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高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展,作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU,使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标,推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。
通过阿里云容器服务深度学习解决方案上手Caffe+多GPU训练
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境,并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时,对于模型训练和预测,用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式,使用其他深度学习框架。
ArXiv最受欢迎开源深度学习框架榜单:TensorFlow第一,PyTorch第四
Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二。随后是Caffe、PyTorch和Theano,再次是MXNet、Chainer和CNTK。
在iOS11中使用Core ML 和TensorFlow对手势进行智能识别
在计算机科学中,手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互,让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势,比如心形、复选标记或移动设备上的笑脸。
通过阿里云容器服务上手Caffe + GPU训练
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境,并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时,对于模型训练和预测,用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式,使用其他深度学习框架。
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