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这是一篇总结文，给大家来捋清楚12大深度学习开源框架的快速入门，这是有三AI的GitHub项目，欢迎大家star/fork。
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1 概述
1.1 开源框架总览
现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，deeplearning4j，matconvnet等。
如何选择最适合你的开源框架是一个问题。有三AI在前段时间里，给大家整理了12个深度学习开源框架快速入门的教程和代码，供初学者进行挑选，一个合格的深度学习算法工程师怎么着得熟悉其中的3个以上吧。
下面是各大开源框架的一个总览。
在这里我们还有一些框架没有放上来，是因为它们已经升级为大家更喜欢或者使用起来更加简单的版本，比如从torch->pytorch，从theano到lasagne。另外这些框架都支持CUDA，因此编程语言这里也没有写上cuda。
在选择开源框架时，要考虑很多原因，比如开源生态的完善性，比如自己项目的需求，比如自己熟悉的语言。当然，现在已经有很多开源框架之间进行互转的开源工具如MMDNN等，也降低了大家迁移框架的学习成本。
除此之外还有tiny-dnn，ConvNetJS，MarVin，Neon等等小众，以及CoreML等移动端框架，就不再一一介绍。
总的来说对于选择什么样的框架，有三可以给出一些建议。
(1) 不管怎么说，tensorflow/pytorch你都必须会，这是目前开发者最喜欢，开源项目最丰富的两个框架。
(2) 如果你要进行移动端算法的开发，那么Caffe是不能不会的。
(3) 如果你非常熟悉Matlab，matconvnet你不应该错过。
(4) 如果你追求高效轻量，那么darknet和mxnet你不能不熟悉。
(5) 如果你很懒，想写最少的代码完成任务，那么用keras吧。
(6) 如果你是java程序员，那么掌握deeplearning4j没错的。
其他的框架，也自有它的特点，大家可以自己多去用用。
1.2 如何学习开源框架
要掌握好一个开源框架，通常需要做到以下几点：
作者：有三AI
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