什么叫做深度学习框架，其作用是什么

什么叫做深度学习框架，其作用是什么

深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些帮助你进行深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe。
作一个简单的比喻，一套深度学习框架就是这个品牌的一套积木，各个组件就是某个模型或算法的一部分，你可以自己设计如何使用积木去堆砌符合你数据集的积木。
好处是你不必重复造轮子，模型也就是积木，是给你的，你可以直接组装，但不同的组装方式，也就是不同的数据集则取决于你。
深度学习框架的出现降低了入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，你可以依据需要，使用已有的模型，模型的参数你自己训练得到，你也可以在已有模型的基础上增加自己的layer，或者是在顶端选择自己需要的分类器。
当然也正因如此，没有什么框架是完美的，就像一套积木里可能没有你需要的那一种积木，所以不同的框架适用的领域不完全一致。

优点：支持python，模型库全，搭模型快，关注度极高，迭代快，可用gpu加速。 缺点： 内部许多类的抽象不合理。 命名略显混乱。 查看中间层输出不够直接。 模型需要compile 这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合，其作者和一些代码贡献者也意识到了这个问题，于是计划下一步将theano解藕出来放到单独的backend模块里，到时也许可以自由切换其他symbolic引擎。总的来说keras是一个很有前途的库。 更新： 上周作者fork了一个新的backend分支，计划keras将tensorflow作为第二个backend，现在已进入开发阶段，将theano和tensorflow的一些函数抽象为统一的api，详见backend分支。

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