作者：許哲豪
目前當紅的人工智慧（Artificial intelligence，AI）主要聚焦在深度學習（Deep Learning，DL）領域，想學習深度學習技術的人，第一步通常會遇到一大堆框架（Framework）卻不知如何選擇，而究竟什麼是框架？框架如何用來表示模型？哪些才是主流框架？本文將會完整告訴你，協助找出最符合自己需求的框架。
何謂深度學習框架？
深度學習簡單示意圖。（圖片來源：廖庭儀製作）
大家都知道只要準備一張紙和一隻筆，加上源源不斷的靈感，就能將想法轉化成文字，創作出一篇令人感動的文章。但現在手寫創作的人越來越少，只好選用一項電子書寫（數位表達）的工具來創作。以Windows舉例，可能用的是Note Pad（筆記本）、Word或PDF Editor，如果是學術寫作的人可能較常用的是Latex，在網頁上創作則可能是Html。
文章的好壞並不會因為工具的改變而有所不同，卻會影響寫作效率以及排版美觀，改變讀者對這篇文章的評價。雖然文章內容（基本元素）可輕易的在不同工具中轉換，但遇到字體格式、圖片、公式等特殊排版需求時，可能出現檔案轉不過去等問題，同時難以用來表達音樂、影像、視頻。
在解決深度學習的問題中，較常見的是非時序性辨識問題，以及時序性的分析或預測問題。為了方便表達模型（Net ／Model）的結構、工作訓練以及推論流程，因此產生了框架，用來正確表達深度學習的模型，就像在Windows上寫文章需要有Note Pad、Word等，編輯影音內容要有威力導演、After Effect等一樣。
名詞解譯
非時序性辨識：針對影像、結構性資料等資料辨識。
時序性辨識：針對語音、翻譯、視頻等資料辨識。
因此，許多學術單位、開源社群甚至Google、Microsoft、Facebook這類知名大公司也紛紛推出自家的框架，以確保在這場AI大戰中能佔有一席之地。而有另一派人馬，想要產生另一種可輕易轉成各家的框架，例如微軟的Word可以另存網頁檔（*.html）、可攜式文件格式（*.pdf）、純文字檔（*.txt）等。在介紹各家框架前，先來認識一下深度學習的模型究竟用了哪些元素？就像玩樂高積木前，要先知道有哪些模塊可用，後續在學習各個框架的表示語法時才不會一頭霧水。
常見深度學習模型介紹
首先介紹兩個較著名的模型，包括非時序性的卷積神經網路（CNN） LeNet-5 [1]以及時序性的遞歸神經網路（RNN），方便說明模型中常用到的元素與流程，如何用深度學習框架來表示。
卷積神經網路（CNN）
圖一 卷積神經網路（CNN） LeNet-5 [1] （圖片來源：OmniXRI整理繪製）
首先，說明卷積特徵圖 C1層，C1層上的紅點，是由輸入層（INPUT）紅色框（5×5個像素）乘上5×5的卷積核加總後而得，依序由輸入影像的左至右、上至下共用一個卷積核進行卷積，一次移動一個像素（Stride=1），如此即可產生一張特徵圖，而C1層共用了六組卷積核，因此產生六張28×28像素的特徵圖。再來將影像進行池化，較常見的方式就是把相鄰四點（如圖一綠色框所示）中最大的點當成新點，稱為Max Pooling，同時把影像長寬都減為一半，成為S2層。
接下來，對S2層以16組3×3卷積核進行卷積，產生C3層，共有16組10×10像素的特徵圖。同樣地再對C3層進行池化產生S4層，變成16組5×5像素的特徵圖，最後再以16組5×5卷積核把S4層的16個特徵圖卷積變成16個輸入點，再以傳統全連結神經網路進行連結。C5層就是以16個輸入點和隱藏層120點進行全連結，並依指定的激活函數將輸出傳到下一層，接下來再和下一組隱藏層F6的84點進行全連結，最後再和輸出層（OUTPUT）的十個輸出點進行全連結，並正規化輸出得到各輸出的機率，即完成整個LeNet-5模型（網路）結構。
綜合上述內容可得知一個基本的卷積神經網路會有輸入層、卷積層、池化層、全連結層及輸出層。卷積層要定義卷積核大小、移動距離、輸出特徵圖數量。而池化層同樣需要定義核的大小（一般是2×2）、移動距離（一般是2）及池化方式（可以是取最大值或平均值）。全連結層部份則需要定義節點數量及激活函數類型（如：reLu、sigmoid等），最後輸出層除了要定義正規化機率值（如：Softmax）外，還要定義損失函數以作為訓練模型用。
名詞中英文對照
卷積神經網路：Convolutional Neural Networks（CNN）
遞歸神經網路：Recurrent Neural Networks（RNN）
特徵圖：Feature Map
節點：Node
池化：Pooling，Subsampling
全連結神經網路：Full Connection Neural Networks
隱藏層：Hidden Layer
激活函數：Activation Function
輸入層：Input Layer
卷積層：Convolution Layer
池化層：Pooling Layer
全連結層：Full Connected Layer
輸出層：Output Layer
積核大小：Kernel Size
移動距離：Stride
輸出特徵圖：Output
損失函數：Loss Function
前面提到的卷積神經網路CNN是一種前饋（Forward）的單向網路，其輸出結果不會影響輸入，但如果遇到如語音、翻譯、視頻這類時序問題時，CNN就搞不定了，此時就該輪到遞歸神經網路（RNN）登場了。
遞歸神經網路（RNN）
圖二 遞歸神經網路（RNN）及型態 （圖片來源：OmniXRI整理繪製）
