chattr命令不存在，cntk不是命令

什么叫做深度学习框架,其作用是什么

1、当年深度学习的老大。最初是一个强大的图像分类框架，是最容易测试评估性能的标准深度学习框架，并且提供很多预训练模型，尤其该模型的复用价值在其他框架的学习中都会出现，大大提升了现有模型的训练时间。

2、深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。

3、Keras（Keras Neural Networks Library）是一个在TensorFlow和CNTK之后推出的深度学习框架，是一个高度抽象化的深度学习框架，对于很多常见的深度学习任务都提供了很好的支持。

为什么CNTK知名度和普及率不如Tensorflow,Theano,caffe,Torch_百度知...

1、CNTK是一个微软开发的深度学习软件包，以速度快著称，有其独有的神经网络配置语言BrainScript，大大降低了学习门槛。有微软作为后盾，CNTK成为了最具有潜力与TensorFlow争夺天下的框架。

2、TensorFlow框架的前身是Google的DistBelief V2，是谷歌大脑项目的深度网络工具库，一些人认为TensorFlow是借鉴Theano重构的。Tensorflow一经开源，马上引起了大量开发者的跟进。

3、深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等资源的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。

4、首先是对单机版TensorFlow的质疑，认为它在和Caffe、Torch和 Theano相比并没有优势。而在Google开源了分布式版本后，人们说它比Caffe慢，比Torch臃肿，而且不能进行太大调整。

5、一直在用keras，说点个人感受。和TensorFlow对应的是Theano，Torch，而Caffe专精于图像处理。Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口。

6、除了Tensorflow之外，Keras还是其他流行的库(如Theano和CNTK)的高级API。 在Keras中更容易创建大规模的深度学习模型，但Keras框架环境配置比其他底层框架要复杂一些。 Keras优点： 对于刚刚入门的人来说，Keras是最好的深度学习框架。

去哪里找python的开源项目

Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python7-）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。

Python的开源项目很多呀 比如Twisted，Tornado做web服务器 wxPython做GUI Django做网站 还有做科学计算的NumPy等等 这些都是很大的，其他中小型的非常多，在GitHub上有很多可以搜索到。

项目地址：https：//github.com/joaoventura/full-speed-python 关于3个最佳学习Python编程的开源库，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。

Python的 文档是获取Python相关信息的最权威来源。Python社区有许多活跃的开发者和用户，可以在Python 论坛。GitHub是一个开源代码托管平台，许多Python项目和库都托管在GitHub上。

IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。1Quepy Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。

2019年十大最佳深度学习框架

1、Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。

2、Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

3、第一：Caffe Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

4、这里推荐看吴恩达老师的深度学习，一定要做课后编程题，使用python需要做。学习完理论知识，就需要学习一个深度学习的框架：Tensorflow、Pytorch。最近几年pytorch用的人越来越多了。图像识别的话，还需要学习opencv。

5、表1 github上流行的深度学习框架的星数 下面有侧重地介绍一下上表中列出的一些深度学习框架。

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