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如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第二篇
2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过使用tensorflow优化过去一个使用特征提取方法的框架,证实了深度学习的优秀性能。
Kubeflow 使用指南
Kubeflow(https://github.com/kubeflow)是基于Kubernetes(https://kubernets.io,容器编排与管理服务软件)和TensorFlow(https://tensorflow.org,深度学习库)的机器学习流程工具,使用Ksonnet进行应用包的管理。
全图化引擎(AI·OS)中的编译技术
全图化引擎又称算子执行引擎,它的介绍可以参考从HA3到AI OS -- 全图化引擎破茧之路。本文从算子化的视角介绍了编译技术在全图化引擎中的运用。主要内容有: 通过脚本语言扩展通用算子上的用户订制能力,目前这些通用算子包括scorer算子,filter算子等。
《TensorFlow技术解析与实战》——1.2 什么是深度学习
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.2节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 人工智能概述 TensorFlow技术解析与实战 有人说,人工智能在世界范围的流行,是因为那盘围棋。
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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。
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