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社区干货
TensorFlow白屏监控应用实战
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666832&x-signature=kjBlVHaHbIwVtKeJNjXkn3ycR1I%3D)# 什么是TensorFlowTensorFlow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。 # 数据和环境准备本文使用的版本 ``` Python 3.9 tensorflow 2...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、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。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。# Task 6:提交实验结果31. 访问表单并提交实验结果截图。[实验结果提交表单](https://developer.volcengine.com/articles...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926064&x-signature=vTm6HnjuzzycfjMLo8vAjzKBhFg%3D)**文字创作**AIGC 生成文字目前主要被应用于新闻的撰写、给定格式的撰写以及风格改写。比如用户可以通过输入一段对于目标文... import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, GRU, RNN from tensorflow.keras.preprocessing.text import Toke...
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。 **不同的训练框架** 有... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753261&x-signature=HCt%2BDzHvK8OoILEkWuHVWvT4iuA%3D)BytePS 跨机通信的核心优化思路,在于充分利用每一台 GPU/CPU 机器的网络带宽。为了实现这一点,BytePS 设计了一套精确的...
火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展
VTM 等,本场讲座也将会介绍。 假如说这个密度没有显式公式的,是隐式的,也就是说你无法严格地写出它的概率分布,通常可以写出它的能量函数(Energy Function),可以是条件能量模型(Conditional Energy Based model)或... 并且在序列生成机器翻译等任务上相对 tensorflow 版本,有 10 倍以上的速度提升。 最后,我们已经推出了火山翻译系统,而且 火山引擎 AI 中台也集合了包括视频翻译、机器翻译、智能同传等模块功能,如果有兴趣,欢迎点...
集简云12月新增/更新:新增更新18个功能,新增5款应用,更新21款应用,新增更新近400个动作
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926011&x-signature=V4HVscDGkwLmSUifVTlIwDmS%2BS4%3D)****OpenAI GPTs集成功能上线,******将您的GPTs智能助手与集简云近千款应用软件连接。**集简云在ChatGPT(原生)... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926011&x-signature=o7P%2Bx2b4EHqSoASTvlsxaJLstMc%3D)**具有图片识别能力**突破文本限制,具有图片识别能力,可以直接在聊天框中分析图像照片,提供详细分析以及识别...
ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839693&x-signature=%2BcKOFHqGsgrvTbKGh7uWT0ElJEA%3D)最后通过该注意力值缩放原始特征:可以看出,该模型接近真实的预测了真实平均分数的分布。# 二、损失函数损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。交叉熵损失函数是广泛应用在分类上的损失函数。该损失可以表示为