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深度学习框架的发展与展望(2019.3)

机器学习算法发展比较迅速,但为了能够实现工程化的规模化应用,还需要稳定的框架和一致的流程的支持。 目前的机器学习算法主要分为两类,即深度学习与传统的机器学习。传统的机器学习如随机...

Spark上的深度学习流水线

Spark上的深度学习流水线 本文根据 https://github.com/databricks/spark-deep-learning 翻译。 本文地址 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1811876,By openthings,2018-05-18. 深度...

英特尔分布式深度学习平台Nauta-使用指南

英特尔分布式深度学习平台Nauta-使用指南 Nauta 软件提供了多用户、分布式的计算环境,可以为运行深度学习模型的训练实验提供支持。实验结果可以通过命令行、web UI 和/或 TensorBoard来进行...

2019/03/03 09:51
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英特尔为 Kubernetes 推出分布式深度学习平台:Nauta

随着人工智能的发展,深度学习的价值不断增长,但实现它可能是一个复杂耗时的过程。英特尔(Intel)正寻求通过其在 Kubernetes 进行分布式深度学习的新开源平台来改变这一状况,该深度学习平台...

2019/02/10 14:04
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深度学习与处理用于数据驱动的地球系统科学

深度学习与处理用于数据驱动的地球系统科学 由Markus Reichstein 在 2019 发表于 《Nature》。 这是一篇综述性文章,介绍了机器学习如何在地学中的应用与挑战。地球系统科学进入了大数据时代...

深度学习引擎-PyTorch资源集锦

《深度学习引擎-PyTorch资源集锦》包含大量与 PyTorch (https://pytorch.org/)相关的资源链接,带你快速玩转基于神经网络的深度学习,进入人工智能的神秘领地。链接包括:入门教程,应用实...

2019/03/09 07:39
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英特尔分布式深度学习平台Nauta-安装、配置与管理指南

英特尔分布式深度学习平台Nauta-安装、配置与管理指南 随着人工智能的发展,深度学习的价值不断增长,但实现它可能是一个复杂耗时的过程。英特尔(Intel)正寻求通过其在 Kubernetes 进行分布式...

2019/03/03 09:46
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OneFlow特点与机器学习的未来

原文来自:https://www.zhihu.com/question/409036335/answer/1373468192 本文的主要内容如下: 自我介绍 OneFlow的设计思路,它的独特性 OneFlow的特色一:Actor机制 OneFlow的特色二:SBP...

203_PyTorch中文教程:激活函数-activation function

203_PyTorch中文教程:激活函数-activation function 激活函数(activation function)在深度学习模型中起到基础变换函数的作用,与参数和网络层共同构成深度学习的神经网络模型。 更多参考:...

2019/09/19 11:58
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Ubuntu18.04上安装RTX 2080Ti显卡驱动

上了RTX 2080Ti显卡后,原来Ubuntu18.04内置的驱动和PPA安装的都不运作了,安装NVidia官网下载的驱动可以跑起来,但是需要费一些周折。 1、禁用系统默认显卡驱动 打开系统黑名单: sudo gedi...

Ubuntu快速玩转机器学习

要搭建一个完整的机器学习平台,需要使用很多种软件。这里介绍了基于Ubuntu+Nvidia+Docker+Tensorflow+Kubernetes+Spark的技术栈,这是一条非常强大的技术路线,这里分享了具体的部署攻略,包...

基于Kubernetes的机器学习系统

基于Kubernetes的机器学习系统 基于Kubernetes搭建机器学习系统,将可以利用大型集群管理和微服务架构实现大规模、生产级的训练、研究和应用机器学习系统,Nvidia的 HGX超级机器学习平台 也基...

2018/06/02 06:33
4.8K
盘点下国内厂的机器学习引擎

在人工智能和机器学习大火的背后,机器学习引擎功不可没。TensorFlow、PyTorch、NumPy是大家用的比较多的(以及CNTK/MXNET),背后也都有大厂和社区支持,围绕其核心也有很多算法和扩展模块,...

103_create_training_data

制作待训练的数据 参考 源码notebook,https://github.com/databooks/databook/tree/master/gis/iobjectspy10 iObjects 10使用,使用SuperMap iObjects for python 10.0 import os from iobj...

OpenVINO工具包-视觉智能与部署流程

OpenVINO™工具包可快速部署模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该工具包基于卷积神经 网络(CNN),可在英特尔®硬件上扩展计算机视觉(CV)工作负载,从而最大限度地提高性能。OpenVINO™工...

PyTorch快速开始-Notebook with JupyterHub on K8s

在Kubernetes上的JupyterHub,通过Notebook快速运行PyTorch例程,测试镜像是否可用。 1、快速安装 在我的镜像中,已经将PyTorch、TorchVision打包到JupyterHub for K8s的Notebook镜像中,可以...

旷视天元的开源机器学习引擎-MegEngine

旷视科技开源了一个机器学习引擎(https://megengine.org.cn/),主要的项目(https://github.com/MegEngine)包括: MegEngine,MegEngine 是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的深度...

安装适用于Linux的英特尔®OpenVINO™ 工具套件

安装适用于 Linux* 的英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件 注意: 这些步骤适用于 Ubuntu*、CentOS 和 Yocto*。 如果您在 Windows* 操作系统中使用英特尔® Distribution of Open...

08/28 10:29
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Pachyderm 快速入门

Pachyderm 快速入门 Reproducible Data Science that Scales! 翻译:openthings, 2018.05.08. 原文:https://pachyderm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/getting_started.html 参考...

快速运行TensorFlow的6种方式

这里将介绍几种可以在隔离环境中运行TensorFlow的方式,包括:Anaconda、Docker、Jupyter、Kubernetes POD、Kubeflow、Spark DL on MLlib,将更容易管理和扩展到集群中运行。...

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