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27個Python人工智能庫,建議收藏!

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27個Python人工智能庫,建議收藏!

  27個Python人工智能庫,建議收藏!

 
  1、Numpy
  NumPy(Numerical Python)是 Python的一個擴展程序庫,支持大量的維度數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫,Numpy底層使用C語言編寫,數組中直接存儲對象,而不是存儲對象指針,所以其運算效率遠高于純Python代碼。
  我們可以在示例中對比下純Python與使用Numpy庫在計算列表sin值的速度對比:
 
  import numpy as np
  import math
  import random
  import time
 
  start = time.time()
  for i in range(10):
      list_1 = list(range(1,10000))
      for j in range(len(list_1)):
          list_1[j] = math.sin(list_1[j])
  print(使用純Python用時{}s.format(time.time()-start))
 
  start = time.time()
  for i in range(10):
      list_1 = np.array(np.arange(1,10000))
      list_1 = np.sin(list_1)
  print(使用Numpy用時{}s.format(time.time()-start))
  從如下運行結果,可以看到使用 Numpy 庫的速度快于純 Python 編寫的代碼:
 
  使用純Python用時0.017444372177124023s
  使用Numpy用時0.001619577407836914s
 
  2、OpenCV
  OpenCV 是一個的跨平臺計算機視覺庫,可以運行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成,同時也提供了 Python 接口,實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
  下面代碼嘗試使用一些簡單的濾鏡,包括圖片的平滑處理、高斯模糊等:
 
  import numpy as np
  import cv2 as cv
  from matplotlib import pyplot as plt
  img = cv.imread('h89817032p0.png')
  kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25
  dst = cv.filter2D(img,-1,kernel)
  blur_1 = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
  blur_2 = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)
  plt.figure(figsize=(10,10))
  plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('Original')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title('Averaging')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(223),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Gaussian')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(224),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Bilateral')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.show()
 
 
  
  OpenCV
 
 
  3、Scikit-image
  scikit-image是基于scipy的圖像處理庫,它將圖片作為numpy數組進行處理。
  例如,可以利用scikit-image改變圖片比例,scikit-image提供了rescale、resize以及downscale_local_mean等函數。
 
  from skimage import data, color, io
  from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_mean
 
  image = color.rgb2gray(io.imread('h89817032p0.png'))
 
  image_rescaled = rescale(image, 0.25, anti_aliasing=False)
  image_resized = resize(image, (image.shape[0] // 4, image.shape[1] // 4),
                         anti_aliasing=True)
  image_downscaled = downscale_local_mean(image, (4, 3))
  plt.figure(figsize=(20,20))
  plt.subplot(221),plt.imshow(image, cmap='gray'),plt.title('Original')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(222),plt.imshow(image_rescaled, cmap='gray'),plt.title('Rescaled')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(223),plt.imshow(image_resized, cmap='gray'),plt.title('Resized')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(224),plt.imshow(image_downscaled, cmap='gray'),plt.title('Downscaled')
  plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.show()
 
 
  
  Scikit-image
 
 
  4、PIL
  Python Imaging Library(PIL) 已經成為 Python 事實上的圖像處理標準庫了,這是由于,PIL 功能非常強大,但API卻非常簡單易用。
  但是由于PIL僅支持到 Python 2.7,再加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基礎上創建了兼容的版本,名字叫 Pillow,支持最新 Python 3.x,又加入了許多新特性,因此,我們可以跳過 PIL,直接安裝使用 Pillow。
 
  5、Pillow
  使用 Pillow 生成字母驗證碼圖片:
 
  from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
 
  import random
 
  # 隨機字母:
  def rndChar():
      return chr(random.randint(65, 90))
 
  # 隨機顏色1:
  def rndColor():
      return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))
 
  # 隨機顏色2:
  def rndColor2():
      return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))
 
  # 240 x 60:
  width = 60 * 6
  height = 60 * 6
  image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
  # 創建Font對象:
  font = ImageFont.truetype('/usr/share/fonts/wps-office/simhei.ttf', 60)
  # 創建Draw對象:
  draw = ImageDraw.Draw(image)
  # 填充每個像素:
  for x in range(width):
      for y in range(height):
          draw.point((x, y), fill=rndColor())
  # 輸出文字:
  for t in range(6):
      draw.text((60 * t + 10, 150), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
  # 模糊:
  image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
  image.save('code.jpg', 'jpeg')
 
 
  
