西安尚学堂java培训专家：java程序员必备开源框架

学习各种开源项目，已经成为很多程序员不可回避的工作内容了，如果能充分利用好开放源代码的资源，不仅可以掌握多种编程方法，提高实践能力，还能获得好的思想，激发编程灵感，在众多的开源项目中，有哪些值得尝试和借鉴呢-西安尚学堂java培训专家为大家带来10个值得一试的开开源框架，希望对想借鉴的朋友有所裨益。

Google开源了TensorFlow(GitHub)，在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。

无疑，来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品，登陆GitHub当天就成为-受关注的项目，当周获得评星数就轻松超过1？个。

对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注，首先我们推荐目前规模人气-高的TOP3：

1、Caffe

源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也是由C++开发，Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目(可以识别喵星人的人工智能神经网络)的基础。

2、Theano

2008年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano派生出了大量深度学习Python软件包，-著名的包括Blocks和Keras。

3、Torch

Torch诞生已经有十年之久，但是真正起势得益于去年Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua(该语言曾被用来开发视频游戏)。

除了以上三个比较成熟知名的项目，还有很多有特色的深度学习开源框架也值得关注

4、Brainstorm

来自瑞士人工智能实验室IDSIA的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包，Brainstorm能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络Highway Networks。

5、Chainer

来自一个日本的深度学习创业公司Preferred Networks，今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于define by run原则，也就是说，该网络在运行中动态定义，而不是在启动时定义，这里有Chainer的详细文档。

6、Deeplearning4j

顾名思义，Deeplearning4j是”for Java”的深度学习框架，也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布，使用Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。

DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在APP中快速集成深度学习功能。

可应用于以下深度学习领域：

人脸/图像识别

语音搜索

语音转文字(Speech to text)

垃圾信息过滤(异常侦测)

电商欺诈侦测

7、Marvin

是普林斯顿大学视觉工作组新推出的C++框架。该团队还提供了一个文件用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。

8、ConvNetJS

这是斯坦福大学博士生Andrej Karpathy开发浏览器插件，基于？能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程，以及一个简洁的浏览器演示项目。

9、MXNet

出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手，主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率，甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。

10、Neon

由创业公司Nervana Systems于今年五月开源，在某些基准测试中，由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。