简介

深度学习工具广泛应用于大多数行业的视觉应用中，从移动设备上的面部识别到特斯拉的自动驾驶汽车。但是，在处理这些应用时，使用正确的工具至关重要，因为它需要深入的知识和专业知识。

阅读完本文后，您将了解深度学习工具是什么，它们为什么被使用，并探索您可以在项目和应用中使用的最常见的类型。

什么是深度学习工具？

通常，深度学习模型是在数百甚至数千张图像、视频或其他数字媒体上训练的。但是，这些数据可能非常庞大且无结构。为了以结构化方式对这些复杂数据进行排序，我们使用深度学习工具。
这些工具在分析和处理视觉数据以及从中提取有意义的信息方面发挥着关键作用。本质上，这些深度学习工具使用来自机器学习、人工智能、模式识别和数字信号处理的复杂算法。计算能力的进步、算法和神经网络架构的优化以及大型数据集的可用性，推动了对深度学习工具的需求。

必须知道的深度学习工具

有许多工具可用于处理计算机视觉中的图像和视频。在本节中，我们将讨论一些最常见的深度学习工具。它们的复杂性和应用领域可能有所不同。它们可以是一个用于执行基本图像处理操作的简单库，也可以是一个更高级的系统，用于识别物体、理解场景或识别面部识别。

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源库，用于数值计算、统计和预测分析以及大规模深度学习。它由 Google 于 2015 年在 Apache 2.0 许可下发布。DistBelief 是 TensorFlow 的前身，是一个 Google 的闭源框架。它为深度学习实现提供了一个测试平台。TensorFlow 及其第一个 TPU（张量处理单元）为 Google 的一些应用程序和在线服务提供动力。截至撰写本文时，TensorFlow 2.15 是最新版本，发布于 2024 年。

它是深度学习项目中最流行的框架之一。与其他用于深度学习的数值库不同，TensorFlow 专为研究和开发而设计。

使用 TensorFlow，开发人员可以创建数据流图。这些结构描述了数据如何通过图或节点系列移动。每个节点代表一个数学运算，两个节点之间的连接是一个多维数据数组或张量。张量可以定义为一个容器，可用于存储、表示或更改数据。

一点旁注：由于张量构成了框架的组成部分，因此 Google 的框架被称为 TensorFlow。

TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络，用于图像识别、词嵌入、手写数字分类、图像分割、目标检测等任务。尽管 TensorFlow 使用 Python 作为前端 API 来构建应用程序，与 OpenCV 类似，我们可以在不同的语言（如 C++ 或 Java）中使用该框架。因此，无论使用哪种语言或平台，人们都可以快速训练和部署深度学习模型。

TensorFlow 包含高级和低级 API。Google 建议低级 API 可用于调试应用程序，而高级 API 适用于简化数据管道开发和应用程序编程。
TensorFlow 在数据科学和机器学习市场中占据最大份额，达到37.28%，其次是 OpenCV。大约有 22,000 个品牌使用 TensorFlow，我们可以说它是使用最广泛的深度学习工具之一，掌握它对于在计算机视觉领域保持相关性至关重要。

PyTorch

PyTorch 是深度学习框架领域的另一个大人物。它是一个开源深度学习库，用于开发和训练基于神经网络的模型。它最初于 2002 年由几个人发布为 Torch，是早期框架之一，后来被 Facebook 的研究实验室选中，并于 2016 年发布为 PyTorch。它主要开发用于以更准确和更高效的方式训练和实现深度学习模型。PyTorch 于 2018 年与另一个 Python 框架 Caffe2 合并。

PyTorch 使用 C++ 开发，并提供 Python API，它更直观易懂，这意味着开发人员可能比其他深度学习框架更舒适地使用它。由于它与 Python 深度集成，我们还可以使用各种 Python 调试工具。此外，PyTorch 的文档井井有条，非常适合新手使用。这使其适合学术和研究目的。

