その点plaidMLは優秀で、KerasというTensorflowやTheanoのラッパーライブラリで書いたコードは変更をほとんどする事無く利用できてしまいます。そのため過去の学習コストや、実際のコードとしての資産も失うこと無く導入できます。プライベードで画像を集めてkerasを使って作成したデモがあるのでPlaidMLで動いたら別の機会に紹介します。PlaidMLはOSやGPUなどの環境に対してオープンな機械学習フレームワークを目指して開発されており、ディープラーニングライブラリーKerasのバックエンドとして稼働します。そのためKerasで書いたプログラムは、ほぼそのまま実行する事ができるのです。Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。这些库被用作后端,包括TensorFlow、Theano、CNTK和PlaidML等。看到這裡,不禁讓我有些心動,於是下載來試用。Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。最初版本的PlaidML在大多数现有的PC硬件上运行,包括NVIDIA、AMD或Intel的OpenCL功能的GPU。用いているので、NVIDIAのGPUにしか対応していません。他のライブラリでも差はあれど今のところは似たような傾向があります。Theanoの代わりになるものです。PlaidMLは、KerasをサポートしているのでKerasを使って実行されるコードはほとんど変更せずに使うことができます。这些库被用作后端,包括TensorFlow、Theano、CNTK和PlaidML等。TensorFlowのインストール方法はオフィシャルサイトで詳しく説明されています。这些库被用作后端,包括TensorFlow、Theano、CNTK和PlaidML等。instrutions).。