So sánh các phần mềm học sâu

Bảng dưới đây so sánh một số framework phần mềm, thư viện và các chương trình máy tính phổ biến nhất dành cho học sâu.

 Phần mềm học sâu sắp xếp theo tên 

 Phần mềm Nhà sáng tạo Phát hành Giấy phép Nguồn mở Nền tảng Viết bằng Giao diện Hỗ trợ OpenMP Hỗ trợ OpenCL Hỗ trợ CUDA Hỗ trợ ROCm Vi phân tự động Được đào tạo trước Mạng hồi quy Mạng tích chập RBM/DBNs Thực thi song song (đa nút) Đang phát triển BigDL Jason Dai (Intel) 2016   Apache Spark Scala Scala, Python      Caffe Trung tâm Tầm nhìn và Học tập Berkeley 2013   Linux, macOS, Windows C++ Python, MATLAB, C++            Chainer Preferred Networks 2015    Linux, macOS Python Python            Deeplearning4j  Đội kỹ sư Skymind; Cộng đồng Deeplearning4j; ban đầu là Adam Gibson 2014   Linux, macOS, Windows, Android (đa nền tảng) C++, Java Java, Scala, Clojure, Python (Keras), Kotlin            Dlib Davis King 2002   Đa nền tảng C++ C++, Python           Flux Mike Innes 2017   Linux, MacOS, Windows (đa nền tảng) Julia Julia           Thư viện phân tích dữ liệu Intel Intel 2015   Linux, macOS, Windows cho CPU Intel C++, Python, Java C++, Python, Java           Thư viện Toán học Kernel Intel 2017  và sau đó Intel 2017   Linux, macOS, Windows cho CPU Intel  C           Google JAX Google 2018   Linux, macOS, Windows Python Python       Keras François Chollet 2015   Linux, macOS, Windows Python Python, R            MATLAB + Deep Learning Toolbox (tên chính thức là Neural Network Toolbox) MathWorks  1992     Linux, macOS, Windows  C, C++, Java, MATLAB  MATLAB                     Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) Microsoft Research 2016   Windows, Linux (macOS thông qua Docker trên lộ trình) C++ Python (Keras), C++, Dòng lệnh, BrainScript (.NET trên lộ trình)         url=https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/534   Apache MXNet Tổ chức phần mềm Apache 2015   Linux, macOS, Windows, AWS, Android, iOS, JavaScript Thư viện tiểu lõi C++ C++, Python, Julia, MATLAB, JavaScript, Go, R, Scala, Perl, Clojure            Neural Designer Artelnics 2014   Linux, macOS, Windows C++ Giao diện đồ họa người dùng            OpenNN Artelnics 2003   Đa nền tảng C++ C++           PlaidML Vertex.AI, Intel 2017   Linux, macOS, Windows Python, C++, OpenCL Python, C++           PyTorch Adam Paszke, Sam Gross, Soumith Chintala, Gregory Chanan (Facebook) 2016   Linux, macOS, Windows, Android Python, C, C++, CUDA Python, C++, Julia            Apache SINGA Tổ chức phần mềm Apache 2015   Linux, macOS, Windows C++ Python, C++, Java           TensorFlow Google Brain 2015   Linux, macOS, Windows, Android C++, Python, CUDA Python (Keras), C/C++, Java, Go, JavaScript, R, Julia, Swift   nhưng đã hỗ trợ SYCL          Theano Đại học Montreal 2007   Đa nền tảng Python Python (Keras)            Torch Ronan Collobert, Koray Kavukcuoglu, Clement Farabet 2002   Linux, macOS, Windows, Android, iOS C, Lua Lua, LuaJIT, C, thư viện tiện ích cho C++/OpenCL            Wolfram Mathematica 10 và sau đó Wolfram Research 2014   Windows, macOS, Linux, Điện toán đám mây C++, Ngôn ngữ Wolfram, CUDA Ngôn ngữ Wolfram            Phần mềm Nhà sáng tạo Phát hành Giấy phép Nguồn mở Nền tảng Viết bằng Giao diện Hỗ trợ OpenMP Hỗ trợ OpenCL Hỗ trợ CUDA Hỗ trợ ROCm Vi phân tự động Được đào tạo trước Mạng hồi quy Mạng tích chập RBM/DBNs Thực thi song song (đa nút) Đang phát triển

 Phần mềm liên quan 
 Nền tảng Numenta dành cho tính toán thông minh

 Xem thêm 
 So sánh các gói phần mềm thống kê
 So sánh các phần mềm phân tích số
 Danh sách các phần mềm phân tích số
 Danh sách bộ dữ liệu cho nghiên cứu học máy

Tham khảo

*
Framework học sâu