Aşağıdaki çizelgede derin öğrenme konusunda en bilinen yazılım iskeletleri ve bilgisayar programları karşıla�

Name: Derin öğrenme yazılımlarının karşılaştırılması
Creator: www.wikipedia.tr-tr.nina.az
Published: 2024-07-08T07:35:55+00:00
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Aşağıdaki çizelgede derin öğrenme konusunda en bilinen yazılım iskeletleri, ve bilgisayar programları karşılaştırılmaktadır.

Derin öğrenme yazılımlarının adları

Yazılım	Oluşturan	Yazılım lisansı	Açık kaynak	Platform	Yazıldığı dil	Arayüz	OpenMP desteği	OpenCL desteği	CUDA desteği		Önceden eğitilmiş modelleri var mı?			/	Parallel işlem (çok düğümde)
	Berkeley Vision and Learning Center		Evet	Linux, Mac OS X, Windows		Python, MATLAB	Evet	Geliştiriliyor	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Hayır	Belki
	Meta		Evet	Linux, Mac OS X, Windows	, Python	Python, MATLAB	Evet	Geliştiriliyor	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Hayır	Evet
	Skymind engineering team; Deeplearning4j community; İlk sahibi		Evet	Linux, Mac OS X, Windows, Android (Cross-platform)	,	, , , Python (Keras),	Evet	On roadmap	Evet	Computational Graph	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet
	Davis King		Evet	Cross-Platform			Evet	Hayır	Evet	Evet	Evet	Hayır	Evet	Evet	Evet
Keras	François Chollet		Evet	Linux, Mac OS X, Windows	Python	Python,	Sadece Theano veya MXNet ile kullanıldığında	Theano ile kullanım için geliştiriliyor (TensorFlow ile kullanım yönünde bir adım olarak)	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet
	,		Evet	Windows, Linux (Mac OS X via Docker on roadmap)		MATLAB, ,	Hayır	Hayır	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Hayır	Evet
	Microsoft Research		Evet	Windows, Linux (Mac OS X via Docker on roadmap)		Keras), , , BrainScript (.NET on roadmap)	Evet	Hayır	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Hayır	Evet
	Distributed (Deep) Machine Learning Community		Evet	Linux, Mac OS X, Windows,AWS, Android,iOS,	Small core library	, Python, , Matlab, JavaScript, , , ,	Evet	On roadmap	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet
	Artelnics	Özel mülk	Hayır	Linux, Mac OS X, Windows			Evet	Hayır	Hayır	Belki	Belki	Hayır	Hayır	Hayır	Belki
	Artelnics	GNU LGPL	Evet	Cross-platform			Evet	Hayır	Hayır	Belki	Belki	Hayır	Hayır	Hayır	Belki
	Baidu PaddlePaddle team		Evet	Linux, Mac OS X, Android,Raspberry Pi	,	/, Python	Evet	Hayır	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Hayır	Evet
Pytorch
			Evet	Linux, Mac OS X, Windows		Python, ,	Hayır	Evet	Evet	Belki	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet
TensorFlow	team		Evet	Linux, Mac OS X, Windows	, Python	Python (Keras), /, , ,	Hayır	Planlanmış ama zaten destekli	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet
	Université de Montréal		Evet	Cross-platform	Python	Python (Keras)	Evet	Geliştiriliyor	Evet	Evet	Lasagne'nin Model Zoo'su aracılığı ile	Evet	Evet	Evet	Evet
	Ronan Collobert, Koray Kavukcuoglu, Clement Farabet		Evet	Linux, Mac OS X, Windows,Android,iOS	,	, ,, utility library for /OpenCL	Evet	Başkaları tarafından gerçekleştiriliyor	Evet	Twitter'in Autograd'ı aracılığı ile	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet
		Özel mülk	Hayır	Windows, Mac OS X, Linux,			Hayır	Hayır	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet	Evet

