Djupinlärningsmetoder har resulterat i betydande prestandaförbättringar inom flera tillämpningsområden och som sådana har flera programvaruramar utvecklats för att underlätta deras genomförande. I detta dokument presenteras en jämförande studie av fem ramar för fördjupat lärande, nämligen Caffe, Neon, TensorFlow, Theano och Torch, om tre aspekter: extensibilitet, hårdvaruanvändning och snabbhet. Studien utförs på flera typer av djupinlärning arkitekturer och vi utvärderar prestandan av ovanstående ramar när de används på en enda maskin för både (multi-trådade) CPU och GPU (Nvidia Titan X) inställningar. De hastighetsmått som används här inkluderar gradientberäkningstiden, vilket är viktigt under utbildningsfasen av djupa nätverk, och framåttiden, vilket är viktigt ur utplaceringsperspektivet av utbildade nätverk. För konvolutionella nätverk rapporterar vi också hur var och en av dessa ramverk stöder olika konvolutionella algoritmer och deras motsvarande prestanda. Av våra experiment kan vi konstatera att Theano och Torch är de mest lättförtjänta ramarna. Vi observerar att Torch är bäst lämpad för alla djupa arkitektur på CPU, följt av Theano. Det uppnår också bästa prestanda på GPU för stora konvolutionella och fullt anslutna nätverk, tätt följt av Neon. Theano uppnår bästa prestanda på GPU för utbildning och utbyggnad av LSTM-nätverk. Caffe är den enklaste för att utvärdera prestandan hos vanliga djupa arkitekturer. Slutligen är TensorFlow en mycket flexibel ram, liknande Theano, men dess prestanda är för närvarande inte konkurrenskraftig jämfört med andra studerade ramar.
Robert Bosch LLC presenterade en jämförande studie av fem ramar för fördjupat lärande, nämligen Caffe, Neon, TensorFlow, Theano och Torch, om tre aspekter: extensibilitet, hårdvaruanvändning och hastighet REF.
Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}