与 TensorFlow 等其他框架使用计算图不同，PyTorch 使用动态计算，这使得构建复杂架构更加灵活。这意味着可以在运行时更改特性，并且梯度计算也会随之动态变化。它使用反向模式自动微分。简单来说，它是一种录音机，记录所有操作，然后反向播放以计算梯度。这使得它易于调试和适应某些应用程序，使其在原型设计方面很受欢迎。PyTorch 位居榜首，TensorFlow 和 OpenCV 分列第二和第三，在数据科学和机器学习市场中占有21.39%的份额。有近 13,000 个品牌使用 PyTorch，它是人们必须掌握的另一个重要的深度学习工具。

OpenCV

下一个要介绍的深度学习工具是OpenCV，它是最大的开源计算机视觉库之一。OpenCV 于 1999 年正式发布，最初是英特尔研究院的一部分，用于高级 CPU 密集型应用程序。它的一些主要目标包括

• 为开发人员提供一个通用的基础架构，以便他们在此基础上进行构建，并使用更易于阅读和移植的代码
• 不仅提供开放的代码，还提供针对基本视觉基础架构的优化代码
• 为高级基于视觉的商业应用程序提供免费的性能优化代码

OpenCV 最初是用 C++ 编写的，作为其主要接口。包装库在各种语言中可用，以鼓励更广泛的用户使用它们，最常见的是 Python 包装库，通常称为 OpenCV-Python。

它拥有超过 2,500 种优化算法，包括经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可用于各种任务，例如物体识别和检测、面部检测或跟踪相机移动。Google、Microsoft、Intel 和 Yahoo 等科技巨头广泛使用 OpenCV 库。

它支持 Windows、Linux、Mac OS 和 Android，并提供 C++、Python、Java 和 MATLAB 的接口。
OpenCV 作为数据科学和机器学习工具拥有超过 13,000 个品牌使用，下载量超过 1800 万次，它是使用最广泛的深度学习工具之一，在数据科学和机器学习市场中占据 21.68% 的份额。

CUDA

计算统一设备架构，或CUDA，是一种高级语言，用于编写在 NVIDIA GPU 上并行运行的代码。CUDA 增强了图形处理单元或 GPU，并且基于 C/C++。我们可以使用 CUDA 编写和执行使用 GPU 的代码。NVIDIA 于 2006 年发布 CUDA 作为并行计算平台，并作为增强 NVIDIA GPU 中已经存在的并行计算引擎的模型。与 CPU 相比，它更有效地解决了复杂的计算挑战。这是因为 GPU 比 CPU 拥有更小的 ALU（算术逻辑单元），使它们能够同时处理多个并行计算。

此外，CUDA 在 C、C++ 和 Fortran 中可用，因此开发人员可以更轻松地实现并行编程。我们只需要在这些语言中添加一些基本关键字即可访问 GPU 的虚拟指令集和并行计算元素。

2003 年，斯坦福大学的一组研究人员最初开发了 CUDA 作为通用编程平台。NVIDIA 当时资助了 CUDA，而首席研究人员随后加入 NVIDIA，将 CUDA 作为商业 GPU 基并行计算项目进行开发。

但在深度学习中为什么要使用 CUDA？

众所周知，GPU 是训练和构建深度学习模型时最重要的硬件之一。GPU 专为高速并行计算而设计。为了将这些快速计算付诸行动，GPU 需要 CUDA。

CUDA 是免费的，易于使用，并且可用于各种操作系统，例如 Windows 和 Linux。 它还提供各种并行计算库，并且比 OpenCL 等竞争产品快得多。 CUDA 拥有超过 4000 万次下载量和超过 400 万名开发者，是计算机视觉和深度学习领域 GPU 加速的首选平台，也是计算机视觉工程师必备的 **深度学习工具**。

