文件、范例等资源，并邀请开发人员透过TensorFlow.org参与计划。
TensorFlow可用于任何运算流程图（Computational△Flow△Graph），另外自动微分（Auto-differentiation）和最佳化工具可用以改善梯度式机器学习演算法。
TensorFlow从0.8版就开始支援了分散式运算能力，TensorFlow可同时在数百台机器上执行训练程式，以建立各种机器学习模型，把原本需要耗费数天或数周的模型训练缩短到数小时。
TensorFlow底层采用XLA，这是专为TensorFlow图谱而设计的专用组译器，效能大为提升，例如在8GPU机器上执行Inception△v3 模型速度提升7.3倍，在64GPU环境下跑分散式Inception△v3 模型训练速度更增加到58倍，Google也会于近日将常见模型的实作公开出来。
此外，TensorFlow加入TensorFlow高阶API如tf.layers、tf.metrics及tf.losses模组等，并加入tf.keras模组以便能相容于Keras高阶神经网络函式库。TensorFlow还修改Python△API，让TensorFlow与机器学习研发者常用的NumPy用法更相近，并强化稳定性、增加向后相容性等功能，让开发人员在不影响现有程式码的情况下，扩增新功能。
TensorFlow现已加入Python△3 Docker△images，且PIP套件也相容PyPI，让TensorFlow只要呼叫pip△install△tensorflow就可以安装。目前Google已将TensorFlow更新至1.2版，在Windows环境也开始支援Python△3.6。
社群网站龙头脸书则抢推轻量版深度学习框架Caffe2
脸书则是在去年6月时，开源了释出深度学习开发框架Torchnet，借此降低深度学习开发成本和困难度。Torchnet是以Lua语言撰写而成，执行于标准x86晶片或GPU上，有助于节省I/O的成本。
Torchnet为深度学习函式库Torch的框架，目前提供包括资料处理、机器学习的训练和测试演算法、效能监测计Meter及建立一致性的Log等四个资源，旨在鼓励程式码再利用及模组化程式开发。
脸书日前在F8大会上发布了轻量级且模组化的深度学习框架Caffe2，相较于原版Caffe框架，Caffe2更具弹性且效能更好。同时，Caffe2也是脸书推出的第一个能在正式环境中部署的版本，目前已在GitHub上释出Caffe2原始码。
不仅如此，Caffe2也能在行动装置上执行AI的工具，可以部署至iOS、Android和Raspberry△Pi装置，也就是说，使用者将能直接从行动装置上取得图像辨识、自然语言处理等功能。另外，Caffe2也支援Python和C++ API，以及整合Visual△Studio、Android△Studio和XCode开发环境，也能开发行动App。
而开发者也可以利用模型动物园（Model△Zoo）中，由开发者社群提供的预先训练模型（Pre-Trained△Model）来快速打造自己的AI应用，如聊天机器人、物联网、翻译、语音辨识等应用，或是改进Model△Zoo里的模型，再发布一套新的机器学习模型。
微软抢推企业级深度学习框架CNTK△2.0正式版
微软则是去年1月于GitHub开源释出自家深度学习框架Cognitive△Toolkit（CNTK），其实微软在2015年4月就曾释出CNTK的原始码，但当时专案还是由微软旗下的Codeplex代管，主要供学术研究使用，采用较严苛的开放源码授权，移放到GitHub代表任何有兴趣的开发人员都能存取，可应用在深度学习与处理大量资料上。
今年CNTK△则进入号称达到企业级功能的2.0版，包含了数百个新功能，使得深度学习的过程更简便，并支援开源的类神经网络套件Keras和Java语言，微软企图将CNTK整合到AI的生态系中。
CNTK原本是为了加速训练深度学习网络和其他机器学习模型，像是用搜寻引擎Bing搜寻视频的系统，或是能在对话中辨识语音的系统，其中CNTK的特色是可以部署于大型GPU丛集上。
2.0正式版本开始支援开源的类神经网络套件Keras，Keras是大多数开发人员在深度学习的应用上都会使用的套件，开发人员可以用Keras撰写程式码，并能享有认知工具包提供的高效率与速度，不需要改写任何程式。另外，CNTK也会借由支援Nvidia深度学习最新版本的SDK和最新的GPU架构Volta，来加速资料训练的能力。
除了支援Keras之外，CNTK还支援Java，提供开发人员建立评估模型，就连资源有限的行动装置，也能运行影像辨识，即时地训练模型。
100项 IT人不可不知的AI发展No.035 多套深度学习框架今年相继进入正式版
No.036 主流AI框架纷纷支援GPU丛集
No.037 TensorFlow是最热门开源深度学习框架
No.038 脸书轻量级深度学习框架Caffe2专用于行动装置
No.039 微软CNTK深度学习框架进入2.0版本锁定企业级需求，大增上百项功能
?相关报道??AI△100（上）
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