Weiterführende Lektüre

In Zeiten, in denen Grafikkarten auf dem Markt kaum verfügbar und oft überteuert verkauft werden, gibt es auch viele GPU-Beschleunigungsbibliotheken. Wir haben in diesem Kapitel nicht alle davon behandelt und möchten daher zumindest eine Liste für weiterführende Lektüre bereitstellen.

• cucim, eine CUDA-basierte Nachbildung von scikit-image

• cudf, Datenrahmen ähnlich wie pandas, basierend auf CUDA

• numba, ein Just-in-Time-Python-Compiler

Deep Learning wurde durch Entwicklungen in der GPU-Technologie im letzten Jahrzehnt möglich. Daher sind Deep-Learning-Bibliotheken technisch gesehen auch Bibliotheken, die eine Form der GPU-Beschleunigung anbieten. Viele von ihnen sind auch in der Lage, Bilder zu verarbeiten.

• Tensorflow

• Keras

• Pytorch