Słownik pojęć

MXNet

Czym jest MXNet?

Apache MXNet był otwartoźródłowym frameworkiem do głębokiego uczenia, który potrafił efektywnie trenować modele na wielu procesorach graficznych i maszynach, z interfejsami dla Pythona, C++, R, Scali i innych języków. Amazon Web Services wspierał go przez kilka lat jako preferowany framework. Apache Software Foundation zamknęła projekt we wrześniu 2023 roku i do lutego 2024 roku przeniosła go do Apache Attic; nie jest już rozwijany. Istniejące modele zazwyczaj migruje się do innych frameworków.

Tematy

framework
deep learning
wycofany

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

BMXNet

BMXNet to biblioteka open source do binarnych sieci neuronowych, udostępniona w 2017 roku przez Hasso-Plattner-Institut w Poczdamie i zbudowana na frameworku Apache MXNet. Sieci binarne zapisują wagi i aktywacje za pomocą jednego bitu zamiast 32, dzięki czemu modele są znacznie mniejsze i szybsze – co jest atrakcyjne w przypadku smartfonów i urządzeń wbudowanych, choć zwykle odbywa się kosztem pewnej utraty dokładności. Od wycofania MXNet w 2023 roku BMXNet ma znaczenie głównie badawcze (stan na październik 2026).

Deep learning
Edge AI
+1

PyTorch

PyTorch to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w języku programowania Python. Został pierwotnie opracowany w Meta (wówczas Facebook), a od 2022 roku opiekuje się nim PyTorch Foundation działająca pod parasolem Linux Foundation. PyTorch jest szeroko stosowany w badaniach i przemyśle, ponieważ pozwala programistom elastycznie budować modele, trenować je na procesorach graficznych i testować krok po kroku; wiele znanych modeli językowych i obrazowych powstało z jego użyciem.

framework
deep learning
+1

TensorFlow

TensorFlow to otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego, opracowany przez Google i opublikowany w 2015 roku. Służy do budowania, trenowania i wdrażania sieci neuronowych w aplikacjach, na serwerach lub urządzeniach mobilnych. Keras zapewnia przystępny interfejs wysokiego poziomu; typowe zastosowania to klasyfikacja obrazów, prognozowanie i systemy rekomendacji.

Framework
Deep learning
+1

Open Neural Network Exchange (ONNX)

Open Neural Network Exchange (ONNX) to otwarty format plików dla modeli uczenia maszynowego, wprowadzony w 2017 roku przez Microsoft i Facebook (obecnie Meta), a dziś rozwijany pod egidą LF AI & Data Foundation. Model wytrenowany na przykład w PyTorch można wyeksportować do ONNX i uruchamiać za pomocą innych narzędzi lub środowisk uruchomieniowych, takich jak ONNX Runtime. Ułatwia to przechodzenie między frameworkami i wdrażanie na różnym sprzęcie.

format
interoperacyjność
+1