Caffeは表現、速度、モジュール性を念頭に置いた深い学習フレームワークです。コンピュータビジョンで人気があります。v5をサポートしています。Caffe2は、シンプルで柔軟な深層学習を可能にする深層学習フレームワークです。オリジナルのCaffeに基づいて作成されたCaffe2は、表現、速度、モジュール性を念頭に置いて設計されており、より柔軟な方法で計算を構成できます。v5.1をサポートしています。Researchの統合された深層学習ツールキットであり複数のGPUおよびサーバーにわたって一般的なモデルタイプを容易に訓練して組み合わせることができます。Toolkitは、スピーチ、イメージ、およびテキストデータのための非常に効率的なCNNおよびRNNトレーニングを実装しています。v5.1をサポートしています。Intelligence研究機関によって開発されたデータフローグラフを使用した数値計算のためのソフトウェアライブラリです。v5.1をサポートしています。++、PythonTheanoTheanoは、多次元配列を含む数学的表現を効率的に定義、最適化、および評価する数式表現コンパイラです。v5をサポートしています。Framework入門TorchTorchは機械学習アルゴリズムの幅広いサポートを提供する科学的コンピューティングフレームワークです。v5でGPUアクセラレーションをサポートしています。++、Lua学習リソースディープラーニングコース:トーチフレームワークを使い始めるブログ:トーチを使ったディープニューラルネットワークによる自然言語の理解MXnetMXnetは、効率性と柔軟性の両方を考慮して設計された深層学習フレームワークで、シンボリックプログラミングと命令型プログラミングのフレーバーを組み合わせて、効率と生産性を最大化します。v5をサポートしています。++、JuliaChainerChainerは、定義ごとの原則に基づいて設計された深層学習フレームワークです。定義と実行のアプローチを使用するフレームワークとは異なり、Chainerでは実行時にネットワークを変更できるため、任意の制御フロー文を使用できます。v5.1をサポートしています。サポートされるインタフェース:PythonKerasKerasはPythonで書かれ、TensorFlowまたはTheanoの上で実行できる最小限の、高度にモジュラーなニューラルネットワークライブラリです。Kerasは、迅速な実験を可能にすることに焦点を当てて開発されました。cuDNNのバージョンは、KerasでインストールされたTensorFlowとTheanoのバージョンによって異なります。はじめに高水準のインタフェースを使用して、深層学習モデルを設計し、訓練する。プログラミング言語、プラットフォーム、およびターゲットアプリケーションの選択に基づいてニーズに最適な深い学習フレームワークを選択してください。VIEWSCarlのフォトアルバムファインダー越しの絶景を集めて。