支持 OpenCL 的深度学习框架

在深度学习领域，有一些框架支持 OpenCL，可以用于在非 Nvidia 显卡上进行训练。以下是一些例子：

  1. Caffe：Caffe 是一个由 Berkeley Vision and Learning Center 开发的深度学习框架。它的 OpenCL 支持目前正在开发中。

  2. PlaidML：PlaidML 是一个由 Intel 的 Vertex.AI 团队开发的深度学习框架。它支持 OpenCL，并且可以在各种不同的硬件平台上运行，包括 AMD 和 Intel 的 GPU。

  3. Apache SINGA：Apache SINGA 是一个由 Apache Software Foundation 开发的深度学习框架。它在 V1.0 版本中支持 OpenCL。

  4. Keras：Keras 是一个高级的神经网络 API，它可以运行在多种后端之上，包括 TensorFlow、Theano 和 PlaidML。如果你选择 PlaidML 作为后端，那么你就可以使用 OpenCL 进行训练。

这些框架都可以在非 Nvidia 显卡上进行深度学习训练，但是他们的性能和功能可能会有所不同。在选择框架时，你需要考虑你的具体需求，例如你的硬件配置、你的任务类型，以及你对性能和易用性的需求。

本文作者：Maeiee

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