Le tableau suivant compare les cadres logiciels, bibliothèques et programmes informatiques notables pour l'apprentissage en profondeur.
Logiciel d'apprentissage en profondeur par nom
NomCréateur1ère publicationLicenceOuvertPlate-formeLangageInterfaceOpenMPOpenCLCUDADifferentiationModèles préentrainés RécurrentConvolutifRBM/DBNsParallèleActifBigDLJason Dai (Intel)2016Apache SparkScalaScala, PythonCaffeBerkeley Vision and Learning Center2013Licence BSD Linux, macOS, Windows.C++Python, MATLAB, C++ . ChainerPreferred Networks2015Licence BSD Linux, macOSPythonPython Deeplearning4jSkymind engineering team; Deeplearning4j community; originally Adam Gibson2014 Linux, macOS, Windows, Android (Cross-platform)C++, JavaJava, Scala, Clojure, Python (Keras), Kotlin . .. . .DlibDavis King2002 Cross-PlatformC++C++ FluxMike Innes2017 Linux, MacOS, Windows (Cross-platform)JuliaJulia . Intel Data Analytics Acceleration LibraryIntel2015 Linux, macOS, Windows on Intel CPU.C++, Python, JavaC++, Python, Java Intel Math Kernel LibraryIntelPropriétaire Linux, macOS, Windows on Intel CPU.C. . . KerasFrançois Chollet2015 Linux, macOS, WindowsPythonPython, R . . MATLAB + Deep Learning ToolboxMathWorksPropriétaire Linux, macOS, WindowsC, C++, Java, MATLABMATLAB Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)Microsoft Research2016 . Windows, Linux. (macOS via Docker on roadmap)C++Python (Keras), C++, Command line., BrainScript. (.NET on roadmap.) . . . url=https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/534 . .Apache MXNetApache Software Foundation2015 Linux, macOS, Windows.., AWS, Android., iOS, JavaScriptSmall C++ core libraryC++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, Go, R, Scala, Perl, Clojure . . . . Aidge (ex N2D2)CEA2017Linux, Windows.Python, C, C++, CUDAPython, C++Neural DesignerArtelnicsPropriétaire Linux, macOS, WindowsC++Graphical user interface OpenNNArtelnics2003LGPL Cross-platformC++C++ PlaidMLVertex.AI,Intel2017AGPL Linux, macOS, WindowsPython, C++, OpenCLPython, C++ PyTorchAdam Paszke, Sam Gross, Soumith Chintala, Gregory Chanan (Facebook)2016Licence BSD Linux, macOS, WindowsPython, C, C++, CUDAPython, C++ .. Apache SINGAApache Software Foundation2015 Linux, macOS, WindowsC++Python, C++, Java TensorFlowGoogle Brain2015 Linux, macOS, Windows, AndroidC++, Python, CUDAPython (Keras), C/C++, Java, Go, JavaScript, R, Julia, Swift . but already with SYCL. support TheanoUniversité de Montréal2007Licence BSD Cross-platformPythonPython (Keras) https://groups.google.com/d/msg/theano-users/mln5g2IuBSU/gespG36Lf_QJ TorchRonan Collobert, Koray Kavukcuoglu, Clement Farabet2002Licence BSD Linux, macOS, Windows, Android, iOSC, LuaLua, LuaJIT, C, utility library for C++/OpenCL Wolfram MathematicaWolfram Research1988Propriétaire Windows, macOS, Linux, Cloud computingC++, Wolfram Language, CUDAWolfram Language SoftwareCreatorInitial ReleaseSoftware licenseOpen sourcePlatformWritten inInterfaceOpenMP supportOpenCL supportCUDA supportAutomatic differentiationHas pretrained modelsRecurrent netsConvolutional netsRBM/DBNsParallel execution (multi node)Actively Developed
Logiciels associés
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Interopérabilité entre les algorithmes d'apprentissage en profondeur Avec le développement de divers logiciels et formats de modèles d'apprentissage en profondeur, l'interopérabilité devient un problème majeur. + Nom du format Objectif de conception Compatible avec d'autres formats Modèle DNN autonome Pré-traitement et post-traitement Configuration d'exécution pour le réglage et l'étalonnage Interconnexion de modèle DNN Plateforme commune Tensorflow, Keras, Caffe, Torch, ONNX , Formation à l'algorithme Non Pas de fichiers / séparés dans la plupart des formats Non Non Non Oui ONNX Formation à l'algorithme Oui Pas de fichiers / séparés dans la plupart des formats Non Non Non Oui
Voir également
Comparaison de logiciels d'analyse numérique Comparaison des progiciels statistiques Liste des ensembles de données pour la recherche d'apprentissage automatique Liste des logiciels d'analyse numérique
Notes
Références
Catégorie:Comparaison de logiciels