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没有N卡？那就用AMD GPU训练深度学习模型
PlaidML是一种高级且可移植的张量编译器，用于在笔记本电脑，嵌入式设备或其他设备上进行深度学习，而这些笔记本计算机，嵌入式设备或其他设备未充分支持可用的计算硬件，比如Nvidia显卡。 PlaidML位于常见的机器学习框架之下，使用户能够访问PlaidML支持的任何硬件。比如Keras。 PlaidML可在所有主要操作系统上运行：Linux，macOS和Windows。 官方提供的安装方法如下： •首先创建虚拟环境 python3 -m venv plaidml-venvsource plaidml-venv/bin/activate •然后安装PlaidML-keras 套件 pip install -U plaidml-keras •设置电脑硬件 plaidml-setup •使用MobileNet测试安装 pip install plaidml-keras References [1] Chocolatey: https://chocolatey.org [2] 官方安装教程: https://plaidml.github.io/plaidml/docs/
5.1K20发布于 2020-03-11 - 来自专栏CVer
MacBook显卡不跑AI模型太浪费：这个深度学习工具支持所有品牌GPU
项目地址：https://github.com/plaidml/plaidml PlaidML 是 Vertex.AI 2017 年开源的一款深度学习工具包。 上个月，Vertex.AI 又发布了 PlaidML 的 0.7.0 版本。 ? PlaidML 是一种可移植的张量编译器，可以在笔记本电脑、嵌入式设备或其他设备上进行深度学习。 source plaidml-venv/bin/activate # Install PlaidML with Keras pip install -U plaidml-keras 记住一点，标准 TensorFlow 框架下的 Keras 无法使用 PlaidML，需要安装 PlaidML 定制的 Keras。 # Now setup PlaidML to use the right device plaidml-setup ? 设置 PlaidML 第一步。
3.3K20发布于 2020-02-26 - 来自专栏量子位
Tile：一个崭新出炉的机器学习语言
千平 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Vertex.AI之前发布了一套机器学习框架PlaidML。 据他们自己说，PlaidML在英伟达GPU上比现有的框架更厉害，而且还能兼容AMD、英特尔的GPU。 ? 于是就有人开始问：怎么为新平台写出加速内核？ C) { C[i, j: M, N] = +(A[i, k] * B[k, j]); } 关于这个新语言，还有一套教程放在GitHub上，地址在此： https://github.com/plaidml /plaidml/wiki/Tile-Tutorial 有兴趣的高手可以前往审阅。
84160发布于 2018-03-23 - 来自专栏ATYUN订阅号
英特尔收购了开发跨平台AI模型套件的公司Vertex.ai
Vertex.ai将加入芯片制造商的AI产品集团，根据其网站上的一份说明，它将“支持各种硬件”，并努力整合PlaidML，它的“多语言加速平台”允许开发人员部署Linux，macOS和Windows设备上的 它将继续在Apache 2.0许可下开发PlaidML，而且它是开源的。
1.1K20发布于 2018-09-26 - 来自专栏机器学习人工学weekly
机器学习人工学weekly-2018/5/27
auto-sklearn 3.2 TPOT 链接：https://github.com/EpistasisLab/tpot 4. tensor编译器对比 Tensor Compilers: Comparing PlaidML
64940发布于 2018-07-27 - 来自专栏超级架构师
「技术选型」深度学习软件选择
Yes[16] Only if using Theano as backend No Yes[31] Yes OpenCL 支持 No Can use Theano, Tensorflow or PlaidML 积极发展 Yes Yes No[36] 软件 OpenNN PlaidML PyTorch TensorFlow 创建者 Artelnics Vertex.AI,Intel Adam Paszke
1.1K20发布于 2020-09-08 - 来自专栏CVer
OpenCV 4.5.2 刚刚发布！优化NMS，新增LeakyReLU等特性
增加了新操作的性能测试（MorphologyEx、BoundingRect、FitLine、FindContours、KMeans、Kalman、BackgroundSubtractor）； 修正了 PlaidML
1.3K50发布于 2021-04-23 - 来自专栏AI算法与图像处理
OpenCV 4.5.2 发布
MorphologyEx, BoundingRect, FitLine, FindLine, FindContours, KMeans, Kalman, BackgroundSubtractor）的性能测试 修复PlaidML
1.3K40发布于 2021-04-21 - 来自专栏NLP小白的学习历程
Keras 学习笔记（二）什么是Keras？为什么要使用Keras？
模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练： NVIDIA GPU Google TPU，通过 TensorFlow 后端和 Google Cloud OpenCL 支持的 GPU, 比如 AMD, 通过 PlaidML
1.9K20发布于 2020-11-13 - 来自专栏相约机器人
为什么要用 PyTorch、TensorFlow 框架
你也可以使用PlaidML（一个独立的项目）作为Keras的后端，利用PlaidML的OpenCL支持所有GPU的优势。
1.5K21发布于 2019-09-08 - 来自专栏软件工程师Michael
深度学习框架Keras简介
模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练： NVIDIA GPU Google TPU，通过 TensorFlow 后端和 Google Cloud OpenCL 支持的 GPU, 比如 AMD, 通过 PlaidML
1.7K60编辑于 2023-01-12 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
掌握深度学习，为什么要用PyTorch、TensorFlow框架？
你也可以使用 PlaidML（一个独立的项目）作为Keras 的后端，利用 PlaidML 的 OpenCL 支持所有 GPU 的优势。
1.8K10发布于 2019-09-05 - 来自专栏人称T客
盘点：近两年人工智能和机器学习领域部分收购案
Intel收购Vertex.AI 2018年8月16日，英特尔宣布收购了Vertex.AI，它是一个名为PlaidML的开源深度学习引擎的创建者，该引擎旨在帮助开发人员跨多种设备类型部署AI。 收购完成后，Intel将继续开发PlaidML，并将其与IntelGraph nGraph后端集成。
80820发布于 2018-12-25 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
OpenCV 4.5.2 发布
MorphologyEx, BoundingRect, FitLine, FindLine, FindContours, KMeans, Kalman, BackgroundSubtractor）的性能测试 修复PlaidML
1.4K10发布于 2021-04-13 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
如何评判一个深度学习框架？
（6）设备相关代码优化的解决办法，即代码生成，TVM, Jittor, PlaidML属于此列。
44130编辑于 2021-12-22 - 来自专栏好奇心Log
如何评判一个深度学习框架？
（6）设备相关代码优化的解决办法，即代码生成，TVM, Jittor, PlaidML属于此列。
27510编辑于 2022-03-12 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
TensorFlow 2.0发布在即，高级API变化抢先看
用于定义和训练机器学习模型的 API 标准，它与特定实现无关：除了 TensorFlow，Keras API 还可以用于 MXNet，TypeScript，JavaScript，CNTK，Theano，PlaidML
1.3K10发布于 2018-12-26 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
[译]标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南
Keras与特定实现无关：Keras API具有TensorFlow、MXNet、TypeScript、JavaScript、CNTK、Theano、PlaidML、Scala、CoreML和其他库的实现
2.3K30发布于 2019-07-02 - 来自专栏浊酒清味
年度盘点，30个开创性的Python开源项目-你都用过哪些？
它是用户友好的、模块化的和可扩展的，可以运行在TensorFlow、Theano、PlaidML或Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)之上。
4.2K20发布于 2019-12-25 - 来自专栏新智元
ZAO有风险！开源换脸工具FakeSwap今登GitHub排行榜，你也可以玩！
AMD显卡通过 plaidML 部分支持。
7.7K100发布于 2019-09-04
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