(圖二)左圖所示就是RNN最基本入門的模型，把此次輸出的結果經過加權後，再和下一次的輸入一起計算出下一次的輸出，以串起輸入資料的時序關連。從展開圖可更清楚看出其關連，當前輸出（ot）是由目前狀態（st）乘上權重（U）加上前一狀態（st-1）輸出乘上權重（W）後，經過雙曲正切（tanh）函數並乘上輸出權重（V），最後取Softmax算式得出，依此類推可展開成任意級數的網路。
(圖二)右圖所示，RNN可以有很多種輸出型態，一對一就等於單純的前饋網路沒有時序關係，另外也可以一對多、多對一、多對多等不同的輸出方式，應用於時序性內容分類，例如語句情緒意圖、音樂曲風、視頻動作分析、影像加註標題等，或是型態移轉（Style Transfer），例如語言翻譯、文章音樂創作等。
對RNN而言，需要定義展開的級數、隱含層（或稱為狀態S）到隱含層權重矩陣（W）、輸入層到隱含層權重（U）、隱含層到輸出層權重（V）、激活函數（例如：tanh等）類型，以及輸出層機率正規化方式（例如：Softmax等）。
常見深度學習框架及選用考量
圖三 常見深度學習框架（圖片來源：OmniXRI整理製作）
許多人準備開始進入深度學習世界時，最常問的問題就是到底要挑選哪一種框架來入門？有如(圖三)、(表格一)所示，從最大的開源社群Github上，就可找到二十種星星數超過一千的深度學習框架，包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、CNTK、MXNet、DL4J、Theano、Torch7、Caffe2、Paddle、DSSTNE、tiny-dnn、Chainer、neon、ONNX、BigDL、DyNet、brainstorm、CoreML等，而排名第一名的TensorFlow更有近十萬個星星。由此可知，深度學習非常受到大家重視，當選擇深度框架時可以從好幾個面向來考慮，以下將會分別介紹。
1. 程式語言
首先是開發時所使用的程式語言，如果要執行「訓練」及「推論」效率好些，則可能要用C++。若要上手容易、支援性強，則要考慮Python，從(表格一)中可看出有3／4的框架都支援Python。
若習慣使用Java開發程式，那大概就只有TensorFlow、DL4J和MXNet可選了。目前有一些框架（如TensorFlow、Caffe等）底層是C++，應用層API是用Python，這類框架能取得不錯的開發及執行效率。
若想改善底層效率時，還要考慮依不同硬體，學會OpenCL或Nvidia的CUDA／cuDNN等平行加速程式寫法。
2. 執行平台
再來考慮的是可執行的作業系統及硬體（CPU、GPU）平台，目前大多數的框架都是在Linux CPU+GPU的環境下執行，部份有支援單機多CPU（多執行緒）或多GPU協同計算以加速執行時間，甚至像TensorFlow、CNTK、DL4J、MXNet等框架還有支援叢集（Cluster）運算。
許多雲端服務商（Google、Amazon、Microsoft等）也是採取這類組合，方便佈署開發好的應用程式。另外也有些非主流的框架（如：tiny-dnn）只支援CPU而不支援GPU，這類框架的好處就是移植性較強，但工作效率很差，較適合小型系統。
如果是用Windows的人，英特爾（Intel）及微軟（Microsoft）也分別有提供BigDL及CNTK，若使用Mac系統則要考慮使用CoreML。不過最近Google的TensorFlow為了吃下所有的市場，已經可以支援Linux、Windows、Mac甚至是Android，因此成為開源排行榜第一名。
3. 模型支援
目前常見的深度學習模型包含監督型（如CNN）、時序型（如RNN／LSTM）、增強學習（如Q-Learning）、轉移學習、對抗生成（GAN）等，但不是每個框架都能全部支援。
舉例來說：老牌的Caffe適合做監督型學習，但對於時序型學習就不太合適，遇到對抗生成模型時就更使不上力。若不清楚那些框架可支援的模型類型，可參考(表格一)的對應網址，前往各官網了解使用上的限制。
4. 框架轉換
如果遇到需要串接不同平台或框架時，則要考慮選用具有提供跨框架功能。目前有幾大陣營，像Keras可支援TensorFlow、Theano、MXNet、DL4J、CNTK，而微軟和臉書聯盟推的ONNX可支援Caffe2、CNTK、PyTorch等，但Google的TensorFlow卻不願加入該聯盟。
另外，雖然框架之間可以轉換，但不代表轉換後的執行效率會和直接使用某個框架一樣好，此時只能依實際需求來取捨是否拿彈性換取效能。
5. 社群支援
最後要考慮選用的框架社群是否活躍，是否很久沒有維護（升級），甚至被預告即將淘汰，像Theano雖然功能強大也有很多人在用，但目前確定已不再更新版本，因此建議不要再跳坑了。另外對於英文不好的朋友，選用框架的社群討論區、文字教程、操作視頻等是否有中文支援也是很重要的，以免遇到問題不知向誰求救。
表格一 深度學習框架比較表（圖片來源：OmniXRI整理製作，廖庭儀重製；統計日期：2018／05／02）
總結
對於新手來說，目前用Python＋Keras＋TensorFlow是最多人的選擇，網路上也可取得最多資源（包含中文），可支援的作業系統、硬體平台、模型以及數學函式庫也是最豐富的。特色是彈性大，相對容易開發，也是最容易佈署在雲端的解決方案。
但這樣的組合並非完全沒有缺點，例如CNTK的執行效率相較於MXNet略差，而Python需佔用較多記憶體，不利於佈署在本地端（或嵌入式系統）進行邊緣計算，因此如何選擇合適的框架，有賴於大家多花點心思了。
（參考文獻在這裡，本文同步發表於歐尼克斯實境互動工作室（OmniXRI）；責任編輯：廖庭儀）
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