CVAT

**计算机视觉标注工具**，或简称 CVAT，是一个免费的开源平台，用于标注机器学习和深度学习项目的图像和视频。 它支持各种标注，例如 **多边形**、**关键点** 和 **边界框**。 理想情况下，CVAT 部署在云平台上以用于大型项目，并安装在本地以用于个人或小型项目。

CVAT 最初由英特尔在 2017 年推出，是为内部使用而开发的，旨在为数千张图像的大规模图像标注提供更好的方法。 CVAT 现在是一个总部位于美国加州的独立品牌。

视觉工程师和数据科学家高度依赖大量标注数据来训练深度神经网络。 但是，为了获得这些标注图像，需要花费数千个小时。

CVAT 加速了此标注过程，使其不那么费时。 它提供自动标注和半自动图像标注，以加速标注过程并加快标注服务。

大型企业利用 CVAT 进行图像标注，该标注与 DevOps、应用程序开发或运营工具相结合。

使用 CVAT 就像以下步骤一样简单：

• 将图像或视频上传到平台
• 选择我们想要标注的图像或视频
• 选择我们想要使用的工具，例如关键点
• 将标注精确地应用于感兴趣的对象
• 保存标注并重复操作以处理剩余数据

有兴趣探索 CVAT？ 在 YouTube 上查看完整的 CVAT 视频系列。
CVAT 是一个安全且维护良好的数据标注工具，具有频繁的更新和积极的社区支持。 它是一个功能强大且用途广泛的图像标注工具，提供各种标注类型和灵活性。 这是一个很好的 **深度学习工具**，可以纳入您的工具库，以简化 AI 数据标注项目或优化图像标注。

OpenVino

OpenVino 由英特尔在 2018 年开发，是一个开源工具包，旨在优化神经网络推理，加速深度学习应用程序在英特尔硬件（如 CPU 和 GPU）上的部署。 它开箱即用地支持各种深度学习模型，并为使用计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 或语音识别的应用程序提供功能。 通过利用融合和冻结等高级优化技术，OpenVINO 增强了 AI 工作负载，包括音频和推荐系统，使模型更小更快。

此工具包简化了模型优化，以确保最佳执行，解决了在计算机视觉算法中获得高精度的挑战，这需要硬件和计算方法的调整。 OpenVINO 的预定义函数库和预优化内核，以及简化的中间表示，通过有效地将工作负载分配到不同的处理器和加速器，加速了 AI 工作负载和上市时间。

开发人员可以使用与应用程序逻辑集成的高级 C++ 推理引擎 API 部署预训练的深度学习模型，从而实现对 AI 工作负载的无缝自定义和扩展到云。 OpenVINO 还通过 OpenCL 内核等工具，简化了深度学习模型层的自定义和不同加速器的并行编程，而无需添加框架开销，以便直接将自定义代码集成到工作负载管道中。

借助深度学习部署工具包，OpenVINO 不仅可以在计算机视觉之外运行深度学习模型，还可以从不同的框架导入和优化模型，在各种硬件上实现视觉推理。 这种综合方法确保了加速性能，并为开发人员提供了一条简化的途径，以更有效地将他们的 AI 驱动的应用程序推向市场。

OpenVINO 提供了一个功能强大的工具包，用于优化和加速跨多个硬件平台的深度学习模型，帮助开发人员更快、更高效地部署 AI 应用程序。 除了支持各种 AI 工作负载外，它还可定制，使其成为推进人工智能的有效解决方案。

TensorRT

TensorRT 是一个机器学习框架，用于在硬件上运行推理。 由英伟达开发，它基于 CUDA 并行编程模型构建，提供了比基线模型快约 5 倍的推理速度。

TensroRT 基于从深度学习系统或知识库中学习到的算法进行推理。 TensorRT 中的推理引擎负责编译和运行时。

编译是指将模型优化并转换为 TensorRT 引擎的过程。 这是通过模型解析、层和张量融合或精度校准等过程完成的。

运行时是指执行优化的 TensorRT 引擎以执行推理。 这包括加载模型、分配 GPU、执行快速预测以及收集输出。

TensorRT 通过一系列复杂的过程来优化深度学习模型。 在初始阶段，TensorRT 解析来自各种框架（如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX）的训练模型。 有几种关键技术参与优化用于 GPU 的表示。

