tensorflow - 比较 TensorFlow 和 PaddlePaddle 之间的深度学习框架

Question

我想研究深度学习的研究，但是我不知道在TensorFlow和PaddlePaddle之间我应该选择哪个框架。谁能对这两个框架做个对比？哪一个更好？尤其是在CPU的运行效率上

Answer 1

这真的取决于你拍摄的目的......如果您计划进行培训，则 CPU 对您来说效果不佳。使用 colab 或 kaggle。

假设您确实获得了 GPU，这取决于您是想专注于分类还是目标检测。

如果您专注于分类，Keras 可能是最容易使用的，如果您想要一些高级的东西并且能够改变一些东西，那么 pytorch 可能是最容易使用的。

如果您计划进行对象检测，事情就会变得复杂……推理相当容易，但训练很复杂。实际上，您应该考虑 4 个平台:

1. Tensorflow - 功能强大但很难使用。如果你不使用 Keras(对于 OD 你通常不能)，你需要将数据集预处理成 tfrecords，这很痛苦。 OD Api 消息非常隐蔽，对 tf 版本和 api 版本的组合非常敏感。另一方面，像 efficientdet 这样的酷模型或多或少易于使用。

2. MMdetection - 非常强大的框架，有很多高级模型，一旦您了解了如何使用它，您就可以轻松地使用它支持的模型。不足之处是部分机型到货较慢(例如efficientdet)

3. paddlepaddle - 如果您懂中文，也许这应该没问题。文档有点落后，通常需要大量即兴创作。基本上它类似于 mmdetection，只是有一些独特的模型和一些缺失的模型。

4. detectron2 - 我没有使用过这个，但它似乎只支持少数型号。

你可能需要先为自己定义你想做什么，然后再选择。

祝你好运!