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neon

neon

深度学习框架，兼容多硬件，实现高效模型训练

neon是Intel推出的深度学习框架，旨在实现最佳性能，兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本，支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能，集成Intel Math Kernel Library，用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。

neonIntel深度学习框架NervanaMKLGithub开源项目
访问官网GitHub文档

neon 项目介绍

neon 是一个由英特尔开发的深度学习框架，旨在为各种硬件平台提供最佳性能。这个项目以易用性和可扩展性为设计理念，为用户提供了丰富的功能和工具。

主要特点

  1. 教程资源丰富：neon 提供了多种教程和 iPython 笔记本，帮助用户快速入门深度学习。

  2. 支持常用层：包括卷积、RNN、LSTM、GRU、BatchNorm 等多种常用神经网络层。

  3. 模型动物园：提供了预训练权重和示例脚本，涵盖了多个先进模型，如 VGG、强化学习、深度残差网络、图像描述和情感分析等。

  4. 硬件后端可切换：用户只需编写一次代码，即可在 CPU、GPU 或 Nervana 硬件上部署。

  5. 高性能：neon 在深度学习库中性能表现卓越，速度是 cuDNNv4 的两倍。

安装和使用

neon 提供了多种安装方式，包括本地安装和通过 pypi 安装。安装完成后，用户可以通过简单的 Python 脚本或 YAML 文件来运行示例。

优化设置

对于使用英特尔架构的用户，neon 利用了英特尔数学核心库（MKL）来提高性能。项目提供了一些推荐设置，以充分利用并行化和向量化能力。

文档和支持

neon 提供了全面的文档，包括教程、工作流程概述、API 文档和学习资源。对于遇到的问题，用户可以查阅常见问题解答、在 GitHub 上提交 issue，或加入 Google 讨论组寻求帮助。

开源许可

neon 采用 Apache 2.0 开源许可证发布，鼓励用户自由使用和贡献代码。

虽然英特尔已经停止维护该项目，但 neon 仍然是一个功能强大的深度学习框架，为研究人员和开发者提供了宝贵的工具和资源。

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