有沒有一鍵式的、傻瓜式的深度學習工具？如果有，是哪個？

目前，有沒有黑箱式的深度學習工具？或者叫做基於深度學習的人工智慧系統/軟體/工具？

比如手頭有一堆圖片要識別，下載一個這樣的程序，輸入圖片存放路徑，等待之後，輸出識別好的圖片。

有沒有類似的軟體呢？如果有，是什麼？如果沒有，為什麼？

首先回答，如果針對特定需求，比如只是要從圖片中識別常見類型的物體，對識別精度和速度也沒有非常高的要求，可以。 但總體來說，機器學習/深度學習都是一個需要根據特定需求和場景進行數據處理、特徵工程、演算法選擇、參數調整的，沒有傻瓜式的工具。

就題主說的圖片識別需求，因為CNN的特點是端到端的學習，無需人工提取特徵。常見類型的物體檢測和識別也有預訓練好的模型。唯一的障礙是深度學習框架的學習成本。

如果你沒有深度學習框架（如Tensorflow/Pytorch/Caffe)的使用經驗，可以使用Yolo。簡單的3步即可用來識別輸入圖片中的的常見20類（詳細類別見VOC）物體。

Step 1: 下載源碼編譯

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make


在linux下運行上述命令安裝好了，詳細安裝使用說明參考 Installing Darknet

Step 2: 下載訓練好的模型

wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights


Step 3: 運行

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg


其中 `yolo.weights` 是Step 2中下載的模型， `data/dog.jpg`是待識別的圖片。

識別結果會保存在 `predictions.jpg`中，結果如下圖：

------ update 2017.09.24 23:54 ------

@牛亮 在評論里提到YOLO對於新安裝的系統也可能沒有那麼順利，Tensorflow可能更方便。個人覺得如果編譯沒有問題，YOLO更容易點。但TF Object Detection也是一個好的選擇。使用TF Object Detection的一個額外好處是預訓練的模型多，可以用不同的模型來比較效果。

@何之源 之前發了一篇對TF Object Detection的科普貼 ，5步可以在Jupyter Notebook里跑出結果，也引用在這供參考。如果需要獨立批量運行，可將Notebook保存為.py文件，修改少量代碼即可。

推薦一下 nvidia digits

如果有錢，我建議來氪萬能的 Mathematica：ImageIdentify - Wolfram Language Documentation

其實樓主需要的只是圖像分類任務的預訓練模型，但是他連環境都懶得配（逃）

一鍵估計還不行，得要四五鍵：

我覺得caffe的可以

「輸出識別好的圖片」，看你也是個行外人了。

難道不是應該說。。

「拿錢，我給你寫」嗎。。。。。