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利用Docker和阿里云容器服务轻松搭建TensorFlow Serving集群
本文是系列中的第二篇文章,将带您快速了解Tensorflow Serving的原理和使用,并利用阿里云容器服务轻松在云端搭建TensorFlow Serving集群。
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。
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!
深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。
如何将深度学习训练速度提升一百倍?PAISoar 来了
得力于数据规模增长、神经网络结构的演进和计算能力的增强,深度学习的图像处理、语音识别等领域取得了飞速发展。
一步一步带你用TensorFlow玩转LSTM
LSTM在解决很多实际问题上效果非常好,通过本文你可以了解到在TensorFlow中,如何实现基本的LSTM网络。
一文入门卷积神经网络:CNN通俗解析
CNN基础知识介绍及TensorFlow具体实现,对于初学者或者求职者而言是一份不可多得的资料。
手把手教你如何部署深度学习模型
本文将讲解如何部署深度学习模型,让你不再对如何快速地将机器学习模型部署到生产中感到困扰
Kubeflow实战系列:阿里云上使用JupyterHub
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用Jupyter Hub。 背景介绍 时间过得真快,李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中,人工智能开始从学术界向工业界转型,基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
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