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高性能计算技术也能助推大规模深度学习(百度实践)
本文描写了百度硅谷人工智能实验室在深度学习框架中引入HPC技术的实践,通过对OpenMPI里ring all-reduce算法进行改进,使语音识别训练模型的性能得到数十倍的提升,最后百度开源了其实现,希望更多的人受益。
异构计算与高性能计算,是打开未来的两把钥匙
阿里云新推出E-HPC、构建“云上超算”,实际上是阿里云异构计算在HPC领域的一次全新实践。9月12日,除了发布E-HPC,阿里云还发布了新一代GPU实例GN5i和新一代FPGA计算实例F2。
7月11日云栖精选夜读:看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测!
2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过一个小例子介绍了TensorFlow在时序预测上的应用。
关于在阿里云轻量应用服务器Windows Server 2012 R2上搭建Python和Pytorch环境介绍
因为科研需要和场所限制,利用远程进行基本的神经网络训练十分方便。本文主要介绍在阿里云轻量应用服务器Windows Server 2012 R2上搭建Python和Pytorch环境可能遇到的问题和具体的步骤。
7月3日云栖精选夜读:强大的PyTorch:10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架
今年一月份开源的PyTorch,因为它强大的功能,它现在已经成为深度学习领域新流行框架,它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库,它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 热点热议 惊心动魄!程序员们说这些时刻再也不想经历了 作者:程序猿和媛 Java 的最
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
还在为设计多输入变量的神经网络模型发愁?来看看大神如何解决基于Keras的LSTM多变量时间序列预测问题!文末附源码!
【入门必备】史上最全的深度学习资源汇总,速藏!
之前,我们推荐过一期史上最全TensorFlow干货文章,今天,收福利的机会又来了,本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总,欢迎转发、点赞、收藏。
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