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在阿里云Kubernetes容器服务上打造TensorFlow实验室
利用Jupyter开发TensorFLow也是许多数据科学家的首选,但是如何能够快速从零搭建一套这样的环境,并且配置GPU的使用,同时支持最新的TensorFLow版本, 对于数据科学家来说既是复杂的,同时也是浪费精力的。
DenseNet的应用--语义分割--(DenseASPP )
转载自:https://blog.csdn.net/u011974639 DenseASPP DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes 原文地址:DenseASPP 收录:CVPR2018(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 代码: PyTorch 简介: 将DeepLab系列中的ASPP和DenseNet中的密集连接相结合,构成了DenseASPP。
[译] 哪一个深度学习框架增长最迅猛?TensorFlow 还是 PyTorch?
在 2018 年的 9 月,我在一篇文章中,从需求量,工程使用量以及流行程度等方面对比了所有的主流深度学习框架。TensorFlow 处于绝对的王者地位,而 Pytorch 则是一位跃跃欲试的年轻挑战者。 半年过去了,这种形势是否有所改变呢?
【教程】如何利用深度学习硬件的“闲置时间”来挖矿
最近比特币价格一路飙升,您可以利用深度学习硬件的“闲散时间”来挖矿从而获取利润。本文作者自己写了一个GPU监视器gpu_mon,定期检查追踪GPU。如果GPU处于闲置状态,gpu_mon将运行您在config文件中指定的程序。
DCGAN 代码简单解读
之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理。本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果。本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构     代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py。
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基于函数计算 + TensorFlow 的 Serverless AI 推理
本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖、一键部署、本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性、自动弹性伸缩能力、免运维和完善的监控设施。
惊!C++竟然还能有这种操作——高性能深度学习库(DLL)
C++也能玩转深度学习了?没错,高性能C++深度学习库(DLL)已经发布了,本文作者为了满足自己的需求,开发了支持C++接口的深度学习库。作者特意用了两个小例子让你见识一下C++也能玩转深度学习,而且玩的比其他库还要6!
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