  驗證碼
 
 
  6、SimpleCV
  SimpleCV 是一個用于構建計算機視覺應用程序的開源框架。使用它,可以訪問高性能的計算機視覺庫,如 OpenCV,而不必首先了解位深度、文件格式、顏色空間、緩沖區管理、特征值或矩陣等術語。但其對于 Python3 的支持很差很差,在 Python3.7 中使用如下代碼:
 
  from SimpleCV import Image, Color, Display
  # load an image from imgur
  img = Image('http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png')
  # use a keypoint detector to find areas of interest
  feats = img.findKeypoints()
  # draw the list of keypoints
  feats.draw(color=Color.RED)
  # show the  resulting image. 
  img.show()
  # apply the stuff we found to the image.
  output = img.applyLayers()
  # save the results.
  output.save('juniperfeats.png')
  會報如下錯誤,因此不建議在 Python3 中使用:
 
  SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print('unit test')?
  7、Mahotas
  Mahotas 是一個快速計算機視覺算法庫,其構建在 Numpy 之上,目前擁有超過100種圖像處理和計算機視覺功能,并在不斷增長。
  使用 Mahotas 加載圖像,并對像素進行操作:
 
  import numpy as np
  import mahotas
  import mahotas.demos
 
  from mahotas.thresholding import soft_threshold
  from matplotlib import pyplot as plt
  from os import path
  f = mahotas.demos.load('lena', as_grey=True)
  f = f[128:,128:]
  plt.gray()
  # Show the data:
  print(Fraction of zeros in original image: {0}.format(np.mean(f==0)))
  plt.imshow(f)
  plt.show()
 
 
  
  Mahotas
 
 
  8、Ilastik
  Ilastik 能夠給用戶提供良好的基于機器學習的生物信息圖像分析服務,利用機器學習算法,輕松地分割,分類,跟蹤和計數細胞或其他實驗數據。大多數操作都是交互式的,并不需要機器學習專業知識。
 
  9、Scikit-learn
  Scikit-learn 是針對 Python 編程語言的免費軟件機器學習庫。它具有各種分類,回歸和聚類算法,包括支持向量機,隨機森林,梯度提升,k均值和 DBSCAN 等多種機器學習算法。
  使用Scikit-learn實現KMeans算法:
 
  import time
 
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
 
  from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans
  from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin
  from sklearn.datasets import make_blobs
 
  # Generate sample data
  np.random.seed(0)
 
  batch_size = 45
  centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
  n_clusters = len(centers)
  X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7)
 
  # Compute clustering with Means
 
  k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10)
  t0 = time.time()
  k_means.fit(X)
  t_batch = time.time() - t0
 
  # Compute clustering with MiniBatchKMeans
 
  mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size,
                        n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0)
  t0 = time.time()
  mbk.fit(X)
  t_mini_batch = time.time() - t0
 
  # Plot result
  fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
  fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9)
  colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06']
 
  # We want to have the same colors for the same cluster from the
  # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per
  # closest one.
  k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
  order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_,
                                    mbk.cluster_centers_)
  mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order]
 
  k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers)
  mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers)
 
  # KMeans
  for k, col in zip(range(n_clusters), colors):
      my_members = k_means_labels == k
      cluster_center = k_means_cluster_centers[k]
      plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w',
              markerfacecolor=col, marker='.')
      plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
              markeredgecolor='k', markersize=6)
  plt.title('KMeans')
  plt.xticks(())
  plt.yticks(())
 
  plt.show()
 
 
  
  KMeans
 
 
  10、SciPy
  SciPy 庫提供了許多用戶友好和高效的數值計算,如數值積分、插值、優化、線性代數等。
  SciPy 庫定義了許多數學物理的特殊函數,包括橢圓函數、貝塞爾函數、伽馬函數、貝塔函數、超幾何函數、拋物線圓柱函數等等。
 
  from scipy import special
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
 
  def drumhead_height(n, k, distance, angle, t):
      kth_zero = special.jn_zeros(n, k)[-1]
      return np.cos(t) * np.cos(n*angle) * special.jn(n, distance*kth_zero)
 
  theta = np.r_[0:2*np.pi:50j]
  radius = np.r_[0:1:50j]
  x = np.array([r * np.cos(theta) for r in radius])
  y = np.array([r * np.sin(theta) for r in radius])
  z = np.array([drumhead_height(1, 1, r, theta, 0.5) for r in radius])
 