层和张量融合

通过组合操作和层，TensorRT 可以减少操作之间内存访问的需要，从而降低延迟并提高吞吐量。

精度校准

在 TensorRT 中，支持混合精度计算，这意味着可以使用较低精度的算术进行计算（FP16 或 INT8），而不会显着影响模型的准确性。 精度校准用于通过仔细选择每个操作的精度来实现这一点，以最大限度地减少内存消耗和计算需求，同时保持模型整体的准确性。

内核自动调整

使用 TensorRT 的内核自动调整功能，TensorRT 基于对各种实现进行基准测试，根据模型的特定架构和 GPU 硬件目标来确定最快的执行路径。

对于需要同时处理多个数据流的应用程序，TensorRT GPU 可以将工作负载分配到多个 GPU 之间，或分配到单个 GPU 中的多个流之间。 由于这种并行执行能力，大规模部署可以从可扩展的性能改进中受益。

TensorRT 还提供了全面的工具来分析和分析模型性能。 工程师可以深入了解模型中每个层或操作的执行时间、内存使用情况和吞吐量。 这种级别的分析对于识别瓶颈和进一步优化模型性能至关重要。

权重和偏差

权重和偏差 是一个 MLOps 开发工具，它简化了从头到尾的机器学习工作流程。 如果需要，权重和偏差可以在不同的框架、环境或工作流程中使用，以帮助开发人员优化、可视化或标准化他们的模型。

提供各种功能，包括交互式数据可视化、超参数优化和实验跟踪，以及实时 CPU 和 GPU 监控，它实时可视化数据集、日志和过程统计信息。

该平台可免费用于个人或学术用途。 使用托管笔记本，您只需 30 秒即可运行您的第一个实验。

它在深度学习领域中被广泛用于几个关键目的。

实验跟踪

权重和偏差使用户能够记录超参数和输出指标，以便他们在运行之间比较他们的模型。 这对于确定哪些更改改进了模型性能以及一致地重现实验可能很有用。

可视化

借助该平台，您可以可视化指标，例如训练时期内的损失和准确度曲线，这些曲线对于诊断模型性能至关重要。 除了混淆矩阵和 ROC 曲线外，它还支持用于分析模型输出的原始图像。

数据版本控制

此功能有助于跟踪用于训练特定模型的数据版本，确保可重复性，这对于机器学习工作流程很重要，在这些工作流程中，数据会随着时间的推移而发生变化。

模型保存和共享

W&B 使用户能够将他们的模型检查点直接保存到应用程序中。 这允许来自不同位置的团队成员进行协作和共享。

超参数优化

W&B 提供的超参数优化工具使用户能够自动搜索最佳模型配置，从而节省手动调整参数的时间和资源。

与深度学习框架的集成

权重和偏差允许开发人员以最小的代码更改来跟踪他们的实验，因为 W&B 与框架无关，并与流行的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等）集成。

协作和报告

该平台通过允许团队成员轻松共享结果和见解来促进团队成员之间的协作。 它还使用户能够生成可以与其他利益相关者共享的报告。
权重和偏差是您工具库中可以拥有的很棒的 **深度学习工具**，它允许开发人员逐步构建和简化深度学习工作流程，并提高整体生产力。

结论

这篇有趣的文章到此结束。 我们已经探讨了 **深度学习工具** 是什么，阐明了基础知识，并查看了一些该领域最常用的工具，例如 OpenCV（最大的开源计算机视觉库）和 CVAT（一个图像标注工具）。

我们还有更多有趣的博客即将发布；敬请期待。 下一篇再见！