Explore as melhores alternativas para Chainer para usuários que precisam de novos recursos de software ou desejam experimentar diferentes soluções. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Chainer incluem training e performance. A melhor alternativa geral para Chainer é Keras. Outros aplicativos semelhantes a Chainer são TFLearn, H2O, Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK), e PyTorch. Chainer alternativas podem ser encontradas em Software de Redes Neurais Artificiais mas também podem estar em Software de Aprendizado de Máquina ou Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina.
Keras é uma biblioteca de redes neurais, escrita em Python e capaz de rodar em cima do TensorFlow ou Theano.
TFlearn é uma biblioteca de aprendizado profundo modular e transparente construída sobre o TensorFlow que fornece uma API de nível superior ao TensorFlow para facilitar e acelerar experimentações, enquanto permanece totalmente transparente e compatível com ele.
H2O é uma ferramenta que possibilita a qualquer pessoa aplicar facilmente aprendizado de máquina e análises preditivas para resolver os problemas de negócios mais desafiadores da atualidade, combinando o poder de algoritmos altamente avançados, a liberdade do código aberto e a capacidade de processamento em memória verdadeiramente escalável para big data em um ou muitos nós.
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NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) aprendizado profundo para ciência de dados e pesquisa para projetar rapidamente redes neurais profundas (DNN) para tarefas de classificação de imagens e detecção de objetos usando visualização de comportamento de rede em tempo real.
AIToolbox é uma caixa de ferramentas de módulos de IA escrita em Swift: Grafos/Árvores, Regressão Linear, Máquinas de Vetores de Suporte, Redes Neurais, PCA, KMeans, Algoritmos Genéticos, MDP, Mistura de Gaussianos, Regressão Logística.
DeepPy é uma estrutura de aprendizado profundo licenciada pelo MIT que tenta adicionar um toque de zen ao aprendizado profundo, pois permite programação Pythonic baseada no ndarray do NumPy, tem uma base de código pequena e facilmente extensível, roda em CPU ou GPUs Nvidia e implementa as seguintes arquiteturas de rede: redes feedforward, convnets, redes siamesas e autoencoders.
Contêineres pré-configurados e otimizados para ambientes de aprendizado profundo.
Torch é uma estrutura de computação científica com amplo suporte para algoritmos de aprendizado de máquina que prioriza GPUs.