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Deepo vs TensorFlow。有什么区别吗?
开发人员描述Deepo为“一个包含几乎所有流行的深度学习框架的Docker图像”。Deepo是一个具有完全可复制的深度学习研究环境的Docker图像。它包含了最流行的深度学习框架:theano, tensorflow, sonnet, pytorch, keras, lasagne, mxnet, cntk, chainer, caffe, torch。另一方面，TensorFlow.js详情如下:JavaScript中的机器学习”。使用灵活直观的API，使用低级JavaScript线性代数库或高级API从头开始构建和训练模型。
主要分为Deepo和TensorFlow.js“机器学习”工具。
Deepo和TensorFlow.js都是开源工具。看起来TensorFlow.js with11.2 kGitHub明星和816福克斯在GitHub上比Deepo更受欢迎4.92 kGitHub明星和578GitHub叉子。
Deepo的优点
TensorFlow.js的优点
Deepo的优点
没有可用的优点
TensorFlow.js的优点
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Deepo是什么?
Deepo是一个具有完全可复制的深度学习研究环境的Docker图像。它包含了最流行的深度学习框架:theano, tensorflow, sonnet, pytorch, keras, lasagne, mxnet, cntk, chainer, caffe, torch。
TensorFlow.js是什么?
使用灵活直观的API，使用低级JavaScript线性代数库或高级API从头开始构建和训练模型
哪些公司使用Deepo?
哪些公司使用TensorFlow.js?
哪些公司使用Deepo?
没有公司发现
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哪些工具与Deepo集成?
什么工具集成了TensorFlow.js?
哪些工具与Deepo集成?
什么工具集成了TensorFlow.js?
有什么可以替代Deepo和TensorFlow.js?
TensorFlow
TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图的边表示它们之间通信的多维数据数组(张量)。灵活的体系结构允许您使用单一API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个cpu或gpu上。
Keras
Python的深度学习库。回旋神经网络，循环神经网络等等。运行在TensorFlow或Theano上。https://keras.io/
scikit-learn
scikit-learn是一个基于SciPy的用于机器学习的Python模块，在3条款BSD许可下发布。
PyTorch
PyTorch并不是将Python绑定到一个冗长的c++框架中。它被构建成可以深入集成到Python中。你可以像使用numpy / scipy / scikit-learn等一样自然地使用它。
CUDA
它是一个并行计算平台和应用程序编程接口模型，它使开发人员能够利用gpu的能力来进行可并行的计算部分，从而加快计算密集型应用程序的速度。
兴趣随着时间的推移