Меню

Главная
Случайная статья
Настройки
Сравнение программ глубокого обучения
Материал из https://ru.wikipedia.org

Данная таблица проводит сопоставление фреймворков, библиотек программ и отдельных программ для глубокого обучения.

Обзор программ глубокого обучения
Наименование Разработчик Лицензия[a] Открытое Платформа Язык Интерфейс Поддержка OpenMP Поддержка OpenCL Поддержка CUDA Автоматическое дифференцирование Предварительное обучение рекуррентные сети свёрточные сети Машина Больцмана/Глубокая сеть доверия Параллельные вычисления
Apache SINGA[англ.] Apache Incubator Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows C++ Python, C++, Java Нет Да Да Неизвестно Да Да Да Да Да
Caffe Berkeley Vision and Learning Center Лицензия BSD Да Linux, Mac OS X, Windows[1] C++ Python, MATLAB Да В разработке [2] Да Да Да Да Да Нет Неизвестно
Deeplearning4j Группа Skymind, Adam Gibson Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows, Android (Кроссплатформенность) Java Java, Scala, Clojure, Python (Keras) Да Нет[4] Да[5] Вычислительный граф Да[6] Да Да Да Да[7]
Dlib[англ.] Девис Кинг Лицензия Boost Да Кроссплатформенность C++ Python, C++ Да Нет Да Да Да Нет Да Да Да
Keras Франсуа Шолле Лицензия MIT Да Linux, Mac OS X, Windows Python Python Через Theano В стадии разработки через Theano, планируется через TensorFlow Да Да Да[8] Да Да Да Да[9]
Microsoft Cognitive Toolkit Microsoft Research Лицензия MIT[10] Да Windows, Linux[11] (OSX в планах через Docker) C++ Python, C++, командная строка,[12] BrainScript[13] (.NET в планах[14]) Да[15] Нет Да Да Да[16] Да[17] Да[17] Нет[18] Да[19]
MXNet[англ.] Distributed (Deep) Machine Learning Community Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows,[20][21] AWS, Android,[22] iOS, JavaScript[23] малая корневая библиотека на C++ C++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl Да В планах[24] Да Да[25] Да[26] Да Да Да Да[27]
Neural Designer[англ.] Artelnics Проприетарное Нет Linux, Mac OS X, Windows C++ Графический интерфейс пользователя Да Нет Нет Неизвестно Неизвестно Нет Нет Нет Неизвестно
OpenNN Artelnics GNU LGPL Да Кроссплатформенность C++ C++ Да Нет Нет Неизвестно Неизвестно Нет Нет Нет Неизвестно
TensorFlow Команда Google Brain Apache 2.0 Да Linux, Mac OS X, Windows[28] C++, Python Python, C/C++, Java, Go Нет В планах[29][30] Да Да[31] Да[32] Да Да Да Да
Theano Монреальский университет Лицензия BSD Да Кроссплатформенность Python Python Да В разработке [33] Да Да[34][35] Через зоопарк моделей Lasagne[36] Да Да Да Да[37]
Torch Ронан Коллобер, Корай Кавукчоглу, Клемент Фарабет Лицензия BSD Да Linux, Mac OS X, Windows,[38] Android,[39] iOS C, Lua Lua, LuaJIT,[40] C, библиотека утилит для C++/OpenCL[41] Да Внешняя реализация [42][43] Да[44][45] Через Autograd Твиттера[46] Да[47] Да Да Да Да[48]
Mathematica Wolfram Research Проприетарное Нет Windows, Mac OS X, Linux, Облачные вычисления C++ командная строка, Java, C++ Нет Да Да Да Да[49] Да Да Да Да
  1. отдельные компоненты библиотек могут обладать другими лицензиями


