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深度学习训练,选择P100就对了
本文使用NVCaffe、MXNet、TensorFlow三个主流开源深度学习框架对P100和P40做了图像分类场景的卷积神经网络模型训练的性能对比,并给出了详细分析,结论是P100比P40更适合深度学习训练场景。
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来自: 云原生
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重大升级】自动将Python代码转为TF Graph,大幅简化动态图处理!
TensorFlow发布重大功能改进AutoGraph,能自动将Python代码转换为TensorFlow Graph,TF动态图处理速度大幅提升!
IOS平台TensorFlow实践:实际应用教程(附源码)(二)
本文是《从零到一:IOS平台TensorFlow入门及应用》系列二,介绍IOS平台TensorFlow的安装,以及将系列一中开发的模型在IOS app上的实际应用
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
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。
GPU加速深度学习
本文介绍了GPU用于深度学习(尤其是深度学习训练)加速的背景,使用了主流的开源深度学习框架在NVIDIA GPU上实测加速性能,并给出了一些使用建议。
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。
阿里开源!轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
阿里妹导读:近日,阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。 AI科学家贾扬清如此评价道:“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比,MNN 更注重在推理时的加速和优化,解决在模型部署的阶段的效率问题,从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。
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