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Top 10 Caffe Alternativen & Wettbewerber

By Caffe
(16)4.0 von 5

Caffe ist nicht die einzige Option für Künstliche Neuronale Netzwerk-Software. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Caffe zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu Caffe ist Tune AI. Andere ähnliche Apps wie Caffe sind Keras, NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS), DeepPy, und Google Cloud Deep Learning Containers. Caffe Alternativen finden Sie in Künstliche Neuronale Netzwerk-Software, aber sie könnten auch in Maschinelles Lernsoftware oder Software zur Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps) sein.

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Caffe

  • Tune AI
  • Keras
  • NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
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Top 10 Alternativen zu Caffe kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Caffe im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Finanzdienstleistungen, und Krankenhaus & Gesundheitswesen überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.
    #1

  1. Tune AI

    By NimbleBox.ai
    (152)4.4 von 5

    2. Tune AI ist eine Unternehmens-Chat-Anwendung, die in Ihrer Cloud oder vor Ort als verwalteter Dienst betrieben wird und die Leistungsfähigkeit generativer KI-Modelle nutzt, ohne dass Ihre Daten jemals Ihre Umgebung verlassen.

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    #2

  2. Keras

    By Keras
    (64)4.6 von 5

    3. Keras ist eine Bibliothek für neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und in der Lage, entweder auf TensorFlow oder Theano zu laufen.

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    #3

  3. NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)

    By NVIDIA
    (23)4.5 von 5

    4. NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) tiefes Lernen für Datenwissenschaft und Forschung, um schnell tiefe neuronale Netzwerke (DNN) für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben zu entwerfen, unter Verwendung der Visualisierung des Netzwerkverhaltens in Echtzeit.

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    #4

  4. DeepPy

    By DeepPy
    (12)4.1 von 5

    5. DeepPy ist ein MIT-lizenziertes Deep-Learning-Framework, das versucht, einen Hauch von Zen in das Deep Learning zu bringen, da es Python-Programmierung basierend auf NumPys ndarray ermöglicht, über eine kleine und leicht erweiterbare Codebasis verfügt, auf CPU oder Nvidia-GPUs läuft und die folgenden Netzwerkarchitekturen implementiert: Feedforward-Netzwerke, Convnets, Siamese-Netzwerke und Autoencoder.

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    #5

  5. Google Cloud Deep Learning Containers

    By Google
    (20)4.5 von 5

    6. Vorkonfigurierte und optimierte Container für Deep-Learning-Umgebungen.

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    #6

  6. Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)

    By Microsoft
    (22)4.2 von 5

    7. Microsoft Cognitive Toolkit ist ein Open-Source-Toolkit in kommerzieller Qualität, das Benutzer befähigt, die Intelligenz in riesigen Datensätzen durch Deep Learning zu nutzen, indem es kompromisslose Skalierung, Geschwindigkeit und Genauigkeit mit kommerzieller Qualität und Kompatibilität mit den bereits verwendeten Programmiersprachen und Algorithmen bietet.

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    #7

  7. PyTorch

    By Jetware
    (21)4.6 von 5

    8. Wählen Sie Ihren Weg: Installieren Sie PyTorch lokal oder starten Sie es sofort auf unterstützten Cloud-Plattformen.

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    #8

  8. AWS Deep Learning AMIs

    By Amazon Web Services (AWS)
    (19)4.3 von 5

    9. Die AWS Deep Learning AMIs sind darauf ausgelegt, Datenwissenschaftler, maschinelles Lernen-Praktiker und Forschungsspezialisten mit der Infrastruktur und den Werkzeugen auszustatten, um die Arbeit im Bereich des Deep Learnings in der Cloud in jedem Maßstab zu beschleunigen.

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    #9

  9. H2O

    By H2O.ai
    (24)4.5 von 5

    10. H2O ist ein Werkzeug, das es jedem ermöglicht, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen einfach anzuwenden, um die heutigen herausforderndsten Geschäftsprobleme zu lösen. Es kombiniert die Kraft hochentwickelter Algorithmen, die Freiheit von Open Source und die Kapazität einer wirklich skalierbaren In-Memory-Verarbeitung für Big Data auf einem oder mehreren Knoten.

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    #10

  10. AIToolbox

    By AIToolbox
    (22)4.5 von 5

    11. AIToolbox ist eine Sammlung von KI-Modulen, die in Swift geschrieben sind: Graphen/Bäume, Lineare Regression, Support-Vektor-Maschinen, Neuronale Netze, PCA, KMeans, Genetische Algorithmen, MDP, Mischung von Gaussians, Logistische Regression.

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