deep water是乙個
深度學習
框架，整合了mxnet, caffe, tensorflow，可以實現gpu優化的深度學習模型。目前專案還在開發中。
兩張圖可以描述deep water的優點：
deep water號稱最好的深度學習框架，從上面的張圖里可以看出，deep water整合了mxnet,tensorflow,caffe三個框架，這三個框架每個都有自己的特點，如果deep water取長補短，那麼deep water無疑是非常優秀的深度學習框架。
deep water提供gpu支援，能夠支援nvidia cuda架構，充分利用cpu和gpu的優點。同時還能支援cudnn（cudnn是針對深度神經網路的gpu加速庫，目前支援 caffe, tensorflow, theano, torch, 和 cntk），這樣使得deep water比h2o deep learning模組速度提高100倍以上。
此外，deep water還能處理image,vedio,sound,text,time series等先前h2o比較難處理的資料場景。
h2o deep learning模組只能支援1-5 layers的神經網路和mbs/gbs的資料，deep water能支援5-1000層的網路和gbs/tbs的資料。
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