Benzer yazılım

(NENGO) – Yüksek ölçekte sinir ağları ve çizimleri amaçlı yazılımı
– Numenta'nın modelinin açık kaynak olarak gerçekleştirilmiş sürümü

Ayrıca bakınız

Yapay zeka

Notlar

^ Özet, tamamı çok karmaşık olabilir, başka yazılımları da içeriyor ve onların lisanslarına da uymak zorunda olabilir

Kaynakça

^ Baydin, Atilim Gunes; Pearlmutter, Barak A.; Radul, Alexey Andreyevich; Siskind, Jeffrey Mark (20 Şubat 2015), Automatic differentiation in machine learning: a survey, arXiv:1502.05767 $2
^ "Microsoft/caffe". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ ^a ^b "OpenCL Caffe". 22 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . 1 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Caffe2 Github Repo". 25 Kasım 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.
^ . 24 Kasım 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Support for Open CL · Issue #27 · deeplearning4j/nd4j". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . 16 Ekim 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . Deeplearning4j. 7 Kasım 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.
^ Chris Nicholson; Adam Gibson. . 20 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ Deeplearning4j. . Deeplearning4j. 30 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 2 Şubat 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Does Keras support using multiple GPUs? · Issue #2436 · fchollet/keras". 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ ^a ^b "Setup CNTK on your machine". GitHub. 8 Mayıs 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "CNTK/LICENSE.md at master · Microsoft/CNTK · GitHub". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "CNTK usage overview". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "BrainScript Network Builder". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ ".NET Support · Issue #960 · Microsoft/CNTK". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "How to train a model using multiple machines? · Issue #59 · Microsoft/CNTK". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ ^a ^b . Microsoft Corporation. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ url=https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/534 5 Mart 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde .
^ "Multiple GPUs and machines". Microsoft Corporation. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Releases · dmlc/mxnet". Github. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . Readthdocs. 30 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . ReadTheDocs. 21 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "MXNet.js". Github. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Support for other Device Types, OpenCL AMD GPU · Issue #621 · dmlc/mxnet". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ http://mxnet.readthedocs.io/^[]
^ "Model Gallery". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . GitHub. 28 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . 1 Aralık 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.
^ . 1 Aralık 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.
^ . 1 Aralık 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 20 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ interface), JJ Allaire (R; RStudio; Eddelbuettel, Dirk; Golding, Nick; Tang, Yuan; Tutorials), Google Inc (Examples and (26 Mayıs 2017), tensorflow: R Interface to TensorFlow, 6 Temmuz 2017 tarihinde kaynağından , erişim tarihi: 14 Haziran 2017
^ "tensorflow/roadmap.md at master · tensorflow/tensorflow · GitHub". GitHub. 23 Ocak 2017. Erişim tarihi: 21 Mayıs 2017.
^ "OpenCL support · Issue #22 · tensorflow/tensorflow". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 2 Temmuz 2016 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 29 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . 1 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 11 Temmuz 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ https://groups.google.com/d/msg/theano-users/mln5g2IuBSU/gespG36Lf_QJ ^[]
^ "Recipes/modelzoo at master · Lasagne/Recipes · GitHub". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ . 4 Mayıs 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "GitHub - soumith/torch-android: Torch-7 for Android". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ (PDF). 6 Mart 2016 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "GitHub - jonathantompson/jtorch: An OpenCL Torch Utility Library". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Cheatsheet". GitHub. 18 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "cltorch". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Torch CUDA backend". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Torch CUDA backend for nn". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "ModelZoo". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 18 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.
^ "Arşivlenmiş kopya". 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[license-1] Özet, tamamı çok karmaşık olabilir, başka yazılımları da içeriyor ve onların lisanslarına da uymak zorunda olabilir

[2] Baydin, Atilim Gunes; Pearlmutter, Barak A.; Radul, Alexey Andreyevich; Siskind, Jeffrey Mark (20 Şubat 2015), Automatic differentiation in machine learning: a survey, arXiv:1502.05767 $2

[3] "Microsoft/caffe". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[github.com-4] "OpenCL Caffe". 22 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[5] . 1 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[6] "Caffe2 Github Repo". 25 Kasım 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.

