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Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow

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。

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高性能计算技术也能助推大规模深度学习(百度实践)

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。

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实践指南!16位资深行业者教你如何学习使用TensorFlow

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。

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Windows下如何配置TensorFlow?这有个简单明了的教程(支持GPU哦)

本文简单介绍如何在windows系统下配置TensorFlow并能使用GPU进行加速运算的过程,文章通俗易懂,更新及时。

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YJango:TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

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。

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卷积神经网络应用:基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术

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。

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[译] 写给机器学习工程师:如何测试Tensorflow模型

## 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,

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血泪教训——被Tensorflow浪费的60天

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

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客户端码农学习ML —— 用TensorFlow实现线性回归算法

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。

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客户端码农学习ML —— 工具框架Tensorflow及Android、iOS上初步实验

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。

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Jarvis-拍立淘里面的深度学习引擎

深度学习的原理?局部响应归一化的作用?兄弟今天不是来讨论这个的,那都是科学家和算法同学的事儿。作为一个深度学习引擎,使命只有一个——就是快速和准确的计算。那怎么才能快呢?。。。借助于GPU(OpenCL),可以让运算飞起。。。

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How to Implement Neural Networks with TensorFlow

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.

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