 
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_axes(rect=(0, 0.05, 0.95, 0.95), projection='3d')
  ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='RdBu_r', vmin=-0.5, vmax=0.5)
  ax.set_xlabel('X')
  ax.set_ylabel('Y')
  ax.set_xticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
  ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
  ax.set_zlabel('Z')
  plt.show()
 
 
  
  SciPy
 
 
  11、NLTK
  NLTK 是構建Python程序以處理自然語言的庫。它為50多個語料庫和詞匯資源(如 WordNet )提供了易于使用的接口,以及一套用于分類、分詞、詞干、標記、解析和語義推理的文本處理庫、工業級自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 庫的包裝器。
  NLTK被稱為 “a wonderful tool for teaching, and working in, computational linguistics using Python”。
 
  import nltk
  from nltk.corpus import treebank
 
  # 首次使用需要下載
  nltk.download('punkt')
  nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
  nltk.download('maxent_ne_chunker')
  nltk.download('words')
  nltk.download('treebank')
 
  sentence = At eight o'clock on Thursday morning Arthur didn't feel very good.
  # Tokenize
  tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
  tagged = nltk.pos_tag(tokens)
 
  # Identify named entities
  entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)
 
  # Display a parse tree
  t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
  t.draw()
 
 
  
  NLTK
 
 
  12、spaCy
  spaCy 是一個免費的開源庫,用于 Python 中的高級 NLP。它可以用于構建處理大量文本的應用程序;也可以用來構建信息提取或自然語言理解系統,或者對文本進行預處理以進行深度學習。
 
    import spacy
 
    texts = [
        Net income was $9.4 million compared to the prior year of $2.7 million.,
        Revenue exceeded twelve billion dollars, with a loss of $1b.,
    ]
 
    nlp = spacy.load(en_core_web_sm)
    for doc in nlp.pipe(texts, disable=[tok2vec, tagger, parser, attribute_ruler, lemmatizer]):
        # Do something with the doc here
        print([(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents])
  nlp.pipe 生成 Doc 對象,因此我們可以對它們進行迭代并訪問命名實體預測:
 
  [('$9.4 million', 'MONEY'), ('the prior year', 'DATE'), ('$2.7 million', 'MONEY')]
  [('twelve billion dollars', 'MONEY'), ('1b', 'MONEY')]
  13、LibROSA
  librosa 是一個用于音樂和音頻分析的 Python 庫,它提供了創建音樂信息檢索系統所必需的功能和函數。
 
  # Beat tracking example
  import librosa
 
  # 1. Get the file path to an included audio example
  filename = librosa.example('nutcracker')
 
  # 2. Load the audio as a waveform `y`
  #    Store the sampling rate as `sr`
  y, sr = librosa.load(filename)
 
  # 3. Run the default beat tracker
  tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
  print('Estimated tempo: {:.2f} beats per minute'.format(tempo))
 
  # 4. Convert the frame indices of beat events into timestamps
  beat_times = librosa.frames_to_time(beat_frames, sr=sr)
  14、Pandas
  Pandas 是一個快速、強大、靈活且易于使用的開源數據分析和操作工具, Pandas 可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導入數據,可以對各種數據進行運算操作,比如歸并、再成形、選擇,還有數據清洗和數據加工特征。Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個數據分析領域。
 
  import matplotlib.pyplot as plt
  import pandas as pd
  import numpy as np
 
  ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range(1/1/2000, periods=1000))
  ts = ts.cumsum()
 
  df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list(ABCD))
  df = df.cumsum()
  df.plot()
  plt.show()
 
 
  
  Pandas
 
 
  15、Matplotlib
  Matplotlib 是Python的繪圖庫,它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API,可以生成出版質量級別的精美圖形,Matplotlib 使繪圖變得非常簡單,在易用性和性能間取得了優異的平衡。
  使用 Matplotlib 繪制多曲線圖:
 
  # plot_multi_curve.py
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)
  y_1 = x
  y_2 = np.square(x)
  y_3 = np.log(x)
  y_4 = np.sin(x)
  plt.plot(x,y_1)
  plt.plot(x,y_2)
  plt.plot(x,y_3)
  plt.plot(x,y_4)
  plt.show()
 
 
  
  Matplotlib
 
 
  16、Seaborn
  Seaborn 是在 Matplotlib 的基礎上進行了更高級的API封裝的Python數據可視化庫,從而使得作圖更加容易,應該把 Seaborn 視為 Matplotlib 的補充,而不是替代物。
 
  import seaborn as sns
  import matplotlib.pyplot as plt
  sns.set_theme(style=ticks)
 
  df = sns.load_dataset(penguins)
  sns.pairplot(df, hue=species)
  plt.show()
 
