Chainer es un framework de código abierto de deep learning para Python, desarrollado por la empresa japonesa Preferred Networks. Popularizó el enfoque «define-by-run», en el que la red neuronal se construye durante el cálculo, lo que facilita experimentar con estructuras de modelo flexibles. Desde diciembre de 2019 solo recibe mantenimiento y ya no se desarrolla; Preferred Networks se pasó a PyTorch, que sigue el mismo principio.
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Iniciar demoPyTorch es un framework de código abierto para aprendizaje automático y aprendizaje profundo en el lenguaje Python. Nació en Meta (entonces Facebook) y desde 2022 lo gestiona la PyTorch Foundation, bajo el paraguas de la Linux Foundation. Está muy extendido en investigación e industria porque permite construir modelos con flexibilidad, entrenarlos en GPU y probarlos paso a paso; muchos modelos de lenguaje e imagen conocidos se desarrollan con él.
TensorFlow es un framework de código abierto para aprendizaje automático desarrollado por Google y publicado en 2015. Sirve para construir, entrenar y desplegar redes neuronales en aplicaciones, servidores o dispositivos móviles. Con Keras ofrece una interfaz de alto nivel fácil de usar; se emplea, por ejemplo, en clasificación de imágenes, previsiones o sistemas de recomendación.
El aprendizaje profundo (deep learning) es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas. Estas redes aprenden por sí mismas, a partir de grandes cantidades de datos, qué rasgos son importantes, desde bordes en imágenes hasta relaciones de significado en textos. Es la base de los modelos de lenguaje actuales, del reconocimiento de imágenes y voz y de la traducción automática, y suele requerir mucha potencia de cálculo y datos.
Apache MXNet fue un framework de deep learning de código abierto capaz de entrenar modelos de forma eficiente en varias GPU y máquinas, con interfaces para Python, C++, R, Scala y otros lenguajes. Amazon Web Services lo respaldó durante algunos años como su framework preferido. La Apache Software Foundation retiró el proyecto en septiembre de 2023 y lo trasladó al Apache Attic en febrero de 2024; ya no se desarrolla. Los modelos existentes suelen migrarse a otros frameworks.
