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微软数据分析师:为何曾经热门的 Theano 18 个月就阵

2020-07-09 500浏览量

微软数据分析师:为何曾经热门的 Theano 18 个月就阵

本文将对目前流行的几种 Keras 支持的深度学习框架性能做一次综述性对比,包括 Tensorflow、CNTK、MXNet 和 Theano。 作者 Jasmeet Bhatia 是微软的数据与人工智能架构师,本文内容仅代表个人观点。

如果现在有人质疑 Keras 在数据科学家和工程师社区的地位,那幺就先请他去看看专业 AI 和云计算玩家对 Keras 的支持率吧。官方发布的最新版 Keras,除了支持 Theano 等通用库之外,已经可以支持 Google 的 Tensorflow 和微软的 CNTK 深度学习库。去年,亚马逊云宣布他们的系统支持另一款强大的工具 MXNet。

就在前几週,新一版的 MXNet 也兼容 Keras。不过,截止目前 MXNet 貌似只支持 v1.2.2 版本的 Keras,对最新版 2.0.5 的 Keras 还不支持。

微软数据分析师:为何曾经热门的 Theano 18 个月就阵

儘管只要产品选用被支持的后端服务,就可以在其中部署 Keras 模型,但是开发人员和架构师们必须牢记 Keras 是属于适配不同深度学习框架的高层接口,还不支持任意调整外部库的模型参数。

因此, 如果大家想要精细调节后端框架提供的所有参数,作者建议大家直接选用具体的框架,不必再用 Keras 做一层包装 。 不过随着时间的推移,Keras 的功能必定会逐步完善。但是我们不得不说,目前 Keras 仍然是深度学习项目早期开发阶段的一个神器,它让数据科学家和工程师们可以快速生成和测试複杂的深度学习模型。

Keras 还可以让开发人员快速对比测试几种深度学习框架的相对性能。Keras 的配置文件中有一个参数指定了用什幺后端框架。所以,大家只要写一份代码,就可以在 Tensorflow、CNTK 和 Theano 上都运行一次而无需改动代码。

至于说 MXNet,因为它现在只支持 v1.2.2 版本的 Keras,所以要稍微修改代码才能运行。显然,这些独立的框架可以利用开发库中各式各样的特性进一步调试优化,不过 Keras 为我们提供了一个比较这些框架基础性能的机会。

有不少人写过文章对比 Keras 支持后端的相对性能,Keras 或者后端框架每出一个新版本,我们都能看到性能的巨大改善。

那幺让我们看看最新版本的 Keras 和各个后端框架能达到什幺性能。

首先,介绍一下本次实验的硬件配置。

所有的测试都是在装有 NVidia Tesla K80 GPU 的 Azure NC6 虚拟机上完成的。虚拟机的镜像文件是 Azure DSVM(Data Science Virtual Machine)。镜像文件预装了 Keras、Tensorflow、Theano、MXNet 及其它数据科学工具。为了进行测试实验,所有应用都升级到最新版本,针对 MXNet 选用 v1.2.2 版本的 Keras。

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