Neue Python-Bibliothek für Deep Learning

Deep Learning mit JAXnet – besser als PyTorch oder TensorFlow 2.0?

Maika Möbus

© Shutterstock / Pakpoom Makpan

JAXnet ist eine neue Python-Bibliothek für Deep Learning. Sie soll gegenüber beliebten Machine-Learning-Bibliotheken wie PyTorch einige Vorteile bieten und befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium.

Das neue Projekt JAXnet ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die von Entwickler Julius Kunze auf GitHub Open Source gestellt wurde und Vorteile gegenüber etablierten Bibliotheken bieten soll. Sie basiert auf Googles inoffiziellem Projekt JAX – übrigens nicht mit unserer Konferenz JAX verwandt oder verschwägert.

Die Features von JAXnet

JAXnet verfügt über ein funktionales API, das Vorteile gegenüber der ML-Bibliothek TensorFlow 2.0, die sich derzeit noch in Entwicklung befindet, sowie PyTorch und Keras bieten soll. Nutzerfreundlichkeit, Modularität und Skalierbarkeit sollen dabei gewahrt werden. Zu den Vorteilen soll zum Beispiel eine höhere Robustheit durch Immutable Weights zählen. Im Gegensatz zu TensorFlow 2.0 und Keras hat die neue Deep-Learning-Bibliothek keinen Global-Compute-Graphen.

Für verschiedene Anwendungsbereiche, darunter MNIST-Zahlenerkennung, stehen für die neue Bibliothek Demos im Browser zur Verfügung. Erhältlich ist sie via PyPI in der aktuellsten Version 0.2.1.

Alle weiteren Informationen zur neuen Python-Bibliothek bietet JAXnet-Entwickler Julius Kunze im GitHub Repository.

ML Conference 2019

Workshop: Machine Learning 101++ using Python

mit Dr. Pieter Buteneers (Chatlayer.ai)

Honey Bee Conservation using Deep Learning

mit Thiago da Silva Alves, Jean Metz (JArchitects)

ML Summit 2019

Grundlagen von Machine Learning

mit Oliver Zeigermann (embarc)

Lösungsansätze mit KI (ML) finden – better done than perfect!

mit Jan Hedtfeld und Lena Müller-Ontjes (MACH AG)

Geschrieben von
Maika Möbus
Maika Möbus
Maika Möbus ist seit Januar 2019 Redakteurin bei Software & Support Media. Zuvor studierte sie Soziologie an der Goethe-Universität Frankfurt und an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz.
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