流行的深度学习框架

深度学习框架为数据科学家、开发人员和研究人员提供一种高级编程语言,用于设计、训练和验证深度神经网络。

TensorFlow*

这个基于 Python* 的深度学习框架旨在提高现代深度神经网络上的灵活实施和可扩展性。通过与谷歌* 的合作,TensorFlow 已直接针对英特尔® 架构进行优化以在英特尔® 至强® 可扩展处理器上实现高性能。

 

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PyTorch*

这个 Python 包提供动态神经网络的最快实施之一,以实现速度和灵活性。通过与 Facebook* 的合作,这个流行的框架现在与许多英特尔® 优化相结合,在英特尔架构上(尤其是针对英特尔至强可扩展处理器)提供卓越的性能。

 

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入门指南

PaddlePaddle*

百度的这一开源深度学习 Python* 框架以用户友好、可扩展的操作而闻名。这种受欢迎的框架使用英特尔® 数学核心函数库针对深度神经网络而创建,可为英特尔至强可扩展处理器带来高性能,并提供大量工具来帮助人工智能开发者。

 

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入门指南

MXNet*

作为一个开源的深度学习框架,MXNet 高度可移植而轻量,并且旨在通过命令式和符号式编程来提供效率和灵活性。它包括对英特尔优化的内置支持,以在英特尔至强可扩展处理器上实现高性能。

 

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BigDL

这个面向 Apache Spark* 的开源分布式可扩展深度学习框架为具有英特尔至强处理器性能的深度学习功能性提供原生支持。

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Caffe*

英特尔® Optimization for Caffe* 的优化由伯克利视觉和学习中心 (BVLC) 和社区贡献者创建,是由英特尔维护的、针对英特尔架构优化的一个分支。Caffe 的这一优化分支利用了英特尔至强可扩展处理器的增强性能,是用于图像识别的最受欢迎的框架之一。

 

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探索英特尔® DevCloud

这个由最新英特尔至强可扩展处理器组成的强大集群具备内置的人工智能加速,为您的代码和调试实验提供合适的环境。

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