在当今世界，人工智能已被大多数商业运作所应用，而且由于先进的深度学习框架，它非常容易部署。这些深度学习框架提供了高级编程接口，帮助我们设计深度学习模型。使用深度学习框架，它通过提供内置的库函数来减少开发人员的工作，从而使我们能够更快更容易地构建模型。

在本文中，我们将构建相同的深度学习框架，即在Keras、PyTorch和Caffe中对同一数据集进行卷积神经网络图像分类，并对所有这些方法的实现进行比较。最后，我们将看到PyTorch构建的CNN模型如何优于内置Keras和Caffe的同行。

本文涉及的主题

• 如何选择深度学习框架。
• Keras的优缺点
• PyTorch的优缺点
• Caffe的优缺点
• 在Keras、PyTorch和Caffe实现CNN模型。

选择深度学习框架

在选择深度学习框架时，有一些指标可以找到最好的框架，它应该提供并行计算、良好的运行模型的接口、大量内置的包，它应该优化性能，同时也要考虑我们的业务问题和灵活性，这些是我们在选择深度学习框架之前要考虑的基本问题。让我们比较三个最常用的深度学习框架Keras、Pytorch和Caffe。

Keras

Keras是一个开源框架，由Google工程师Francois Chollet开发，它是一个深度学习框架，我们只需编写几行代码，就可以轻松地使用和评估我们的模型。

如果你不熟悉深度学习，Keras是初学者最好的入门框架，Keras对初学者十分友好，并且易于与python一起工作，并且它有许多预训练模型（VGG、Inception等）。不仅易于学习，而且它支持Tensorflow作为后端。

使用Keras的局限性

• Keras需要改进一些特性
• 我们需要牺牲速度来换取它的用户友好性
• 有时甚至使用gpu也需要很长时间。

使用Keras框架的实际实现

在下面的代码片段中，我们将导入所需的库。

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras import backend as K

超参数：

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 12
img_rows, img_cols = 28, 28
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

在下面的代码片段中，我们将构建一个深度学习模型，其中包含几个层，并分配优化器、激活函数和损失函数。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

在下面的代码片段中，我们将训练和评估模型。

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

PyTorch

PyTorch是一个由Facebook研究团队开发的开源框架，它是深度学习模型的一种实现，它提供了python环境提供的所有服务和功能，它允许自动微分，有助于加速反向传播过程，PyTorch提供了各种模块，如torchvision，torchaudio，torchtext，可以灵活地在NLP中工作，计算机视觉。PyTorch对于研究人员比开发人员更灵活。

PyTorch的局限性

• PyTorch在研究人员中比在开发人员中更受欢迎。
• 它缺乏生产力。

使用PyTorch框架实现

安装所需的库

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils.data.dataloader as dataloader
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import TensorDataset
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import MNIST

在下面的代码片段中，我们将加载数据集并将其拆分为训练集和测试集。

train = MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(), 
]), )
test = MNIST('./data', train=False, download=True, transform=transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
]), )
dataloader_args = dict(shuffle=True, batch_size=64,num_workers=1, pin_memory=True)
train_loader = dataloader.DataLoader(train, **dataloader_args)
test_loader = dataloader.DataLoader(test, **dataloader_args)
train_data = train.train_data
train_data = train.transform(train_data.numpy())

在下面的代码片段中，我们将构建我们的模型，并设置激活函数和优化器。

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 548)
        self.bc1 = nn.BatchNorm1d(548) 
        self.fc2 = nn.Linear(548, 252)
        self.bc2 = nn.BatchNorm1d(252)
        self.fc3 = nn.Linear(252, 10)              
    def forward(self, x):
        a = x.view((-1, 784))
        b = self.fc1(a)
        b = self.bc1(b)
        b = F.relu(b)
        b = F.dropout(b, p=0.5) 
        b = self.fc2(b)
        b = self.bc2(b)
        b = F.relu(b)
        b = F.dropout(b, p=0.2)
        b = self.fc3(b)
        out = F.log_softmax(b)
        return out
model = Model()
model.cuda()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

