Angel是一个基于参数服务器（Parameter Server）理念开发的高性能分布式机器学习平台，它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优，并具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高，优势越明显。 Angel由腾讯和北京大学联合开发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 无缝CPU和GPU切换

PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。

Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库，Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展，其目标不是重建其他服务，而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。

不同于普通的移动端预测基于类 Caffe 的架构，Lite 架构最早的设计目标来源于 Paddle Server 和 Mobile 两种场景的要求，其中 Server 端需要有完善的图分析和优化能力，而 Mobile 端要求有轻量级部署的能力，两种场景共同的要求是高性能，多硬件支持等。

TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。 它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro。 PyTorch主要有两大特征： 类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速.

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

Machine learning has great potential for improving products, processes and research. But computers usually do not explain their predictions which is a barrier to the adoption of ma...