谷歌、微软、OpenAI等七大巨头的重量级机器学习项目走向开源

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由谷歌所开发的TensorFlow已经成为了当前使用最为广泛的机器学习框架之一，它易于在各种平台上使用和部署。它是机器学习中维护得最好和广泛使用的框架之一，目前已被多家公司广泛使用，包括 Dropbox、eBay、Intel、Twitter 和 Uber。

TensorFlow 可用于 Python、C++、Haskell、Java、Go、Rust 以及 JavaScript，同时还有其它编程语言的第三方软件包可使用。该框架允许开发者使用流图开发神经网络等计算模型。

Keras是谷歌深度学习领域另一个常用框架。它以TensorFlow、Theano、CNTK作为后端引擎运行，提供直观而简洁的API，即使是非专业人员，也可以在各自领域轻松使用和开发深度学习模型，如多重感知机、卷积神经网络、循环神经网络以及各种复杂的网络模型。Keras支持CPU和GPU的无缝运行，也支持多GPU并行计算。

Scikit-learn项目最早由数据科学家David Cournapeau在2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。Scikit-learn相比其他项目要显得更为保守。这主要体现在两个方面：一是Scikit-learn从来不做除机器学习领域之外的其他扩展，二是Scikit-learn从来不采用未经广泛验证的算法。

最初于 2016 年发布的 Microsoft Cognitive Toolkit ，之前称为 CNTK，它是一种 AI 解决方案，可让您将机器学习项目提升到一个新的水平。微软表示，开源框架能够“训练深度学习算法，以便像人脑一样工作”。

Microsoft Cognitive Toolkit 的一些重要功能包括高度优化的组件，能够处理来自 Python、C++ 或 BrainScript 的数据，提供高效的资源利用，轻松与 Microsoft Azure 集成以及与 NumPy 进行互操作。

Theano是由蒙特利尔大学开发的开源项目，可以在CPU或GPU上快速计算数值，运行速度快，稳定性好，适用于多维数组Numpy。由于它是最早的 AI 库之一，被视为推动深度学习发展的行业标准。

Theano 的特征是可以简化定义、优化和评估数学表达式的过程，它能够将您的数据结构转换为与 NumPy、BLAS 等本地库以及本地代码集成的非常高效的代码。此外，它针对 GPU 进行了优化，并且具有广泛的代码测试功能。

Caffe由加州大学伯克利的PHD贾扬清开发，全称（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding），是一种专注于表现力、速度和模块性的机器学习框架。该框架采用 C++ 编写的，并附带一个 Python 界面。

Caffe 的主要特点包括激发创新的表现力架构、促进积极开发的广泛代码、加速行业部署的快速性能以及刺激增长的充满活力的社区。

Torch是Facebook力推的深度学习框架，它提供广泛的深度学习算法。该框架在处理机器学习项目时为开发者提供了优化的灵活性和速度。它使用脚本语言 Lua 编写，并附带一个底层 C 实现，Torch 的一些主要功能包括 N 维数组、线性代数例程、数值优化例程、高效 GPU 支持以及对 iOS 和 Android 平台的支持。

Accord.NET 最初于 2010 年发布，是一个完全用 C# 编写的机器学习框架。该框架适用于生产级科学计算，凭借其广泛的库，开发者可以在人工神经网络、统计数据处理与图像处理等领域中构建各种应用程序。

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