 
  
  seaborn
 
 
  17、Orange
  Orange 是一個開源的數據挖掘和機器學習軟件,提供了一系列的數據探索、可視化、預處理以及建模組件。Orange 擁有漂亮直觀的交互式用戶界面,非常適合新手進行探索性數據分析和可視化展示;同時高級用戶也可以將其作為 Python 的一個編程模塊進行數據操作和組件開發。
  使用 pip 即可安裝 Orange,好評~
 
  $ pip install orange3
  安裝完成后,在命令行輸入 orange-canvas 命令即可啟動 Orange 圖形界面:
 
  $ orange-canvas
  啟動完成后,即可看到 Orange 圖形界面,進行各種操作。
 
  
  Orange
 
 
  18、PyBrain
  PyBrain 是 Python 的模塊化機器學習庫。它的目標是為機器學習任務和各種預定義的環境提供靈活、易于使用且強大的算法來測試和比較算法。PyBrain 是 Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library 的縮寫。
  我們將利用一個簡單的例子來展示 PyBrain 的用法,構建一個多層感知器 (Multi Layer Perceptron, MLP)。
  首先,我們創建一個新的前饋網絡對象:
 
  from pybrain.structure import FeedForwardNetwork
  n = FeedForwardNetwork()
  接下來,構建輸入、隱藏和輸出層:
 
  from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer
 
  inLayer = LinearLayer(2)
  hiddenLayer = SigmoidLayer(3)
  outLayer = LinearLayer(1)
  為了使用所構建的層,必須將它們添加到網絡中:
 
  n.addInputModule(inLayer)
  n.addModule(hiddenLayer)
  n.addOutputModule(outLayer)
  可以添加多個輸入和輸出模塊。為了向前計算和反向誤差傳播,網絡必須知道哪些層是輸入、哪些層是輸出。
  這就需要明確確定它們應該如何連接。為此,我們使用最常見的連接類型,全連接層,由 FullConnection 類實現:
 
  from pybrain.structure import FullConnection
  in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
  hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)
  與層一樣,我們必須明確地將它們添加到網絡中:
 
  n.addConnection(in_to_hidden)
  n.addConnection(hidden_to_out)
  所有元素現在都已準備就位,最后,我們需要調用.sortModules()方法使MLP可用:
 
  n.sortModules()
  這個調用會執行一些內部初始化,這在使用網絡之前是必要的。
 
  19、Milk
  MILK(MACHINE LEARNING TOOLKIT) 是 Python 語言的機器學習工具包。它主要是包含許多分類器比如 SVMS、K-NN、隨機森林以及決策樹中使用監督分類法,它還可執行特征選擇,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系傳播和由 MILK 支持的 K-means 聚類等分類系統。
  使用 MILK 訓練一個分類器:
 
  import numpy as np
  import milk
  features = np.random.rand(100,10)
  labels = np.zeros(100)
  features[50:] += .5
  labels[50:] = 1
  learner = milk.defaultclassifier()
  model = learner.train(features, labels)
 
  # Now you can use the model on new examples:
  example = np.random.rand(10)
  print(model.apply(example))
  example2 = np.random.rand(10)
  example2 += .5
  print(model.apply(example2))
  20、TensorFlow
  TensorFlow 是一個端到端開源機器學習平臺。它擁有一個全面而靈活的生態系統,一般可以將其分為 TensorFlow1.x 和 TensorFlow2.x,TensorFlow1.x 與 TensorFlow2.x 的主要區別在于 TF1.x 使用靜態圖而 TF2.x 使用Eager Mode動態圖。
  這里主要使用TensorFlow2.x作為示例,展示在 TensorFlow2.x 中構建卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN)。
 
  import tensorflow as tf
 
  from tensorflow.keras import datasets, layers, models
 
  # 數據加載
  (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
 
  # 數據預處理
  train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
 
  # 模型構建
  model = models.Sequential()
  model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
  model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
  model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
  model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(layers.Flatten())
  model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
  model.add(layers.Dense(10))
 
  # 模型編譯與訓練
  model.compile(optimizer='adam',
                loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                metrics=['accuracy'])
  history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                      validation_data=(test_images, test_labels))
  21、PyTorch
  PyTorch 的前身是 Torch,其底層和 Torch 框架一樣,但是使用 Python 重新寫了很多內容,不僅更加靈活,支持動態圖,而且提供了 Python 接口。
 
