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利用TFRecord和HDFS准备TensorFlow训练数据
本文将介绍如何将数据转化为TFRecord格式,并且将生成TFRecord文件保存到HDFS中, 这里我们直接使用的是阿里云EMR(E-MapReduce)的HDFS服务。
tensorflow object detection API使用之GPU训练实现宠物识别
之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享,收到不少关注与鼓励,所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。在具体介绍与解释之前,首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本
【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。
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。
使用Opencv构建一个简单的图像相似检测器(MSE、SSIM)
本文使用opencv。numpy等简单的工具库,根据mse及ssim两种算法来评估两张图像的相似度,便于理解与实践。
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。
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Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow
TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库,在数据科学家中间非常流行,特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练,却成了新的挑战。
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。
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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。
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