神经网络在互联网不发达的时代是如何发展的？

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神经网络框架

现在有非常多的神经网络框架，他们使用了各种不同的授权协议，允许用户免费下载。其中很多还是开源框架。大部分的流行框架允许你在GPU上运行神经网络，并且支持大多数的神经网络算法。

下文将介绍一些流行的框架，他们都支持GPU，除了模糊神经网络。

TensorFlow

开发语言：Python，C++

TensorFlow是Google公司推出的最新的神经网络框架，它专门为分布式而设计。作为一个底层框架，虽然有着非常大的灵活性，但是也比高级框架（例如Keras和TFLearn，下文会有介绍）拥有更陡的学习曲线。目前，Google正在开发Keras集成在TensorFlow中的版本。

推荐Hackaday网站上的两篇文章“能识别锤子和啤酒瓶的机器人”和“TensorFlow入门”一睹TensorFlow的风采。

Theano

开发语言：Python

这是一款用来做多维矩阵高效数值计算的开源库。它出自蒙特利尔大学，可运行在Windows、Linux和OS X上。Theano发布于2009年，已经存在了很长时间。

Caffe

开发语言：命令行， Python， MATLAB

Caffe是一款由伯克利人工智能研究所和社区贡献者共同开发的开源库。在Caffe中，你可以使用文本文件来定义模型，然后通过命令行工具来进行处理。Caffe同时也有Python和MATLAB接口。例如，首先使用文本文件定义模型，然后在另外一个文本文件中给出详细的训练方法，然后通过命令行工具读入这两个文件，这样就能开始训练神经网络了。最后，你可以使用Python程序来调用这个已经训练好的神经网络来实现一些功能了，比如说把图片进行分类。

CNTK

开发语言：Python, C++, C#

这是微软的认知开发包（CNTK），可运行在Windows和Linux上。微软目前正在开发一个内部使用Keras的版本。

Keras

开发语言：Python

这个库以TensorFlow或者Theano作为底层，这样可以使其用起来更加简单。Keras同时也有支持CNTK的计划。目前，把Keras融入到TensorFlow的工作正在进行中，而以后就会出现一个仅支持TensorFlow的独立的版本。

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