算法框架/工具

首页 标签 算法框架/工具
# 算法框架/工具 #
关注
10834内容
独家专访阿里集团副总裁贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴?
在这次访谈中,贾扬清向我们透露了他加入阿里的原因,并对他目前在阿里主要负责的工作做了详细说明,他不仅回顾了过去 6 年 AI 框架领域发生的变化,也分享了自己对于 AI 领域现状的观察和对未来发展的思考。结合自己的经验,贾扬清也给出了一些针对 AI 方向选择和个人职业发展的建议,对于 AI 从业者来
深度学习训练,选择P100就对了
本文使用NVCaffe、MXNet、TensorFlow三个主流开源深度学习框架对P100和P40做了图像分类场景的卷积神经网络模型训练的性能对比,并给出了详细分析,结论是P100比P40更适合深度学习训练场景。
| |
来自: 云原生
利用TFRecord和HDFS准备TensorFlow训练数据
本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式,并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中, 这里我们直接使用的是阿里云EMR(E-MapReduce)的HDFS服务。
GPU训练的快速大规模分布式扩展-GPU多机多卡Machine Learning Middleware
我们设计了GPU多机多卡middleware,使得单机版机器学习程序可以通过插入middleware较快的实现基于ASGD或MA的多机多卡训练,此前各自基于open source工具所做的独有修改都可以得以充分保留。
十分钟教程:用Keras实现seq2seq学习
序列到序列学习(seq2seq)是一种把序列从一个域(例如英语中的句子)转换为另一个域中的序列(例如把相同的句子翻译成法语)的模型训练方法。目前有多种方法可以用来处理这个任务,可以使用RNN,也可以使用一维卷积网络。这里,我们将重点介绍RNN。
程序员技术进阶手册(二)
云栖社区翻译小组年终巨献价值百万学习资料,助力技术进阶,你来学习就值百万,你不来学习就是空谈!空谈误国,实干兴邦!
实践指南!16位资深行业者教你如何学习使用TensorFlow
本文整理quora论坛的主题——如何开始学习TensorFlow,16位资深行业者给出了相关的建议以及对应的学习资料链接。读者可以根据自身情况参考合适的建议,是一份不可多得的学习TensorFlow的指南。
Kubeflow实战系列:阿里云上使用JupyterHub
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用Jupyter Hub。 背景介绍 时间过得真快,李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中,人工智能开始从学术界向工业界转型,基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
阿里巴巴机器学习系列课程
亲爱的同学们,福利来临!随着机器学习领域的发展越来越火,阿里云机器学习PAI为广大机器学习爱好的学生提供免费的一站式算法平台,该平台提供上百种算法,并且兼容TensorFlow、Caffe、MXNET等深度学习框架,学生们还可以免费使用M40 GPU卡,这么好的福利到哪里去领呢? 点击开通机器学习PAI:https://data.
免费试用