Performance对Deeplearning4J

Question

我们正在使用神经网络在Java中进行一个项目。我们希望在我们的数据集上测试不同的网络结构。现在我们评估哪一个Java神经网络在性能上是最好的。我们正在评估Encog，Neuroph和DL4J。你能告诉我们一些好的资源或你自己的经验吗？谢谢

Answer 1

Deeplearning4j创建者在这里：

• Encog是由Jeff在90年代早期编写的，长期以来一直是Java的标准框架。我不相信Encog处理分布式计算、与GPU、Hadoop、Spark或Kafka合作，也不考虑DL自2006年以来的许多算法进步。(杰夫，如果我错了，就纠正我！)
• Deeplearning4j做了所有这些事情。它在分布式CPU或GPU上工作，使用Spark作为访问层。它在CDH5和HDP上都得到了认证.它包括LSTMs (RNNs)、深度卷积网、RBMs、DBN和word2vec等神经网络的实现。它目前是JVM最流行的DL工具，也是世界上排名前5的DL库之一。
• Deeplearning4j是由数值计算库ND4J (n维数组)驱动的.基本上，我们将Numpy移植到JVM。这使得DL4J是可扩展的，在不久的将来，您将看到我们添加了其他类似强化学习的标志。而ND4J则运行在libND4J上，这是一个使计算速度更快的C++库。我们还建立了矢量化库Canova，它接受任何类型的数据，并将其转化为神经网络能够理解的向量。我们正在努力解决NNs上游的一些ETL问题。
• 神经有很强的形象性，但我不能判断他们的其他框架，所以我会让他们自己说话！ http://deeplearning4j.org https://github.com/deeplearning4j https://github.com/deeplearning4j/nd4j https://github.com/deeplearning4j/libnd4j

Deeplearning4j在Gitter上的用户支持通道中有近2000名devs。如果您有问题，请加入我们的行列：

https://gitter.im/deeplearning4j/deeplearning4j

Answer 2

我在java世界中只拥有一些使用Deeplearning4j和Encog的经验，我认为这在很大程度上取决于您的目标是什么。Deeplearning4j当然是该2中最复杂的框架；它有非常棒的工具，它与GPU一起工作，它支持诸如LSTM和卷积NNs之类的东西，它已经为分布式培训设置好了等等。但是，尽管它既复杂又酷，它也可能有点像皮塔。当主页想让您使用特定的IDE并指导冗长的依赖项目安装指南时，您知道这并不是很简单。但如果你需要的话这是值得的。

尽管如此，在某些情况下，对于恩奥克来说，还有很多事情要说。它非常容易地与几乎任何java项目集成；它只是一个包含和关闭您的.jar。它非常快，并非常有效地使用您的CPU核心，它有一个非常好的和易于理解的API。如果你需要一个java库来有效地实现一个前馈神经网络，或者如果你想学习更多关于机器学习的知识，我不能推荐Encog足够多。当您遇到Encog的限制时，尝试Deeplearning4j或查看java以外的部分，尝试类似Tensorflow (它也有一些java支持)的东西。

Answer 3

我可以告诉你我的经历。

早在2015年，我就在为深度学习寻找一个好的Java框架。在最初的研究之后，我偶然发现了恩科。我很快意识到它缺乏现代神经网络的许多组成部分，也就是说，它已经非常过时了，而且我在建立它时也遇到了很多麻烦(它不是很灵活)。顺便说一下，它确实允许在CPU上进行并行计算。

因此，我决定写我自己的框架，我仍然使用和工作良好。然后我遇到了deeplearning4j，我可以告诉您，它是相当完整的，并且计算非常快。我想说的是，如果您想看看15年前使用Encog的神经网络框架，那么就没有理由使用它，即使用deeplearning4j，或者尝试一些python框架。