深度學習框架：GPU

Deep Learning Frameworks

深度學習框架通過高級編程接口為設計、訓練和驗證深度神經網絡提供了構建塊。廣泛使用的深度學習框架如MXNet、PyTorch、TensorFlow等依賴于GPU加速庫如cuDNN、NCCL和DALI來提供高性能的多GPU加速訓練。

開發人員、研究人員和數據科學家可以通過深度學習示例輕松訪問NVIDIA優化的深度學習框架容器，這些容器針對NVIDIA gpu進行性能調整和測試。這樣就不需要管理包和依賴項，也不需要從源代碼構建深入的學習框架。訪問NVIDIA NGC了解更多信息并開始使用。

以下是支持的流行深度學習框架列表，包括開始學習所需的學習資源。

一．PyTorch

PyTorch是一個Python包，提供了兩個高級特性：

具有強GPU加速度的張量計算（如numpy）

基于帶基自蔓延系統的深層神經網絡

可以重用最喜歡的Python包，如numpy、scipy和Cython，以便在需要時擴展PyTorch。

模型部署：

對于訓練模型的高性能推理部署，請導出到ONNX格式，并使用NVIDIA TensorRT推理加速器進行優化和部署。

二．MXNet

MXNet是一個為提高效率和靈活性而設計的深度學習框架。允許混合符號編程和命令式編程的風格，以最大限度地提高效率和生產力。

的核心是一個動態依賴調度程序，可以動態地自動并行化符號和命令操作。上面的一個圖形優化層使符號執行速度更快，內存效率更高。這個庫是可移植的和輕量級的，可以擴展到多個gpu和多臺機器。

模型部署：

對于MXNet訓練模型的高性能推理部署，請導出到ONNX格式，并使用NVIDIA TensorRT推理加速器進行優化和部署。

三．TensorFlow

TensorFlow是一個開放源碼的軟件庫，用于使用數據流圖進行數值計算。圖中的節點表示數學運算，而圖邊表示在之間流動的多維數據數組（張量）。這種靈活的架構允許將計算部署到桌面、服務器或移動設備中的一個或多個CPU或GPU，而無需重寫代碼。為了可視化TensorFlow結果，TensorFlow提供了TensorBoard，一套可視化工具。

模型部署：

對于TensorFlow訓練模型的高性能推理部署，可以：

使用TensorFlow TensorRT集成優化TensorFlow內的模型并使用TensorFlow部署

導出TensorFlow模型，并使用NVIDIA TensorRT內置的TensorFlow模型導入器導入、優化和部署。

四．NVIDIA Caffe

Caffe是由伯克利視覺和學習中心（BVLC）和社區貢獻者開發的。NVIDIA Caffe，也稱為NVCaffe，是NVIDIA維護的BVLC Caffe分支，專為NVIDIA GPU（特別是在多GPU配置中）調整。

模型部署：

對于Caffe訓練模型的高性能推理部署，使用NVIDIA TensorRT的內置Caffe模型導入器導入、優化和部署。

五．MATLAB

MATLAB使工程師、科學家和領域專家更容易進行深入學習。借助于管理和標記大型數據集的工具和功能，MATLAB還提供了用于機器學習、神經網絡、計算機視覺和自動駕駛的專用工具箱。只需幾行代碼，MATLAB就可以創建和可視化模型，并將模型部署到服務器和嵌入式設備上，而無需成為專家。MATLAB還允許用戶從MATLAB代碼中自動生成用于深度學習和視覺應用的高性能CUDA代碼。

模型部署：

為了實現基于MATLAB訓練模型的高性能推理部署，利用MATLAB GPU編碼器自動生成TensorRT優化的推理引擎。

六．Chainer
Chainer是一個基于Python的以靈活性為目標的深度學習框架。提供了基于define by run方法（也稱為動態計算圖）的自動區分api，以及用于構建和訓練神經網絡的面向對象高級api。支持CUDA和cuDNN使用CuPy進行高性能訓練和推理。

模型部署：

對于鏈訓練模型的高性能推理部署，請導出到ONNX格式，并使用NVIDIA TensorRT推理加速器進行優化和部署。

七．PaddlePaddle

PaddlePaddle為加載數據和指定模型結構提供了直觀而靈活的界面。支持CNN，RNN，多種變體，并易于配置復雜的deep模型。

還提供極其優化的操作、內存回收和網絡通信。槳葉可以方便地擴展異構計算資源和存儲，加快訓練過程。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习框架：GPU的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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