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如何在阿里ECS云端运行Jupyter Notebook进行机器/深度学习?
本文主要是介绍如何在阿里云上安装jupyter notebook并实现云端访问,在jupyter上进行机器学习或者深度学习。针对没有任何Linux基础的新手所写(因为我也是新手啦!),所以比较详(luo)细(suo),大神勿喷哟!
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。
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!
【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。
深度学习小技巧(一):如何保存和恢复TensorFlow训练的模型
深度学习小技巧掌握:作者通过一个简单的例子详细介绍了如何将训练过程中的深度学习模型保存,然后如何加载。有了这个小技巧,再也不用担心在训练模型中出错了。
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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