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Alluxio深度学习实战-1:体验在HDFS上运行PyTorch框架
在HDFS上运行PyTorch程序本来需要用户修改PyTorch的适配器代码进行完成的工作,通过Alluxio,我们简化了适配工作,能够快速开展模型的开发和训练。而通过Kubernetes平台,这件事情变得非常简单,欢迎尝试。
Facebook开源 PyTorch版 fairseq,准确性最高、速度比循环神经网络快9倍
今年5月,Facebook AI研究院(FAIR)发表了他们的研究成果fairseq,在fairseq中,他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译,比循环神经网络的速度快了9倍,而且准确性也是现有模型中最高的。
机器学习框架比较
翻译自外文网站,比较结果如下: 比较对象:Caffe,Caffe2,Deeplearning4j,Dlib,Gensim,Keras,MatConvNet,Microsoft Cognitive Toolkit,MXNet,Neural Designer,OpenNN,Paddle,Pytorch.
空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)原理和代码实现(Pytorch)
想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) 。
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