MXNet(发音为“mix-net”)起源于卡内基梅隆大学和华盛顿大学。MXNet是一个功能齐全,可编程和可扩展的深入学习框架,支持最先进的深入学习模式。MXNet提供了混合编程模型(命令式和声明式)和大量编程语言的代码(包括Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab和JavaScript)的能力。2017年1月30日,MXNet进入Apache基金会,成为Apach...
Pytorch Pytorch是 Torch的 Python版本,是由 Facebook开源的神经网络框架。 Pytorch提供一种类似 Numpy的抽象方法来表征张量(或多维数组),它可以利用GPU来加速训练。与Tensorflow的静态计算图不同, Pytorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变计算图,即使用户在深度学习方面的基础知识不够扎实, Pytorch也可以帮助用...
Pytorch目前主要在学术研究方向领域处于领先地位,许多学术论文都是用pytorch编写的,因此使用范围更广。 其优点在于:PyTorch可以使用强大的GPU加速的Tensor计算(比如:Numpy的使用)以及可以构建带有autograd的深度神经网络。 同时,PyTorch 的代码很简洁、易于使用、支持计算过程中的动态图而且内存使用很高效,版本之间差异也不大...
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:超25%,由Facebook开发并维护,近年来逐渐受到关注和广泛应用。 Keras:超10%,经常与TensorFlow一起使用,提供了一种更简单易用的框架。 Caffe:约5%,市场适用于计算机视觉和图像处理等领域。MXNet:约5%,市场由亚马逊开发并维护,适用于大规模分布式深度学习。 需要注意的是,这些框架各有优缺点,并且在不同的应用...
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
包括框架的可扩展性、生态系统、学习曲线、相关资源等。如果对于分布式训练和多语言支持有较高要求，可以考虑选择 Apache MXNet；如果更注重生态系统和广泛用户群体的支持，可以选择 Tensorflow；如果希望利用动态图机制进行快速原型开发，可以选择 PyTorch；如果对图像识别任务有需求，Caffe 可能是一个不错的选择。
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...