大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話(huà)題，就是關(guān)于埃森哲公司股票符號的問(wèn)題，于是小編就整理了1個(gè)相關(guān)介紹埃森哲公司股票符號的解答，讓我們一起看看吧。

深度學(xué)習框架都有哪些？

國際上廣泛使用的開(kāi)源框架包括谷歌的 TensorFlow、臉書(shū)的 Torchnet 和微軟的 DMTK等， 美國仍是該領(lǐng)域發(fā)展水平最高的國家。我國基礎理論體系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 騰訊的 Angle 等國內企業(yè)的算法框架尚無(wú)法與國際主流產(chǎn)品競爭。

關(guān)注優(yōu)就業(yè)，學(xué)習更多IT知識。

作為資深玩家的我，前后使用了theano、caffe、tensoflow、pytorch、mxnet，完全憑自己的記憶和領(lǐng)悟回答一下這個(gè)問(wèn)題：

深度學(xué)習框架有哪些：

深度學(xué)習框架作為算法工程師的必備工具，好比軟件工程師的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，前后至少有50多個(gè)，比較有名氣的10來(lái)個(gè)，經(jīng)過(guò)近10年的開(kāi)發(fā)和發(fā)展，至今主要有兩個(gè)框架，一個(gè)是google的tensorflow，一個(gè)是Facebook支持的pyTorch。有人喜歡拿keras和pytorch比，但事實(shí)上tensoflow完全支持keras。

如何選擇

首先看你是什么群體，如果你是學(xué)生黨，建議使用pytorch，因為你不需要太關(guān)心底層的實(shí)現，你只需要關(guān)注每個(gè)網(wǎng)絡(luò )層的用法就行，最終把更多的時(shí)間用在模型網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化和參數調整上面，這樣Pytorch便于學(xué)生理解NN算法和快速實(shí)踐。如果你是職業(yè)算法工程師，那我就建議tensorflow了，工作中基本上你對算法也熟悉了，更應該關(guān)注算法落地實(shí)現能力，比如，QPS性能、通信網(wǎng)絡(luò )時(shí)延、網(wǎng)絡(luò )結構優(yōu)化、權重參數調優(yōu)等等與計算機基礎算法相關(guān)的工程能力。因為tensorflow本身就是先有工程需求再重構設計的，一般google大牛的理念還是很前沿的，這個(gè)可以參考theano的設計。

另外也要看你偏愛(ài)什么語(yǔ)言，雖然tensorflow和pytorch都有python接口調用，但tensorflow底層是c++寫(xiě)的，如果你很了解c++了，何必還去和只懂python的朋友爭論哪個(gè)好用呢，果斷是tensorflow啊，哦不，你應該兩個(gè)都懂。

最后表明一下我的立場(chǎng)，我喜歡tensorflow，有問(wèn)題隨時(shí)騷擾。

TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle，Deeplearning4j，ONNX，Caffe，Theano

還有一些非主流的，比如MATLAB，Mathematica

深度學(xué)習（Deep Learning）是機器學(xué)習中一種基于對數據進(jìn)行表征學(xué)習的方法，深度學(xué)習的好處是用非監督式或半監督式的特征學(xué)習、分層特征提取高效算法來(lái)替代手工獲取特征（feature）。目前研究人員正在使用的深度學(xué)習框架不盡相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，這些深度學(xué)習框架被應用于計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理與生物信息學(xué)等領(lǐng)域，并獲取了極好的效果。

TensorFlow無(wú)疑是當前人氣最高的明星產(chǎn)品：

TensorFlow是一款開(kāi)源的數學(xué)計算軟件，使用數據流圖（Data Flow Graph）的形式進(jìn)行計算。圖中的節點(diǎn)代表數學(xué)運算，而圖中的線(xiàn)條表示多維數據數組（tensor）之間的交互。TensorFlow靈活的架構可以部署在一個(gè)或多個(gè)CPU、GPU的臺式以及服務(wù)器中，或者使用單一的API應用在移動(dòng)設備中。TensorFlow最初是由研究人員和Google Brain團隊針對機器學(xué)習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行研究所開(kāi)發(fā)的，目前開(kāi)源之后可以在幾乎各種領(lǐng)域適用。

Data Flow Graph: 使用有向圖的節點(diǎn)和邊共同描述數學(xué)計算。graph中的nodes代表數學(xué)操作，也可以表示數據輸入輸出的端點(diǎn)。邊表示節點(diǎn)之間的關(guān)系，傳遞操作之間互相使用的多位數組（tensors），tensor在graph中流動(dòng)——這也就是TensorFlow名字的由來(lái)。一旦節點(diǎn)相連的邊傳來(lái)了數據流，節點(diǎn)就被分配到計算設備上異步的（節點(diǎn)間）、并行的（節點(diǎn)內）執行。

TensorFlow的特點(diǎn)：

機動(dòng)性: TensorFlow并不只是一個(gè)規則的neural network庫，事實(shí)上如果你可以將你的計算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow。用戶(hù)構建graph，寫(xiě)內層循環(huán)代碼驅動(dòng)計算，TensorFlow可以幫助裝配子圖。定義新的操作只需要寫(xiě)一個(gè)Python函數，如果缺少底層的數據操作，需要寫(xiě)一些C++代碼定義操作。

可適性強: 可以應用在不同設備上，cpus，gpu，移動(dòng)設備，云平臺等

自動(dòng)差分: TensorFlow的自動(dòng)差分能力對很多基于Graph的機器學(xué)習算法有益

多種編程語(yǔ)言可選: TensorFlow很容易使用，有python接口和C++接口。其他語(yǔ)言可以使用SWIG工具使用接口。（SWIG—Simplified Wrapper and Interface Generator， 是一個(gè)非常優(yōu)秀的開(kāi)源工具，支持將 C/C++ 代碼與任何主流腳本語(yǔ)言相集成。）

到此，以上就是小編對于埃森哲公司股票符號的問(wèn)題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于埃森哲公司股票符號的1點(diǎn)解答對大家有用。