如果你對深度學習和卷積神經網絡感興趣，但是并不知道從哪里開始，也不知道使用哪種庫，那么這里就為你提供了許多幫助。

在這篇文章里，我詳細解讀了9個我最喜歡的Python深度學習庫。

這個名單并不詳盡，它只是我在計算機視覺的職業生涯中使用并在某個時間段發現特別有用的一個庫的列表。

這其中的一些庫我比別人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。

其他的一些我是間接的使用，比如Theano和TensorFlow（庫包括Keras、deepy和Blocks等）。

另外的我只是在一些特別的任務中用過（比如nolearn和他們的Deep Belief Network implementation）。

這篇文章的目的是向你介紹這些庫。我建議你認真了解這里的每一個庫，然后在某個具體工作情境中你就可以確定一個最適用的庫。

我想再次重申，這份名單并不詳盡。此外，由于我是計算機視覺研究人員并長期活躍在這個領域，對卷積神經網絡（細胞神經網絡）方面的庫會關注更多。

我把這個深度學習庫的列表分為三個部分。

第一部分是比較流行的庫，你可能已經很熟悉了。對于這些庫，我提供了一個通俗的、高層次的概述。然后，針對每個庫我詳細解說了我的喜歡之處和不喜歡之處，并列舉了一些適當的應用案例。

第二部分進入到我個人最喜歡的深度學習庫，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。

最后，我對第一部分中不經常使用的庫做了一個“福利”板塊，你或許還會從中發現有用的或者是在第二板塊中我還沒有嘗試過但看起來很有趣的庫。

接下來就讓我們繼續探索。

針對初學者：

Caffe

提到“深度學習庫”就不可能不說到Caffe。事實上，自從你打開這個頁面學習深度學習庫，我就敢打保票你肯定聽說Caffe。
那么，究竟Caffe是什么呢？

Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）建立的深度學習框架。它是模塊化的，速度極快。而且被應用于學術界和產業界的start-of-the-art應用程序中。

事實上，如果你去翻閱最新的深度學習出版物（也提供源代碼），你就很可能會在它們相關的GitHub庫中找到Caffe模型。

雖然Caffe本身并不是一個Python庫，但它提供綁定到Python上的編程語言。我們通常在新領域開拓網絡的時候使用這些綁定。
我把Caffe放在這個列表的原因是它幾乎被應用在各個方面。你可以在一個空白文檔里定義你的模型架構和解決方案，建立一個JSON文件類型的.prototxt配置文件。Caffe二進制文件提取這些.prototxt文件并培訓你的網絡。Caffe完成培訓之后，你可以把你的網絡和經過分類的新圖像通過Caffe二進制文件，更好的就直接通過Python或MATLAB的API。