纯干货15 48个深度学习相关的平台和开源工具包,一定有很多你不知道的!!!

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1. Theano:来自蒙特利尔大学MILA实验室,由Python编写的CPU / GPU符号表达式深度学习编译器。


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2. Torch: 以lua做为编程语言,来自Ronan Collobert,Clement Farabet和Koray Kavukcuoglu)支持主流的机器学习算法,提供类似Matlab的环境。


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3. CNTK -计算网络工具包,是Microsoft Research使用的统一的深入学习工具包。

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4. Caffe: Caffe是一个以表达,速度和模块化为重心的深入学习框架。


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5. Tensorflow: TensorFlow™是一个开源软件库,用于使用数据流图进行数值计算。


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6. MXNet: MXNet是一个旨在提高效率和灵活性的深入学习框架。


7. Blocks :用于训练神经网络的Theano框架


8. Lasagne: Lasagne是一个基于Theano,用于建立和训练神经网络的轻量级的库。


9. Keras: 基于theano深度学习库。


10. Chainer: 基于GPU的神经网络框架。


11. Matlab Deep Learning : Matlab深度学习工具。


12. CuDNN:NVIDIACUDA深层神经网络库(cuDNN)是一种用于深层神经网络的GPU加速库原始图形。cuDNN为标准例程提供了高度调优的实现,如前向和后向卷积,池化,归一化和激活层。cuDNN是NVIDIA深度学习SDK的一部分。


13. PaddlePaddle: 由百度开源的一款简单易用,高效,可以灵活拓展的深度学习平台。


14. Fbcunn: FaceBook AI是现实发布的CUDA拓展,包含FaceBook AI实验室设计的GPU模块,以加速您自己的深入学习。可以嵌入到Torch-7框架中,并通过无缝安装luarocks,并与Torch的nn包完全兼容。


15. nnForge:nnForge是用于训练卷积和全连接的神经网络的框架。它包括CPU和GPU(CUDA)后端,网络模式是DAG(有向非循环图)图。


16. Pylearn2:Pylearn2是一个旨在使机器学习研究变得容易的库。


17. MatConvNet : 用于计算机视觉应用的卷积神经网络(CNN)的MATLAB工具箱,实现简单,高效,可以运行和学习最先进的CNN。


18. DeepLearnToolbox: 用于深度学习的Matlab工具箱(来自Rasmus Berg Palm)


19. BigDL:一个分布式开放源代码的Apache Spark深层学习库,旨在高效地向外扩展到多个节点,通过MKL优化CPU,支持Scala和Python。(由英特尔公司开发和支持)。software.intel.com/bigdgithub.com/intel-analyt


20. Cuda-Convnet: 一个由C ++ / CUDA实现的快速高效的卷积(或更一般地,前馈)神经网络。它可以建立任意层连通性和网络深度的CNN,使用反向传播算法进行训练。

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