开发者必备:基于Linux生态的十大AI开源框架盘点

来源:互联网
更新时间:2017/1/12 18:41:41
责任编辑:鲁晓倩
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  前不久,雷锋网曾盘点了一系列机器学习相关的开源平台,包括谷歌的 TensorFlow、微软的 CNTK 以及百度的 PaddlePaddle 等等(详情见文末“相关阅读”)。这些平台各具特点,其中某些已经在业内得到了广泛认可和应用。

  与此前不同,本文将从开发者的角度出发,特别是针对开发者中为数众多的 Linux 系统和 Mac 系统用户,奉上一篇针对泛 Linux 生态的顶级人工智能开源工具盘点(当然,有些工具也并非只兼容 Linux)。

  1. Deeplearning4j:为 Java 用户量身定制

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  Deeplearning4j(Deep Learning For Java)是 Java 和 Scala 环境下的一个开源分布式的深度学习项目,由总部位于美国旧金山的商业智能和企业软件公司 Skymind 牵头开发,并得到了腾讯的投资。正如它的命名,Deeplearning4j 的运行需要 Java 虚拟机 JVM 的支持。

  Deeplearning4j 团队在官网表示,他们希望通过一些深度学习算法的开发,将商业带入智能化数据的时代。也正是为了实现这一理想,惠及更多的用户,因此选择了移植性更好的 Java 环境来实现这些算法。目前,Deeplearning4j 的这些算法已经在谷歌、Facebook 和微软等平台得到了广泛应用。

  值得一提的是,为了便于开发者自由定制,Deeplearning4j 已经开放了尽可能多的算法调节接口,并对接口参数做出了详尽解释。同时,Deeplearning4j 团队还开发了针对矩阵运算的 ND4J 和 ND4S 库(N-Dimensional Arrays for Java/Scala),同样需要 JVM 的支持。

  Deeplearning4j 遵循 Apache 2.0 开源协议,提供了基于 AWS 云服务的 GPU 运算支持,以及微软服务器框架的支持。

  官网:http://deeplearning4j.org/

  2. Caffe:广受欢迎的深度学习框架

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  Caffe 的全称是 “Convolution Architecture For Feature Extraction”,意为“用于特征提取的卷积架构”,主要开发者来自伯克利大学的视觉与学习中心(Berkeley Vision and Learning Center,BVLC),基于 BSD 2-Clause 开源许可协议发布。

  Caffe 是业内著名的深度学习框架,根据官网介绍,其主要特点是:运算速度快(官方显示在单片 NVIDIA K40 GPU 的运算能力下,Caffe 每天可以处理超过 60M 的图片数据),模块定制方便(在 CPU 或 GPU 之间的转换只需要简单修改一下参数设定),扩展能力强大(目前有超过一千名开发者基于 Caffe 开发了分支版本),以及丰富的社区支持(Caffe 已经被授权给各种研究机构、初创公司和工业集团),因此特别适合于神经网络建模和图像处理任务。

  官网:http://caffe.berkeleyvision.org/

  3. H2O:企业级机器学习框架

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www.xue163.com true http://www.xue163.com/3961/1/39619930.html report 3416 开发者必备:基于Linux生态的十大AI开源框架盘点,前不久,雷锋网曾盘点了一系列机器学习相关的开源平台,包括谷歌的TensorFlow、微软的CNTK以及百度的PaddlePaddle等等(详情见文末“相关阅读”)。这些平台各具特点,其中某些已经在业内得到了广泛认可和应用。与此...
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