使用方便安装康达,皮普,码头工人和来自源
模型使用SINGA进行训练,并且可以在RDBMS中查询
SINGA报告中提供了各种深度学习模型示例github和上的谷歌Colab
SINGA支持跨多个GPU的数据并行训练(在单个节点上或跨不同节点)
SINGA记录计算图表并在正向传播之后自动应用反向传播
内存优化在设备班
SINGA支持各种流行的优化器,包括带有动量的随机梯度下降、Adam、RMSProp和AdaGrad等
SINGA支持加载ONNX公司将使用SINGA API定义的模型格式化并保存为ONNX格式,这使人工智能开发人员能够跨不同的库和工具使用模型
SINGA支持图中缓冲的每个操作符的时间配置
SINGA有一个架构良好的软件栈和易于使用的Python界面,可以提高可用性
SINGA训练可作为RDBMS存储过程查询的深度学习模型
SINGA将训练并行化并优化通信成本,以提高训练的可扩展性
SINGA构建计算图以优化训练速度和内存占用
Apache SINGA为以下组织和公司提供权力。。。