深度学习平台应用实践

深度学习平台的选择挺多的，像TensorFlow、PyTorch这些，几乎就是研究和开发的标配了。TensorFlow的生态全，训练模型、部署服务啥都能干，尤其是在做语音、图像、NLP 这些活的时候，用它效率高得多。PyTorch就更灵活点，动态计算图上手简单，实验调试也比较方便，挺适合科研和原型验证。

MXNet也还不错，语言支持多，而且在AWS上的表现挺稳。还有像Caffe、Theano，虽然现在热度没那么高，但有些场景还是用得上的，是图像那块，Caffe跑得快，代码也清爽。

如果你是新手，推荐先玩玩Keras，它是个高阶封装库，底层接TensorFlow或Theano，搭模型贼方便。用法就是写几行代码就能搭好一个神经网络，响应也快，出问题也容易排查。

应用上，那就真是无处不在了：搜索推荐、图像识别、语音助手、医疗、自动驾驶……基本你能想到的 AI 场景都离不开这些平台的支持。比如亚马逊就靠它搞智能推荐和无人配送，百度也在搜索和广告里玩得溜。

网上还蛮多资源能下，比如AI 实战资源包，里头包含了Keras、PyTorch、MXNet、TensorFlow一整套资料，拿来边看边敲代码，适合系统入门。

如果你打算深入搞深度学习平台，建议多看看这些链接，像PyTorch 和 TensorFlow 资源.zip、MXNet 框架，都比较实用。

嗯，，不同平台各有千秋，选哪个还是看你实际项目的需求和自己的习惯。如果你偏研究用，那PyTorch更顺手；要跑线上服务，TensorFlow稳得多。

如果你平时就在搞 AI 项目或者准备转型做相关开发，这些资源不妨收藏起来，搞清楚各个平台的特色和适用场景，以后不管是原型验证还是生产部署，都会省不少时间。