比较深度学习主流的几种学习框架度学习主流的几种学习框架
Torch：Lua语言编写的自带API的深度学习计算框架，支持机器学习算法，核心是以图层的方式定义网络，优点是包括了大量模块化的组件，可以快速进行组合，并且具有较多训练好的模型，可以直接应用。TensorFlow：用Python API编写，对应的教程、资源、社区贡献都较多，支持深度学习、强化学习和其他算法的工具，支持数据和模型的并行运行。Caffe：这是一款工业级深度学习工具，将Matlab实现的快速卷积神经网络移植到了C和C++平台上。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。Keras：是一个基于Theano和TensorFlow的深度学习库，具有较为直观的API，这可能是目前最好的Python API，未来可能会成为TensorFlow默认的Python API，更新速度较快，相应的资源也多，受到广大开发者追捧。
举一反三
内容
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主流的大数据分析和挖掘技术，主要包括（）。 A: 数据挖掘 B: 机器学习 C: 深度学习 D: 数据可视化
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人工智能深度学习框架：（） A: TensorFlow B: Caffe C: Keras D: PaddlePaddle
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下面哪个不是深度学习的常见框架？? Pytorch|MySQL|PaddlePaddle|TensorFlow
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21世纪学习框架的构成
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当前人工智能最为主流的算法是 A: 无监督算法 B: 机器学习算法 C: 深度学习算法 D: 聚类算法