MXNet具有强大的技术,包括扩展能力,如GPU并行性和内存镜像、编程器开发速度和可移植性。此外,MXNet与ApacheHadoopYARN(一种通用的,分布式的应用程序管理框架)集成,使MXNet成为TensorFlow的竞争对手。 近期,Amazon宣布将MXNet作为Amazon AWS最主要的深度学习框架。 Caffe 优点: 1)第一个主流的工业级深度学习工具。 2)它...
亚马逊采纳了MXNet作为亚马逊云服务(AWS)主要的深度学习框架,谷歌在谷歌云上使用TensorFlow,微软在Amazon Azure上部署CNTK。此外,浪潮也开发了Caffe-MPI,来支持HPC上的分布式部署。 英伟达推出的cuDNN是一个高性能DNN数据库,有了cuDNN,CNTK, MXNet 和TensorFlow 不仅在单GPU上实现了高的吞吐量,而且在多GPU和多机器上,...
【摘要】 这里将详细介绍目前应用最广泛的7种深度学习平台(包括 Tensorflow、 Caffe、 Pytorch、MXNet、CNTK、 Paddlepaddle、Darknet)的基本原理、主要特性和优势,以及它们的应用场景,并且对它们未来的潜力及发展进行大致的评估,可以帮助初学者选择和掌握适合自己的发展的深度学习框架。 深度学习平台介绍 Tensorflow Tensorfl...
一、写在前面 RKNN-Toolkit2支持的深度学习框架包括Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet和PyTorch。 它和各深度学习框架的版本对应关系如下: RKNN-Toolkit2CaffeTensorFlowTF LiteONNXDarkNetPyTo…
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架,绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数,其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下,均遥遥领先于其他框架。 图1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePaddle 的 Googl...
Apache MXNet的优点和缺点如下。优点 高度可扩展，支持多种编程语言和分布式训练。拥有丰富的神经网络组件库和预训练模型，便于构建复杂模型。缺点 对于初学者来说，学习曲线相对陡峭。缺乏国内用户的知名度和相关资源。除了 Apache MXNet，市场上还有许多类似的深度学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和Caffe。类似框架 Ten...
主流深度学习框架对比(TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch) 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括 TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Las
mxnet mxnet安装比较简单,这里直接通过豆瓣镜像源用pip安装。 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ mxnet-cu100# 进入ipython验证import mxnet mxnet.__version__# '1.3.1' mxnet的官网显示支持到cu92,实际已经有了cu100版本。 pytorch
MXNet逐梦之旅实战一·使用MXNet拟合曲线(对比MXNet,PyTorch与TensorFlow实现的区别) 在之前的博文中我们用TensorFlow与PyTorch进行了拟合曲线,到达了不错的效果。 我们现在使用MXNet进行相同的曲线拟合,进而来比较一下TensorFlow与PyTorch的异同。 搭建神经网络进行训练的步骤基本相同,我们现在开始用MXNet来实现。 问题描述拟...
全世界最为流行的深度学习框架有:PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch。 2.1、TensorFlow(Google) 自2015年底以来,TensorFlow的库已正式在GitHub上开源,被广泛应用于学术研究和工业应用。一些值得注意的用途包括DeepSpeech,RankBrain,SmartReply和On-DeviceComputerVision。可以在TensorFlow的GitHub项目中...