目前本人使用过的深度学习框架有4个：按照使用先后顺序：caffe，tensorflow，keras，pytorch。

从2个方面说一下体验：

1）安装体验：

caffe： 安装及其繁琐，并且网上诸多教程都是瞎写或者转载，没有实际安装过。这里有一篇ubuntu14.04安装caffe的比较好的教程：https://blog.csdn.net/leilei18a/article/details/79490081

tensorflow：安装教程，较caffe来说简单许多。附安装教程：https://blog.csdn.net/leilei18a/article/details/79490175

keras：安装教程，本人是在tf环境下安装的，在安装tensorflow之后，加一句pip install keras 即可

pytorch：安装教程更简单，与tensorflow基本一样。若想在linux系统下安装tensorflow，pytorch。那么需要创建2个环境即可。附：https://blog.csdn.net/leilei18a/article/details/79871423  若在win下安装cpu版本，下载tf与pytorch的whl文件，pip install 名字 即可。并且pytorch教程比tensorflow好许多，tensorflow太臃肿。pytorch官方教程链接：https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

2）使用体验：

    1. 读取数据：

caffe：一般是生成lmdb。    数据输入格式：N*C*H*W

tensorflow：本人喜欢 feed 方式，至于tfrecords ，不是很喜欢，以及tensorflow的数据增强方式（替代为opencv-   python）；但是feed方式，建议将数据先生成HDF5文件，这样读取数据效率快较之读取本地图片。

   数据输入格式：N*C*H*W或者N*H*W*C（默认，本人比较习惯了）

keras：与tensorflow基本一样。

pytorch：对于公共小数据集，pytorch很多已经集成到torchvision模块下。torchvision.datasets.下面

    数据输入格式：N*C*H*W

            对于本地数据集，需要建立一个txt文件，然后建立 class 类：

def default_loader(path):    return Image.open(path).convert('RGB')

class MyDataset(Dataset):    def __init__(self, txt, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader):
        fh = open(txt, 'r')
        imgs = []        for line in fh:
            line = line.strip('\n')
            line = line.rstrip()
            words = line.split()
            imgs.append((words[0],int(words[1])))
        self.imgs = imgs
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform
        self.loader = loader    def __getitem__(self, index):
        fn, label = self.imgs[index]
        img = self.loader(fn)        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)        return img,label    def __len__(self):        return len(self.imgs)

    2. 建立网络：

caffe：可以使用脚本，不过费时费力。有python接口，利用python生成网络，但是不能自动补全。

tensorflow：本人是图像处理方向（LSTM接触较少）。建议新手，先用tf.nn下面的基础网络函数建立网络，熟练后，高级模块有tf.layers，tf.contrib.layers，tf.contrib.slim（推荐使用slim模块），而且slim模块的fine-tune更加方便简洁。

fine-tune模型链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim

而且 slim模块有已经写好的网络 可以直接调用（分类网络）slim.nets. 各种网络

keras：类似，预训练模型链接：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases

pytorch：与tensorflow slim fine-tune类似，pytorch也有写好的网络，可以直接调用。

    torchvision.models.下面有各种网络，模型可以通过函数自动下载：eg：torchvision.models.alexnet(pretrain=True)即可自动下载。也可以手动下载：https://github.com/aaron-xichen/pytorch-playground

tensorflow与pytorch （vgg系列 或者残差系列）实现HED或者U_Net，一般来说都是4个尺度变化，这是关键。

只需要记住 大部分是4个尺度变化或3 或5 个 ，那么无论多少个残差单元或者多少个巻积层都没有问题。只需要concat4次，上采样4次。那么心里就不发怵了。

基于VGG系列：

tf：采用slim模块以及outputs_collections，转成dict，即可获取在下采样的每层的输出（下采样过程需要单独构建一个函数，返回net,以及end_points每层的dict）；那么在上采样过程中，不管是HED或U_Net均可以调用他们，然后concat。

torch：采用fine-tune的网络，model=torchvision.models.vgg11(pretrain=True)（既可以构建下采样网络，又可以获取预训练模型），而且pytorch将FC层与其他层单独分开了，使得调用非FC层方便，直接model_n=model.features就是非FC层；那么再构建HED或者U_Net，只需要切片model_n即可。然后forward。

基于残差系列：

tf：采用slim模块以及outputs_collections，并且每个尺度下最后一层的net也会保存输出成dict形式，很好调用。那么构建HED或者U_Net就是尺度构建问题了，但是仍然先需要构建下采样过程函数，返回net,endpoints每个block的输出。

pytorch：采用fine-tune的网络，model=torchvision.models.vgg11(pretrain=True)（既可以构建下采样网络，又可以获取预训练模型），而且pytorch将FC层与其他层单独分开了，使得调用非FC层方便，直接model_n=model.features就是非FC层；那么再构建HED或者U_Net，只需要切片model_n即可。然后forward。

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