Frameworks populares de aprendizagem profunda


Frameworks de aprendizagem profunda fornecem aos cientistas de dados, desenvolvedores e pesquisadores uma linguagem de programação de alto nível para arquitetar, treinar e validar redes neurais profundas.

 

TensorFlow*  |  PyTorch*  |  Apache MXNet*  |  BigDL  |  Caffe*

TensorFlow*

Esse framework de aprendizagem profunda baseado em Python* é projetado para implementação flexível e extensibilidade em redes neurais profundas modernas. Em colaboração com a Google*, o TensorFlow foi otimizado diretamente para a arquitetura Intel® para obter alto desempenho nos processadores escaláveis Intel® Xeon®.

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PyTorch*

Este pacote Python fornece uma das implementações mais rápidas de redes neurais dinâmicas para obter velocidade e flexibilidade. Em colaboração com o Facebook*, esse framework popular agora é combinado com muitas otimizações Intel® para fornecer desempenho superior na arquitetura Intel, principalmente nos processadores escalonáveis Intel Xeon.

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Guia de início de uso


MXNet*

O MXNet é um framework de aprendizagem profunda de software livre altamente portátil, leve e projetado para oferecer eficiência e flexibilidade por meio de programação imperativa e simbólica. Inclui suporte nativo para otimizações da Intel para obter alto desempenho em processadores escalonáveis Intel Xeon.

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Documentação

Guia de instalação
Técnicas de otimização
Dicas de desempenho para CPUs
Desempenho de inferência em processadores escalonáveis Intel® Xeon®



Caffe*

Criado pelo Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) e colaboradores da comunidade, o Intel® Optimization of Caffe* é um fork mantido pela Intel, otimizado para as arquiteturas Intel. Essa variação otimizada do Caffe é um dos frameworks mais populares para o reconhecimento de imagens com desempenho aprimorado nos processadores escalonáveis Intel Xeon .

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Com aceleração de IA incorporada, esse potente cluster dos mais recentes processadores escalonáveis Intel Xeon fornece o ambiente certo para as suas experiências com código e depuração.