  # 導入庫
  import torch
  from torch import nn
  from torch.utils.data import DataLoader
  from torchvision import datasets
  from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose
  import matplotlib.pyplot as plt
 
  # 模型構建
  device = cuda if torch.cuda.is_available() else cpu
  print(Using {} device.format(device))
 
  # Define model
  class NeuralNetwork(nn.Module):
      def __init__(self):
          super(NeuralNetwork, self).__init__()
          self.flatten = nn.Flatten()
          self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
              nn.Linear(28*28, 512),
              nn.ReLU(),
              nn.Linear(512, 512),
              nn.ReLU(),
              nn.Linear(512, 10),
              nn.ReLU()
          )
 
      def forward(self, x):
          x = self.flatten(x)
          logits = self.linear_relu_stack(x)
          return logits
 
  model = NeuralNetwork().to(device)
 
  # 損失函數和優化器
  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
 
  # 模型訓練
  def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
      size = len(dataloader.dataset)
      for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
          X, y = X.to(device), y.to(device)
 
          # Compute prediction error
          pred = model(X)
          loss = loss_fn(pred, y)
 
          # Backpropagation
          optimizer.zero_grad()
          loss.backward()
          optimizer.step()
 
          if batch % 100 == 0:
              loss, current = loss.item(), batch * len(X)
              print(floss: {loss:>7f}  [{current:>5d}/{size:>5d}])
  22、Theano
  Theano 是一個 Python 庫,它允許定義、優化和有效地計算涉及多維數組的數學表達式,建在 NumPy 之上。
  在 Theano 中實現計算雅可比矩陣:
 
  import theano
  import theano.tensor as T
  x = T.dvector('x')
  y = x ** 2
  J, updates = theano.scan(lambda i, y,x : T.grad(y[i], x), sequences=T.arange(y.shape[0]), non_sequences=[y,x])
  f = theano.function([x], J, updates=updates)
  f([4, 4])
  23、Keras
  Keras 是一個用 Python 編寫的高級神經網絡 API,它能夠以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運行。Keras 的開發重點是支持快速的實驗,能夠以最小的時延把想法轉換為實驗結果。
 
  from keras.models import Sequential
  from keras.layers import Dense
 
  # 模型構建
  model = Sequential()
  model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
  model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
 
  # 模型編譯與訓練
  model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                optimizer='sgd',
                metrics=['accuracy'])
  model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)         
  24、Caffe
  在 Caffe2 官方網站上,這樣說道:Caffe2 現在是 PyTorch 的一部分。雖然這些 api 將繼續工作,但鼓勵使用 PyTorch api。
 
  25、MXNet
  MXNet 是一款設計為效率和靈活性的深度學習框架。它允許混合符號編程和命令式編程,從而最大限度提高效率和生產力。
  使用 MXNet 構建手寫數字識別模型:
 
  import mxnet as mx
  from mxnet import gluon
  from mxnet.gluon import nn
  from mxnet import autograd as ag
  import mxnet.ndarray as F
 
  # 數據加載
  mnist = mx.test_utils.get_mnist()
  batch_size = 100
  train_data = mx.io.NDArrayIter(mnist['train_data'], mnist['train_label'], batch_size, shuffle=True)
  val_data = mx.io.NDArrayIter(mnist['test_data'], mnist['test_label'], batch_size)
 
  # CNN模型
  class Net(gluon.Block):
      def __init__(self, **kwargs):
          super(Net, self).__init__(**kwargs)
          self.conv1 = nn.Conv2D(20, kernel_size=(5,5))
          self.pool1 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))
          self.conv2 = nn.Conv2D(50, kernel_size=(5,5))
          self.pool2 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))
          self.fc1 = nn.Dense(500)
          self.fc2 = nn.Dense(10)
 
      def forward(self, x):
          x = self.pool1(F.tanh(self.conv1(x)))
          x = self.pool2(F.tanh(self.conv2(x)))
          # 0 means copy over size from corresponding dimension.
          # -1 means infer size from the rest of dimensions.
          x = x.reshape((0, -1))
          x = F.tanh(self.fc1(x))
          x = F.tanh(self.fc2(x))
          return x
  net = Net()
  # 初始化與優化器定義
  # set the context on GPU is available otherwise CPU
  ctx = [mx.gpu() if mx.test_utils.list_gpus() else mx.cpu()]
  net.initialize(mx.init.Xavier(magnitude=2.24), ctx=ctx)
  trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.03})
 
