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Kubeflow实战系列:利用TensorFlow Serving进行模型预测
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`TensorFlow Serving`加载训练模型并且进行模型预测。
ArXiv最受欢迎开源深度学习框架榜单:TensorFlow第一,PyTorch第四
Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二。随后是Caffe、PyTorch和Theano,再次是MXNet、Chainer和CNTK。
在Win10上安装支持GPU训练的Tensorflow
本文作者通过他的实际经历手把手教授如何在win10操作系统上安装支持GPU训练的tensorflow。
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来自: 云原生
阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm玩转TensorFlow模型预测
TensorFlow Serving是Google开源的机器学习模型预测系统,能够简化并加速从模型到生产应用的过程。 它实际上也是一个在线服务,我们需要考虑它的部署时刻的安装配置,运行时刻的负载均衡,弹性伸缩,高可用性以及滚动升级等问题,幸运的是这正是Kubernetes擅长的地方。
用“Keras”11行代码构建CNN
还在苦恼如何写自己的CNN网络?看大神如何使用keras11行代码构建CNN网络,有源码提供。
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来自: 云原生
快速在阿里云上构建机器学习应用
3月28日云栖大会开源专场,阿里云技术专家必嘫给大家带来了“在阿里云上构建机器学习应用”的演讲。本文主要从深度学习应用发展历史开始谈起,进而介绍了如何结合阿里云容器服务的机器学习解决方案快速打造一套深度学习应用的案例。
机器学习2017年重大进展汇总
2017年注定是机器学习快速发展的一年,特别是机器学习商业化的成功是的更多的人积极的投入到机器学习的学习当中。机器学习一定会成为未来的技术,让我们看看这项未来的技术现在发展到何种程度。
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