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流行AI框架和库的优缺点比较
不知道自己应该选用那个AI框架和库?看看本文就行了,本文为AI开发的工程师们梳理了现在最流行的框架,并简单的分析了它们的优缺点。
在Win10上安装支持GPU训练的Tensorflow
本文作者通过他的实际经历手把手教授如何在win10操作系统上安装支持GPU训练的tensorflow。
使用TensorFlow,GPU和Docker容器进行深度学习
数据科学家使用GPU来提高TensorFlow的计算速度,但GPU价格昂贵,也需要对其所占用的资源进行认真的管理。本文将带你来一起解决这一问题。
第15章 Keras模型训练效果可视化
第15章 Keras模型训练效果可视化 查看训练效果的历史数据大有裨益。本章关于将模型的训练效果进行可视化。本章教你: 如何观察历史训练数据 如何在训练时绘制数据准确性图像 如何在训练时绘制损失图像 我们开始吧。
浅谈神经网络中的梯度爆炸问题
本文讲解梯度爆炸的相关问题,主要从以下三个方面介绍:什么是梯度爆炸,以及在训练过程中梯度爆炸会引发哪些问题、如何知道网络模型是否存在梯度爆炸、如何在网络模型中解决梯度爆炸问题。讲解比较通俗易懂,给出了一些判断梯度爆炸存在的方法及解决方法。
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来自: 云原生
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm玩转TensorFlow模型预测
TensorFlow Serving是Google开源的机器学习模型预测系统,能够简化并加速从模型到生产应用的过程。 它实际上也是一个在线服务,我们需要考虑它的部署时刻的安装配置,运行时刻的负载均衡,弹性伸缩,高可用性以及滚动升级等问题,幸运的是这正是Kubernetes擅长的地方。
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