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社区干货
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的... pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr```# 四...
转型,技术人绕不开的坎
加入了tensorflow开发者社区,并且在Windows和MAC上同时搭建好了开发环境,为此还专门整理了一篇博客: 。后来业务量增多,工作比较繁忙,就跑去搞业务开发了,tensorflow的事情暂时告一段落。我真正对人工智能引发思考是在今年,大概从4月份开始吧,就一直很迷茫。一方面是因为我们公司Android原生开发工作量少了很多,另一方面也是整个大环境不景气,Android不断被唱衰,具体细节可以参看我当时的博客: 。当时写那篇文章的时候比较纠结,...
基于 SAP BTP 平台的 AI 项目经验分享 | 社区征文
作用和 ABAP Netweaver 事务码 SM59 里创建的 Destination 类似,所有的 HTTP Request 和 Response 都经由该 Destination. ,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)。不同的训练框架有各自的调... 分别使用 TensorFlow、MXNet 和 PyTorch 实现了当前主流的 CV 和 NLP 模型。结果表明,BytePS 在所有情况下都有增益,且规模越大收益就越高;额外添加 CPU Server 节点时,还可以获得进一步增益。总体而言,BytePS 在典...
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AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
NetJS`的库出现,它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
## 启动可以指定端口号,不指定默认8888 当# 还可以指定其他参数具体可以 jupyter notebook -h```### 使用Docker安装docker安装启动jupyter就比较简单了比如:docker run -it -d --name=test. tensorflow/te... (https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/83930186)极客时间:从零开始学习机器学习专栏https://zhuanlan.zhihu.com/p/33794257文章来源:https://xie.infoq.cn/article/4859710a026ca2d0586...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
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='imagenet')#输入数据img_path = 'test.jpg'img = Image.open(img_path)img = img.resize((224, 224))x = np.asarray(img)x = np.expand_dims(x, axis=0)#进行性能分析with tf.device('/CPU:0'): start_time = t...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为 Java 做 Codegen 比做向量化要更容易一些。但现在,向量化是一个更好的选择,因... 或者通过 TensorFlow 进行深度模型的训练,把深度训练出来的模型部署到模型服务中。在在线方面,数据通过 Kafka 流入 Flink 进行在线特征抽取,然后把在线特征放在 Redis。同时在线部分的增量数据可用 TensorFlow 进行...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。丨Effective TransformerEffective Transforme...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。 丨Effective TransformerEffective Transf...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
result = exec_net.infer(inputs={'input_blob_name': input_blob})#解析结果for detection in result['detection_out']: confidence = detection[2] if confidence > 0.5: x_min, y_min, x_max, y_max = detection[3:7] cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)```行为识别使用了TensorFlow进行训练得到的行为识别模型,对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到...
实例选型最佳实践
性能计算GPU型ebmhpcpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型ebmhpchfpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型ebmhpcpni2l A800/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型hpcpni2 A100/80GB 推荐 支持 推荐 不支持 不支持 高性能计算GPU型hpcg1ve V100/32GB 推荐 推荐 推荐 支持 支持 常见业务场景选型推荐业务场景 常用软件 推荐实例规格 深度学习 MXNet、TensorFlow、...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式训练框架。例如,在进行BERT大型训练时,BytePS可以使用256个GPU实现约90%的缩放效率,这比Horovod + NCCL高得多。 Effective TransformerEffective Transfor...
