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本文将介绍TensorFlow在阿里云GPU云服务器上的单机性能表现,并对单机多卡的性能调优给出了一些建议。
内容包含Tensorflow运行原理,Tensor上面常见的操作,常见API的使用,公式推导,Tensorboard,张量形状变换,张量上的数据操作,算术操作,矩阵操作,规约操作,序列比较和索引,共享变量,Graph图的操作,Tensorflow分布式部署,多层神经网络的搭建,神经元拟合的原理及生物智能方面得到的灵感。
TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库,在数据科学家中间非常流行,特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练,却成了新的挑战。
本文描写了百度硅谷人工智能实验室在深度学习框架中引入HPC技术的实践,通过对OpenMPI里ring all-reduce算法进行改进,使语音识别训练模型的性能得到数十倍的提升,最后百度开源了其实现,希望更多的人受益。
本文整理quora论坛的主题——如何开始学习TensorFlow,16位资深行业者给出了相关的建议以及对应的学习资料链接。读者可以根据自身情况参考合适的建议,是一份不可多得的学习TensorFlow的指南。
TensorFlow 目前是最为常用的深度学习框架。然而从头编写整个机器学习流程却是一件繁琐的工作。虽然上有 Keras 帮助减轻代码量,但这次 TensorFlow 自己提供了高阶 API estimators。
深度学习 javascript 人工智能 path Image API TensorFlow 卷积神经网络 循环神经网络
本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义,我们在简化的场景下进行了模型的训练,并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场(CRFs)来解决分割结果粗糙的问题,并取得了很好的效果。本文中的代码注释详细、功能完善,也便于读者阅读。
## 引言 这篇文章来自斯坦福大学计算与数学工程所(Institute for Computational & Mathematical Engineering)博士生Guillaume Genthial的[博客](https://guillaumegenthial.github.io/testing.html)。主要介绍了如何将工程界里已经得到充分认可的单元测试实践应用到算法建模的领域中,
血泪教训:tf.image.resize偷走了我60天 警告对象:所有有关视觉内容的Tensorflow使用者 警告内容:别使用tf.image.resize函数
线性回归(Linear Regression) 线性回归算法是机器学习、统计分析中重要的算法之一,也是常用的相对简单的算法。 微信小游戏跳一跳某辅助程序wechat jump game,之前要事先根据屏幕尺寸填写一个按压时间与弹跳距离的比例经验值并不断人为调整,后来可通过此算法拟合按压时间与弹跳距离了, Pull Request在此。
与其上来就学习相对枯燥易让人放弃的数学,不如先做几个例子并在Android、iOS上熟悉下整个操作流程,通过实战激发下兴趣。 开发环境准备 首先安装Python,推荐Python3,装好后别忘了设置下载源镜像,不然安装各种包的时候下载速度很感人。
Neural networks and TensorFlow solve many complicated real world problems in a simplified manner. This article explains the same with Python coding, which is very popular because of deep learning.