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客户端码农学习ML —— 工具框架Tensorflow及Android、iOS上初步实验
与其上来就学习相对枯燥易让人放弃的数学,不如先做几个例子并在Android、iOS上熟悉下整个操作流程,通过实战激发下兴趣。 开发环境准备 首先安装Python,推荐Python3,装好后别忘了设置下载源镜像,不然安装各种包的时候下载速度很感人。
看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测——第一篇
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。
【前沿】何恺明大神ICCV2017最佳论文Mask R-CNN的Keras/TensorFlow/Pytorch 代码实现
何恺明大神的论文Mask R-CNN 获得ICCV最佳论文 ,而关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来,让我们来看下。
浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P
1. 背景 GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色, GPU的强大的并行计算能力,大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升,GPU间需要大量的交换数据,GPU通信性能成为了非常重要的指标。
云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践
本文将介绍TensorFlow在阿里云GPU云服务器上的单机性能表现,并对单机多卡的性能调优给出了一些建议。
Ubuntu18.04LTS下cuda10.0+cudnn7.5+TensorFlow1.13环境搭建
目录 前言 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA10.0 第一个CUDA程序 安装cudnn7.5 安装TensorFlow1.13 最后 前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建.
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来自: 云原生
Serverless助力AI计算:阿里云ACK Serverless/ECI发布GPU容器实例
ACK Serverless(Serverless Kubernetes)近期基于ECI(弹性容器实例)正式推出GPU容器实例支持,让用户以serverless的方式快速运行AI计算任务,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率。
送机器学习电子书——(TensorFlow)RNN入门
本文作者正在写自己的新书Machine Learning with TensorFlow,这篇博文只是他新书的一小部分,作者用简单的语言介绍了RNN,不用一个小例子介绍了如何使用Tensorflow中内置的RNN模型进行预测。
TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南
TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。 本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观
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