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TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了，但使用过程中对用户不太友好。过去几年里，Keras 和 PyTorch 日益成为广受用户欢迎的两种深度学习库，因为它们使用起来比 TensorFlow
1.3 TensorFlow的特点 TensorFlow是用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是其能够广受欢迎的原因。利用C++语言开发可以保证其运行效率，Python作为上层应用语
当前ModelArts各功能都只支持有限的框架版本，如果想要使用一个预置框架没有的版本应该如何处理？下面以pytorch 1.5和tensorflow 1.14为例，如何在训练作业预置框架进行动态配置Pytorch 1.5和tensorflow 1.14Pytorch 1.5要基于cuda
【C++深度剖析学习总结】 10 C++ 中的新成员new 作者 CodeAllen ，转载请注明出处
【C++深度剖析学习总结】 2 C语言到C++的进阶 作者 CodeAllen ，转载请注明出处 C语言和c++的关系 1.c++继承所有的C语言特性 2.c++在C语言的额基础上提供了更多的语法与特性
作者 | Vihar Kurama译者 | 李众望编辑 | Jane出品 | AI科技大本营【导读】线性代数是一种连续的、非离散的数学形式，许多计算机科学家对此缺乏应用经验，掌握线性代数对理解深度学习算法至关重要。今天AI科技大本营就为大家整理了学习过程中需要必备的线性代数知识，
深度学习中，做监督学习时需要标注好的数据集。一种利用现成的数据集：比如mnist手写体、ImageNet、COCO、PASCAL VOC、OpenImage等数据集；还有就是我们可以手动标注的数据集。下面教大家如何使用labelImg库来手动标注Dataset。 1、打开an
一、深度学习的发展 近年来，机器学习普遍应用于各个领域。我们也被机器学习的应用所包围，比如：在计算机程序、媒体等领域经常接触。本质上，机器学习使用算法从数据中提取有用的信息，然后将其呈现在一个模型中，最后使用该模型在生活中应用实验或未建模的数据。 神经网络是机器学习的模型之一
代码已上传至github(麻烦Star~) 更多Ai资讯：公主号AiCharm 1.数据集介绍 利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集，包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集，也是一个很经典的图像分类数据集，由
LeNet5 1998年， LeNet5 被LeCun等人在论文《Gradient-Based Learning
本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。Python 3.6首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda
2.4 梯度下降算法梯度下降算法，又称为最速下降算法，是在无约束条件下计算连续可微函数极小值的基本方法。这种方法的核心思想是用负梯度方向作为下降方向，在1874年由法国科学家Cauchy提出。设f(x)在xk附近连续可微，令x = xk + αd，其中d为单位方向（）。如果，则由Taylor展开式得
MoXing的概念MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API。相对于TensorFlow和MXNet等原生API，MoXing API让模型的代码编写更加简单，允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码，即可实现任意模型在多G
2.10 卷积面计算在卷积神经网络中，一个卷积层可以包含很多卷积面。卷积面又称为卷积特征图（con-volutional feature map）或卷积图（convolutional map），有时也称为特征图（feature map）。每个卷积面都是根据输入、卷积核和激活函数来
2.8 膨胀卷积运算假设F：Z2→R为离散函数，假设Ωr = [-?r, r]2∩Z2，k：Ωr→R为大小为(2r + 1)2的离散卷积核。F和k的离散卷积还可定义为 （2.76）膨胀卷积（dilated convolution），又称为扩张卷积，是对上述离散卷积的泛化。假设l为膨胀因子（dilation
打开GitHub Trending，排行第一的项目成功引起了我的注意——deeplearning-models该项目是Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧的集合。这份集合的内容到底有多丰富呢？一起来看看传统机器学习感知器TensorFlow
第2章 搭建开发环境 本章将进入本书的入门阶段，先从环境的搭建开始。虽然TensorFlow支持CPU运行，但是也会有一些实例只能在GPU上运行。所以很有必要在学习本书之前购买一个带有GPU显卡的计算机。 本书使用的是Python 3.5开发环境，开发工具使用Anaconda，操作系统使用Windows
3.3.7 优化函数，优化目标 在有了正向结构和损失函数后，就是通过优化函数来优化学习参数了，这个过程也是在反向传播中完成的。 反向传播过程，就是沿着正向传播的结构向相反方向将误差传递过去。这里面涉及的技术比较多，如L1、L2正则化、冲量调节、学习率自适应、adm随机梯度下降算法等，每一个技巧都代表一个时代。
引言 石油炼化是一个能源密集型的过程，对于能源的供应和利用有着很高的要求。传统的能源供应优化方法往往依赖于经验和规则，缺乏灵活性和准确性。而深度学习算法可以通过学习大量的数据和模式，自动分析和预测石油炼化过程中的能源需求和供应情况，从而帮助企业实现能源的高效利用。本文将介绍基于
文章目录 一、Anaconda介绍与安装注意事项1.1、介绍1.2、安装注意事项 二、Ana
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