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使用TensorFlow,GPU和Docker容器进行深度学习
数据科学家使用GPU来提高TensorFlow的计算速度,但GPU价格昂贵,也需要对其所占用的资源进行认真的管理。本文将带你来一起解决这一问题。
TensorFlow相关论文与研究汇总
本文介绍与最流行的深度学习开源软件——tensor flow相关的的最新研究论文,其中包括很多高级模块的介绍,希望能够帮助到IT界的TF BOYS。
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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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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。
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来自: 云原生
开发函数计算的正确姿势 —— 安装第三方依赖
函数计算安装第三方依赖一大痛点,文章 [函数计算安装依赖库方法小结](https://yq.aliyun.com/articles/602147) 对可能会遇到的问题和解决方法做了细致总结,fun install 是基于之前的经验和成果将最佳实践的方法固化到工具中,方便用户便捷的安装依赖。
【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总,速藏!
本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源,分为教程、视频和项目三大板块,非常适合新手学习,建议大家收藏。
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