[7] . 24 Kasım 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[8] "Support for Open CL · Issue #27 · deeplearning4j/nd4j". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[9] . 16 Ekim 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[10] . Deeplearning4j. 7 Kasım 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.

[11] Chris Nicholson; Adam Gibson. . 20 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[12] Deeplearning4j. . Deeplearning4j. 30 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[13] "Arşivlenmiş kopya". 2 Şubat 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[14] "Does Keras support using multiple GPUs? · Issue #2436 · fchollet/keras". 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[Setup_CNTK_on_your_machine-15] "Setup CNTK on your machine". GitHub. 8 Mayıs 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[16] "CNTK/LICENSE.md at master · Microsoft/CNTK · GitHub". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[17] "CNTK usage overview". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[18] "BrainScript Network Builder". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[19] ".NET Support · Issue #960 · Microsoft/CNTK". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[20] "How to train a model using multiple machines? · Issue #59 · Microsoft/CNTK". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[21] "Arşivlenmiş kopya". 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[cntk.ai-22] . Microsoft Corporation. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[23] url=https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/534 5 Mart 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde .

[24] "Multiple GPUs and machines". Microsoft Corporation. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[25] "Releases · dmlc/mxnet". Github. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[26] . Readthdocs. 30 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[27] . ReadTheDocs. 21 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[28] "MXNet.js". Github. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[29] "Support for other Device Types, OpenCL AMD GPU · Issue #621 · dmlc/mxnet". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[30] ttp://mxnet.readthedocs.io/^[]

[31] "Model Gallery". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[32] . GitHub. 28 Eylül 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[33] . 1 Aralık 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.

[34] . 1 Aralık 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.

[35] . 1 Aralık 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 29 Kasım 2017.

[36] "Arşivlenmiş kopya". 20 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[37] terface), JJ Allaire (R; RStudio; Eddelbuettel, Dirk; Golding, Nick; Tang, Yuan; Tutorials), Google Inc (Examples and (26 Mayıs 2017), tensorflow: R Interface to TensorFlow, 6 Temmuz 2017 tarihinde kaynağından , erişim tarihi: 14 Haziran 2017

[tensorflow-roadmap-38] "tensorflow/roadmap.md at master · tensorflow/tensorflow · GitHub". GitHub. 23 Ocak 2017. Erişim tarihi: 21 Mayıs 2017.

[GitHub-39] "OpenCL support · Issue #22 · tensorflow/tensorflow". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[40] "Arşivlenmiş kopya". 2 Temmuz 2016 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[41] "Arşivlenmiş kopya". 29 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[42] . 1 Nisan 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[43] "Arşivlenmiş kopya". 11 Temmuz 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[44] ttps://groups.google.com/d/msg/theano-users/mln5g2IuBSU/gespG36Lf_QJ ^[]

[45] "Recipes/modelzoo at master · Lasagne/Recipes · GitHub". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[46] . 4 Mayıs 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[47] "Arşivlenmiş kopya". 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[48] "GitHub - soumith/torch-android: Torch-7 for Android". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[49] (PDF). 6 Mart 2016 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[jtorch-50] "GitHub - jonathantompson/jtorch: An OpenCL Torch Utility Library". GitHub. 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[51] "Cheatsheet". GitHub. 18 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[52] "cltorch". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[53] "Torch CUDA backend". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[54] "Torch CUDA backend for nn". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[55] "Arşivlenmiş kopya". 4 Ocak 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[56] "ModelZoo". GitHub. 5 Mart 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[57] "Arşivlenmiş kopya". 18 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.

[58] "Arşivlenmiş kopya". 22 Nisan 2017 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 11 Nisan 2017.