反卷积tensorflow实现
社区干货
TensorFlow白屏监控应用实战
# 背景这里先简单介绍一下白屏监控实现方式,在进入webview后,由客户端对webview进行截屏随后上传图片到 OSS,并进行埋点。在flink层消费埋点数据,获取图片,对图片判定结果(白屏,非白屏)进行落库。最开始的判断... TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
一款优秀的产品往往是由一个人或一批人同时负责设计和实现产品的,如果你只是一个负责实现领导意志的技术工人,职责就是根据规格说明书写出代码,那么其实与一个挖水沟的工人是一样的,从这头挖到那头,仅此而已。但是,... `TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的卷积和池化操作。`Mind`只支持基本的`DNN`。、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- ...
特惠活动
反卷积tensorflow实现-优选内容
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字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语...
官方模型概览
实现实时的人脸检测和跟踪。 人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图像或视频中快速、准确地检测和定位人脸的位置。... 从而实现对图像的精细分割和语义理解。 ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 MobileNet 卷积神经网络架构,在 ImageNet 数据集进行训练的图像分类模型,用于对输入的图像进行分类,识别出...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源利用率。目前业界有很多类似的框架,如 TonY、TensorFlowO... 多训练框架支持:Tensorflow、PyTorch、Monolith 等;2. 多调度器支持:YARN、Kubernetes 等;3. 多角色支持:如 PS-Chief-CPU、Worker-GPU、Worker-Evaluator 等,并支持多角色之间的亲和反亲和等特殊调度策略;4. 多...
针对算法工程师的快速入门
具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有... 则可以反注释下方配置. 同时需将 TensorBoard 数据写入训练容器预置的环境变量($TENSORBOARD_LOG_PATH)下EnableTensorBoard: False 挂载分布式数据盘至训练容器中, 支持 Tos, vePFS 等数据盘挂载方式Storages: -...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
实现了云原生训练框架部署、分布式训练数据读取的全部过程,Primus 框架以云原生的方式运行在 YARN 和 Kubernetes 调度系统中,并通过 HDFS、FeatureStore 等方式获取训练数据交给 TF Worker 进行训练。... 架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker ...
字节跳动云原生成本优化实践开源项目 Katalyst |社区编程挑战启动!
* 使用 oom\_score\_adj 实现 OOM 优先级**- 议题说明 -**目前,Kubernetes 为不同的 QoS 类配置不同的 oom\_score\_adj 值。然而,OOM 的顺序还取决于其他维度的因素,如容器的内存使用等。 在... Kubernetes 在节点级别支持 pod 间亲和性和反亲和性。然而,将这种支持扩展到 NUMA 级别的需求逐渐增加。例如,在 TensorFlow 训练中,高内存带宽消耗 worker,会影响同一 NUMA 节点上的参数服务器。将这些 pod ...
字节跳动云原生成本优化实践开源项目 Katalyst |社区编程挑战启动!
使用 `oom_score_adj`实现 OOM 优先级 **议题说明:**Currently, Kubernetes will configure different `oom_score_adj` values for different QoS classes. However, the order of OOM also depends o... Kubernetes 在节点级别支持 pod 间亲和性和反亲和性。然而,将这种支持扩展到 NUMA 级别的需求逐渐增加。例如,在 tensorflow 训练中,高内存带宽消耗 worker,会影响同一 NUMA 节点上的参数服务器。将这些 pod 分配...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
实现了云原生训练框架部署、分布式训练数据读取的全部过程,Primus 框架以云原生的方式运行在 YARN 和 Kubernetes 调度系统中,并通过 HDFS、FeatureStore 等方式获取训练数据交给 TF Worker 进行训练# 字节跳动在... 架构分布式训练器基于 Google 的 Tensorflow 框架深度定制,主要采用 Worker-PS 架构进行训练。此架构分为 PS 端与 Worker 端两个部分——其中 PS(ParameterServer) 是参数服务器,主要功能是存储并更新参数;Worker ...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
我们选择了最常用的卷积神经网络(CNN),它是一个非常经典的深度学习模型,在处理图像数据方面表现也十分优异。通过使用数据对深度模型进行训练后,通过迭代模型参数,就能更准确的学习图像特征并进行一些诊断预测了。说... import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, modelsfrom keras.applications.vgg16 import VGG16import numpy as npfrom PIL import Imageimport time#加载vgg_model = VGG16(weights='imagen...
