Какие фреймворки для нейронных сетей вы использовали?

Я работал с несколькими популярными фреймворками для глубокого обучения, каждый из которых имеет свои сильные стороны:

• PyTorch: Мой основной опыт связан с PyTorch. Ценю его за гибкость и императивный стиль программирования, что делает его идеальным для исследовательских задач и быстрого прототипирования.
• TensorFlow: Использовал TensorFlow, особенно для production-моделей и их развертывания, в том числе с TensorFlow Serving. Он хорошо подходит для масштабируемых решений.
• Keras: Применял Keras для быстрого прототипирования и обучения моделей благодаря его высокоуровневому и простому API, который абстрагирует многие сложности TensorFlow.

Пример простой нейронной сети на PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, output_dim)
        )

    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

# Пример использования
model = SimpleNN(input_dim=10, output_dim=1)
input_tensor = torch.randn(1, 10) # Батч из 1 примера, 10 признаков
output = model(input_tensor)
print(output)

Также имею опыт работы с ONNX для стандартизации формата моделей, что позволяет экспортировать их между различными фреймворками и оптимизировать для инференса.