TinyDL-0.01与DeepLearning4和DJLJ有什么不同？
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TinyDL-0.01与DeepLearning4J相比更加极简，基本上零依赖，且全栈实现，从最底层的张量运算到最上层的应用案例都包括在内，而DeepLearning4J则是一个全栈的实现，但技术栈相对复杂庞大，且依赖过多复杂科学计算的三方库。
TinyDL-0.01是一个全栈实现的轻量级深度学习框架，而DJL则只是一套面向深度学习的Java高层次的接口，并没有任何真正的实现，最终是运行在TensorFlow或PyTorch深度学习引擎上的。2024-05-27 20:05:36赞同 展开评论 打赏
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