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

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09/19 11:58
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09/17 11:05
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PyTorch快速安装-基于JupyterHub并运行K8s

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PyTorch快速开始-Notebook with JupyterHub on K8s

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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...

03/09 07:39
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MLflow机器学习工作流框架更新(2019.3)

MLflow机器学习工作流框架最新进展(2019.3) MLflow(,https://mlflow.org)是Databricks(Spark的主要开发者)为机器学习开发的流程化框架,用于简化机器学习的训练流程,减少训练实验的工作...

03/03 10:30
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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...

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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...

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...

使用Argo CD实现Kubeflow的GitOps

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Kubeflow更新升级到0.4.1

Kubeflow是面向Kubernetes集群基础设施的机器学习服务组件。kubeflow采用ksonnet进行软件包管理和部署的,与其它的应用采用Helm的机制有较大的不同。从2018年设立至今,kubeflow项目发展迅速...

Kubeflow镜像的快速下载(V0.3.3)

Kubeflow是一个面向Kubernetes集群运行的机器学习框架。要想使用得先想办法把镜像搬到自己的环境里来。 目前版本0.3.3的容器镜像已经搬回来,可以使用下面的脚本来从Aliyun的镜像服务站下载:...

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
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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...

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...

Adaptable DL with nGraph™ Compiler and ONNX*

Adaptable Deep Learning Solutions with nGraph™ Compiler and ONNX* Artificial intelligence methods and deep learning techniques based on neural networks continue to gain adopti...

2018/07/29 18:34
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Jupyter on Kubernetes机器学习-MLFlow MLFlow使用教程,https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1825690 MLFlow官方文档,https://www.mlflow.org/docs/latest/quickstart.html 快速安装: p...

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