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NVIDIA Deep Learning Frameworks

NVIDIA Deep Learning Frameworks

Deep Learning Frameworks bieten die Möglichkeit eigene Entwürfe, Trainings und die Validierung von tiefen neuronalen Netzwerken über eine High-Level-Programmierschnittstelle zu erstellen. Weit verbreitete Deep-Learning-Frameworks wie Caffe2, Cognitive Toolkit, MXNet, PyTorch, TensorFlow und andere setzen auf GPU-beschleunigte Bibliotheken wie zum Beispiel cuDNN und NCCL.

Entwickler, Forscher und Datenwissenschaftlern erhalten einfachen Zugriff auf NVIDIA optimierte Deep Learning Framework Container, die auf die Leistung von NVIDIA Grafikprozessoren abgestimmt und getestet sind. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Pakete und Abhängigkeiten zu verwalten oder tiefe Lernframeworks aus dem Quellcode zu erstellen. 

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Was sind Deep Learning Frameworks? Was sind künstliche neuronale Netze?

Die unterschiedlichen Frameworks werden von Datenwissenschaftlern und Forschern genutzt, um neuronale Netzmodelle zu designen. Hierbei werden aufwendige Algorithmen in komplexen Variationen berechnet und Rohdateien ausgelesen. 

Künstliche neuronale Netzwerke stammen aus dem Forschungsbereich der Informatik. Die künstlichen neuronalen Netze haben, ebenso wie künstliche Neuronen, ein biologisches Vorbild. Man stellt sie den natürlichen neuronalen Netzen gegenüber, welche Nervenzellvernetzungen im Gehirn und im Rückenmark bilden.

Die Architekturen bestehen aus Schichten von miteinander verbundenen Verarbeitungselementen, die Neuronen genannt werden.
Neuronen werden für eine bestimmte Anwendung oder Aufgabe durch einen Prozess namens Training konfiguriert.

 

Nachfolgend finden Sie eine Liste der beliebtesten Lernframeworks, einschließlich Lernressourcen und Links zu Einstiegsressourcen.

FRAMEWORK EIGENSCHAFTEN UNTERSCHEIDUNGSMERKMALE

  • Einfache Bedienung - gut definierte APIs, Dokumentation

  • Flexibel - ideal für Forschung und Prototyping neuer Ideen

  • Verschiedene Optionen für die Produktivitätsschicht: TensorFlow Slim, SKflow, PrettyTensor, Keras, TFLearn u.a.

  • Großes Engagement und Unterstützung in der Community

  • Großer Bestand an vorhandenen TensorFlow-Proben und Code

  • Grafische Darstellungen über TensorBoard

  • Python-Schnittstelle

 

  • Automatische Unterscheidungsmerkmale als symbolischer Ausdruck

  • Berechnungsgrafik-Optimierungen und on-the-fly Code-Generierung für die Geschwindigkeit, numerische Stabilität und Speicherverbrauch

  • Keras Produktivitätsschicht

  • Wenig flexibel für die Suche nach neuen Ideen

  • Älteres Framework mit vielen vorhandenen Code-Beispielen

  • Python-basiert, mit numpy-Integration

  • Kein-multiGPU

 

  • Entwickelt für Computer Vision Framework Probleme
  • Zu starr für die Erforschung neuer Algorithmen
  • Caffe wird Gewartet. Es wird davon ausgegangen dass Caffe2 verwendet wird.
  • Caffe wird von NVIDIA gewartet und aktualisiert 
  • Bietet optimierte Leistung auf neuester GPU-Hardware

 

  • Leistungsstarkes, skalierbares Framework für den Einsatz in der Produktion 
  • Plattformübergreifend einsetzbar 
  • Modularität und Erweiterbarkeit
  • Unterstützung für den mobilen Einsatz
  • Produktionsbereitschaft - weit verbreitet bei Facebook für Schulungen und Facebook Mobile Apps für Inferenzen
  • Behebt Mängel von Caffe, mit Python-Unterstützung und Modularität

 

  • Modelle, mit schnellen Prototypen die einfach zu debuggen sind
  • CuPy: NumPy-äquivalente mehrdimensionale CUDA-Array-Bibliothek 
  • Erweiterungen & Tools: ChainerRL, ChainerMN, für Bildverarbeitung
  • Dynamische Berechnungsdiagramme mit einer Python-API sind die Stärken von Chainer und PyTorch.

  • Flexible, skalierbare Berechnungsgrafik auf mehreren GPUs und Cross-Maschinen 
  • Effiziente RNN-Implementierung für variable Längenfolge 
  • Keras Produktivitätsschicht
  • Multi-GPU- und Multi-Knoten-Skalierung
  • Schnelle LSTM RNN-Leistung bei Sprach- und Sprachproblemen

  • Einfache Bedienung für Experten und Laien
  • Mehr als nur DL-Klassifikatoren: Kombinieren Sie Bildverarbeitung mit DL
  • Automatisiert verteilte Schulungen und Bereitstellung im Rechenzentrum und eingebettet ohne manuelle Codierung

  • Hochproduktive Desktop-IDE (integrierte Entwicklungsumgebung), die Forschung, Prototyping und Debugging einfach macht.
  • Technische Unterstützung durch MATLAB-Experten
  • Einfache Integration in bestehende MATLAB- und Simulink-Workflows
  • Apache MXNet ist ein hochskalierbares, flexibles, programmierbares Framework für DL
  • Imperative und deklarative Programmierung
  • Unterstützung von C++, JavaScript, Python, Matlab, Julia, Scala und Go Programmiersprache
  • Schnelles, verteiltes Training
  • Schnittstellen mit mehreren Sprachen
  • PyTorch basiert auf Python. Es ist der Nachfolger von Torch, der auf der Programmiersprache Lua basiert.
  • Hauptzielgruppe sind die Forscher
  • Unterstützt dynamische Berechnungsdiagramme
  • Von Facebook FAIR für Recherchen genutzt
  • Extrem flexibel für die Forschung
  • Nutzt das gleiche Backend wie des beliebten Torch-Frameworks.

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