  # 模型訓練
  # Use Accuracy as the evaluation metric.
  metric = mx.metric.Accuracy()
  softmax_cross_entropy_loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
 
  for i in range(epoch):
      # Reset the train data iterator.
      train_data.reset()
      for batch in train_data:
          data = gluon.utils.split_and_load(batch.data[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)
          label = gluon.utils.split_and_load(batch.label[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)
          outputs = []
          # Inside training scope
          with ag.record():
              for x, y in zip(data, label):
                  z = net(x)
                  # Computes softmax cross entropy loss.
                  loss = softmax_cross_entropy_loss(z, y)
                  # Backpropogate the error for one iteration.
                  loss.backward()
                  outputs.append(z)
          metric.update(label, outputs)
          trainer.step(batch.data[0].shape[0])
      # Gets the evaluation result.
      name, acc = metric.get()
      # Reset evaluation result to initial state.
      metric.reset()
      print('training acc at epoch %d: %s=%f'%(i, name, acc))
  26、PaddlePaddle
  飛槳 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎,集深度學習核心訓練和推理框架、基礎模型庫、端到端開發套件、豐富的工具組件于一體。是中國首個自主研發、功能完備、開源開放的產業級深度學習平臺。
  使用 PaddlePaddle 實現 LeNtet5:
 
  # 導入需要的包
  import paddle
  import numpy as np
  from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear
 
  ## 組網
  import paddle.nn.functional as F
 
  # 定義 LeNet 網絡結構
  class LeNet(paddle.nn.Layer):
      def __init__(self, num_classes=1):
          super(LeNet, self).__init__()
          # 創建卷積和池化層
          # 創建第1個卷積層
          self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
          self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
          # 尺寸的邏輯:池化層未改變通道數;當前通道數為6
          # 創建第2個卷積層
          self.conv2 = Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
          self.max_pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
          # 創建第3個卷積層
          self.conv3 = Conv2D(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=4)
          # 尺寸的邏輯:輸入層將數據拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
          # 輸入size是[28,28],經過三次卷積和兩次池化之后,C*H*W等于120
          self.fc1 = Linear(in_features=120, out_features=64)
          # 創建全連接層,第一個全連接層的輸出神經元個數為64, 第二個全連接層輸出神經元個數為分類標簽的類別數
          self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes)
      # 網絡的前向計算過程
      def forward(self, x):
          x = self.conv1(x)
          # 每個卷積層使用Sigmoid激活函數,后面跟著一個2x2的池化
          x = F.sigmoid(x)
          x = self.max_pool1(x)
          x = F.sigmoid(x)
          x = self.conv2(x)
          x = self.max_pool2(x)
          x = self.conv3(x)
          # 尺寸的邏輯:輸入層將數據拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
          x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
          x = self.fc1(x)
          x = F.sigmoid(x)
          x = self.fc2(x)
          return x
  27、CNTK
  CNTK(Cognitive Toolkit) 是一個深度學習工具包,通過有向圖將神經網絡描述為一系列計算步驟。在這個有向圖中,葉節點表示輸入值或網絡參數,而其他節點表示對其輸入的矩陣運算。CNTK 可以輕松地實現和組合流行的模型類型,如 CNN 等。
  CNTK 用網絡描述語言 (network description language, NDL) 描述一個神經網絡。簡單的說,要描述輸入的 feature,輸入的 label,一些參數,參數和輸入之間的計算關系,以及目標節點是什么。
 
  NDLNetworkBuilder=[
      
      run=ndlLR
      
      ndlLR=[
        # sample and label dimensions
        SDim=$dimension$
        LDim=1
      
        features=Input(SDim, 1)
        labels=Input(LDim, 1)
      
        # parameters to learn
        B0 = Parameter(4) 
        W0 = Parameter(4, SDim)
        
        
        B = Parameter(LDim)
        W = Parameter(LDim, 4)
      
        # operations
        t0 = Times(W0, features)
        z0 = Plus(t0, B0)
        s0 = Sigmoid(z0)   
        
        t = Times(W, s0)
        z = Plus(t, B)
        s = Sigmoid(z)    
      
        LR = Logistic(labels, s)
        EP = SquareError(labels, s)
      
        # root nodes
        FeatureNodes=(features)
        LabelNodes=(labels)
        CriteriaNodes=(LR)
        EvalNodes=(EP)
        OutputNodes=(s,t,z,s0,W0)
      ]   
 
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