Du hast deinen AdBlocker an?

Es wäre ein Traum, wenn du ihn für t3n.de deaktivierst. Wir zeigen dir gerne, wie das geht. Und natürlich erklären wir dir auch, warum uns das so wichtig ist. Digitales High-five, deine t3n-Redaktion

News

Deepo: Docker-Image kommt mit allen populären Deep-Learning-Frameworks

(Foto: MOLPIX / Shutterstock)

Endlich in die Programmierung rund um Machine Learning einsteigen? Das Docker-Image Deepo soll das einfacher machen. 

Eine Entwicklungsumgebung von Hand einzurichten, um auch endlich mal ins Machine Learning einzusteigen, ist euch zu kompliziert? Die Macher vom Docker-Image Deepo wollen euch die Arbeit abnehmen.

Deepo kommt mit Tensorflow, Theano, Sonnet und mehr

Eins der bekanntesten Frameworks fürs maschinelle Lernen kommt aus dem Hause Google. Tensorflow ist inzwischen bei Version 1.3 angekommen und dürfte für viele das Mittel der Wahl sein, um in den Bereich einzusteigen. Auf dem Markt gibt es allerdings einige Alternativen, die ebenso einen Blick wert sind.

Wer diese für sein Software-Projekt testen will, kann dafür Deepo nutzen. Das Docker-Image lässt sich wie jedes andere auch unkompliziert lokal aufsetzen und euch somit die Frameworks testen. Als Betriebssystem kommt Ubuntu in Version 16.04 zum Einsatz, Frameworks sind folgende enthalten:

  • Theano
  • Tensorflow
  • Sonnet
  • Pytorch
  • Keras
  • Lasagne
  • Mxnet
  • Cntk
  • Chainer
  • Caffe
  • Torch

Im Readme-File von Deepo listen die Macher einen Vergleich der Alternativen auf, die nicht all diese Frameworks enthalten, aber vielleicht für euren Einsatzzweck ebenso passend sind.

modern-deep-learning dl-docker jupyter-deeplearning Deepo
ubuntu 16.04 14.04 14.04 16.04
cuda 8.0 6.5-8.0 8.0
cudnn v5 v2-5 v6
theano ✔️ ✔️ ✔️
tensorflow ✔️ ✔️ ✔️ ✔️
sonnet ✔️
pytorch ✔️
keras ✔️ ✔️ ✔️ ✔️
lasagne ✔️ ✔️ ✔️
mxnet ✔️
cntk ✔️
chainer ✔️
caffe ✔️ ✔️ ✔️ ✔️
torch ✔️ ✔️ ✔️

Im Github-Repository des Projekts findet ihr einen Quick-Start-Guide, der euch bei der Installation und der ersten Anwendung hilft. Lizenziert ist das Projekt unter der MIT-Lizenz.

Passend dazu:

Finde einen Job, den du liebst

Bitte beachte unsere Community-Richtlinien

Schreib den ersten Kommentar!

Melde dich mit deinem t3n-Account an oder fülle die unteren Felder aus.

Abbrechen