Примечания
  1. Microsoft/caffe (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года.
  2. OpenCL Caffe (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 марта 2017 года.
  3. Caffe Model Zoo (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 24 ноября 2017 года.
  4. Support for Open CL · Issue #27 · deeplearning4j/nd4j (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  5. N-Dimensional Scientific Computing for Java (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 16 октября 2016 года.
  6. Chris Nicholson, Adam Gibson. Deeplearning4j Models (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 11 февраля 2017 года.
  7. Deeplearning4j. Deeplearning4j on Spark (англ.). Deeplearning4j. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 13 июля 2017 года.
  8. Keras Documentatin // Applications Архивная копия от 2 февраля 2017 на Wayback Machine (англ.)
  9. Does Keras support using multiple GPUs? · Issue #2436 · fchollet/keras Архивная копия от 5 марта 2017 на Wayback Machine (англ.)
  10. CNTK/LICENSE.md at master · Microsoft/CNTK · GitHub (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года.
  11. Setup CNTK on your machine (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 8 мая 2017 года.
  12. CNTK usage overview (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  13. BrainScript Network Builder (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  14. .NET Support · Issue #960 · Microsoft/CNTK (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  15. How to train a model using multiple machines? · Issue #59 · Microsoft/CNTK (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  16. (англ.) Prebuilt models for image classification · Issue #140 · Microsoft/CNTK · GitHub. Дата обращения: 4 января 2019. (англ.) Архивировано 5 марта 2017 года.
  17. 1 2 CNTK - Computational Network Toolkit (англ.). Microsoft Corporation. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  18. url=https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/534 Архивная копия от 5 марта 2017 на Wayback Machine (англ.)
  19. Multiple GPUs and machines (англ.). Microsoft Corporation. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  20. Releases · dmlc/mxnet (англ.). Github. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  21. Installation Guide — mxnet documentation (англ.). Readthdocs. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 30 сентября 2016 года.
  22. MXNet Smart Device (англ.). ReadTheDocs. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 21 сентября 2016 года.
  23. MXNet.js (англ.). Github. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  24. Support for other Device Types, OpenCL AMD GPU · Issue #621 · dmlc/mxnet (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  25. http://mxnet.readthedocs.io/ (англ.) (недоступная ссылка)
  26. Model Gallery (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  27. Run MXNet on Multiple CPU/GPUs with Data Parallel (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 28 сентября 2016 года.
  28. TensorFlow 0.12 adds support for Windows Архивная копия от 20 марта 2017 на Wayback Machine (англ.)
  29. tensorflow/roadmap.md at master · tensorflow/tensorflow · GitHub (англ.) (недоступная ссылка — история). GitHub.
  30. OpenCL support · Issue #22 · tensorflow/tensorflow (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  31. Архивированная копия (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 2 июля 2016 года.
  32. Источник (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 29 апреля 2017 года.
  33. Using the GPU — Theano 0.8.2 documentation (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 1 апреля 2017 года.
  34. Архивированная копия (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано из оригинала 11 июля 2017 года.
  35. (англ.) Группы Google
  36. Recipes/modelzoo at master · Lasagne/Recipes · GitHub (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  37. Using multiple GPUs — Theano 0.8.2 documentation Архивная копия от 4 мая 2017 на Wayback Machine (англ.)
  38. Home · torch/torch7 Wiki · GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  39. GitHub - soumith/torch-android: Torch-7 for Android (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года.
  40. Torch7: A Matlab-like Environment for Machine Learning (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 6 марта 2016 года.
  41. GitHub - jonathantompson/jtorch: An OpenCL Torch Utility Library (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года.
  42. Cheatsheet (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 18 апреля 2017 года.
  43. cltorch (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  44. Torch CUDA backend (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  45. Torch CUDA backend for nn (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  46. Источник (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 4 января 2017 года.
  47. ModelZoo (англ.). GitHub. Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 5 марта 2017 года.
  48. (англ.) Cheatsheet · torch/torch7 Wiki · GitHub. Дата обращения: 4 января 2019. (англ.) Архивировано 18 апреля 2017 года.
  49. Источник (англ.). Дата обращения: 22 июля 2017. Архивировано 22 апреля 2017 года.
Downgrade Counter