在下面的代码片段中，我们将训练我们的模型，在训练时，我们将指定损失函数，即交叉熵。

model.train()
losses = []
for epoch in range(12):
    for batch_idx, (data,data_1) in enumerate(train_loader):
        data,data_1 = Variable(data.cuda()), Variable(target.cuda())
        optimizer.zero_grad()
        y_pred = model(data) 
        loss = F.cross_entropy(y_pred, target)
        losses.append(loss.data[0])
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 1:
            print('\r Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, 
                batch_idx * len(data), 
                len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader),
                                loss.data[0]), 
                end='')         
    print()

#评估模型

evaluate=Variable(test_loader.dataset.test_data.type_as(torch.FloatTensor())).cuda()
output = model(evaluate)
predict = output.data.max(1)[1]
pred = pred.eq(evaluate.data)
accuracy = pred.sum()/pred.size()[0]
print('Accuracy:', accuracy)

Caffe

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是Yangqing Jia开发的开源深度学习框架。该框架支持人工智能领域的研究人员和工业应用。

大部分开发者使用Caffe是因为它的速度，它使用一个NVIDIA K40 GPU每天可以处理6000万张图像。Caffe有很多贡献者来更新和维护框架，而且与深度学习的其他领域相比，Caffe在计算机视觉模型方面工作得很好。

Caffe的局限性

Caffe没有更高级别的API，所以很难做实验。

在Caffe中，为了部署我们的模型，我们需要编译源代码。

安装Caffe

!apt install -y caffe-tools-cpu

导入所需的库

import os
import numpy as np
import math
import caffe
import lmdb

在下面的代码片段中，我们将指定硬件环境。

os.environ["GLOG_minloglevel"] = '2'
CAFFE_ROOT="/caffe"
os.chdir(CAFFE_ROOT) 
USE_GPU = True
if USE_GPU:
    caffe.set_device(0)
    caffe.set_mode_gpu()
else:
    caffe.set_mode_cpu()
caffe.set_random_seed(1) 
np.random.seed(24)

在下面的代码片段中，我们将定义有助于数据转换的image_generator和batch_generator 。

def image_generator(db_path):
    db_handle = lmdb.open(db_path, readonly=True) 
    with db_handle.begin() as db:
        cur = db.cursor() 
        for _, value in cur: 
            datum = caffe.proto.caffe_pb2.Datum()
            datum.ParseFromString(value) 
            int_x = caffe.io.datum_to_array(datum) 
            x = np.asfarray(int_x, dtype=np.float32) t
            yield x - 128 

def batch_generator(shape, db_path):
    gen = image_generator(db_path)
    res = np.zeros(shape) 
    while True: 
        for i in range(shape[0]):
            res[i] = next(gen) 

        yield res

在下面的代码片段中，我们将给出MNIST数据集的路径。

num_epochs = 0 
iter_num = 0 
db_path = "content/mnist/mnist_train_lmdb"
db_path_test = "content/mnist/mnist_test_lmdb"
base_lr = 0.01
gamma = 1e-4
power = 0.75

for epoch in range(num_epochs):
    print("Starting epoch {}".format(epoch))
    input_shape = net.blobs["data"].data.shape
    for batch in batch_generator(input_shape, db_path):
        iter_num += 1
        net.blobs["data"].data[...] = batch
        net.forward()
        for name, l in zip(net._layer_names, net.layers):
            for b in l.blobs:
                b.diff[...] = net.blob_loss_weights[name]
        net.backward()
        learning_rate = base_lr * math.pow(1 + gamma * iter_num, - power)
        for l in net.layers:
            for b in l.blobs:
                b.data[...] -= learning_rate * b.diff
        if iter_num % 50 == 0:
            print("Iter {}: loss={}".format(iter_num, net.blobs["loss"].data))
        if iter_num % 200 == 0:
            print("Testing network: accuracy={}, loss={}".format(*test_network(test_net, db_path_test)))

使用下面的代码片段，我们将获得最终的准确性。

print("Training finished after {} iterations".format(iter_num))
print("Final performance: accuracy={}, loss={}".format(*test_network(test_net, db_path_test)))

结论

在本文中，我们演示了使用三个著名框架：Keras、PyTorch和Caffe实现CNN图像分类模型的。我们可以看到，PyTorch开发的CNN模型在精确度和速度方面都优于在Keras和Caffe开发的CNN模型。

作为一个初学者，我一开始使用Keras，这对于初学者是一个非常简单的框架，但它的应用是有限的。但是PyTorch和Caffe在速度、优化和并行计算方面是非常强大的框架。