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库和框架的使用是程序员在开发软件过程中经常用到的一个开发技术，而今天我们就一起来了解一下，软件开发库和框架的应用方法。
1、Theano
Theano是老牌和稳定的库之一。据我所知，深度学习库的开端不是Caffe就是Theano。和TensorFlow类似，Theano是一个比较低层的库。也因此它并不适合深度学习，而更适合数值计算优化。它支持自动的函数梯度计算，带有Python接口并集成了Numpy，这使得它从一开始就成为了通用深度学习领域常使用的库之一。
2、Lasagne
Lasagne是一个工作在Theano之上的库。它的使命是简化一点深度学习算法之下的复杂计算，同时也提供了一个更加友好的接口(也是Python的)。这是一个老牌的库，并且很长时间以来它都是一个扩展能力很强的工具;但在我看来，它的发展速度赶不上Keras。它们的适用领域都差不多，但Keras有更好的文档、也更完整。
3、Caffe
Caffe有非常好的特性，但也有一些小缺点。起初的时候它并不是一个通用框架，而仅仅关注计算机视觉，但它具有非常好的通用性。Caffe的大缺点之一是它的安装。它需要解决大量的依赖包。但要清楚，Caffe并不是一无是处。在投入了生产的计算机视觉系统的工具上，它非常稳健非常快速。
4、DSSTNE
DSSTNE框架只做一件事——推荐系统，但把这件事做到了极致。既不是为研究而设计，也不是为测试idea而设计(来源其官方网站的宣传语)，DSSTNE框架是为量产而设计。我们已在BEEVA上做一些实验测试了，目前我已经感觉到这是一个运行非常快的工具并且能够得到非常好的运行结果(平均准确率均值——mAP很高)。为了达到这一速度，DSSTNE框架用GPU运行，这也是它的弊端之一：不同于篇中分析的其他框架或者库，这个框架不支持使用者随意在CPU和GPU中切换，而这可能会对有些尝试有用，但我们在DSSTNE里做这样的尝试时是不被框架所允许的。
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