kera和tensorflow
社区干货
TensorFlow简介
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
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... 和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与...
TensorFlow白屏监控应用实战
import tensorflow as tf data_dir = pathlib.Path(os.path.dirname(__file__) + '/../train_data')train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH), batch_size=batch_size) val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
获取TensorFlow的ML范例代码,并上传到TOS的TensorFlow目录下。```# TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras# Helper librariesimport numpy as npimport gzipfrom tensorflow.python.keras.utils import get_fileimport matplotlib as mplmpl.use('Agg')import matplotlib.pyplot as pltprint(tf.__version__)#fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist#(train_im...
特惠活动
kera和tensorflow-优选内容
kera和tensorflow-相关内容
TensorFlow白屏监控应用实战
import tensorflow as tf data_dir = pathlib.Path(os.path.dirname(__file__) + '/../train_data')train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=(IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH), batch_size=batch_size) val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
获取TensorFlow的ML范例代码,并上传到TOS的TensorFlow目录下。```# TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras# Helper librariesimport numpy as npimport gzipfrom tensorflow.python.keras.utils import get_fileimport matplotlib as mplmpl.use('Agg')import matplotlib.pyplot as pltprint(tf.__version__)#fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist#(train_im...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
兴趣和需求,为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练习题,帮助他们更好地掌握知识,以下是部分核心代码。```import tensorflow as tf # 假设我们有用户-物品评分矩阵,大小为[用户数, 物品数] user_item_matrix = tf.constant([[5, 3, 0, 1], [4, 0, 2, 0], [0, 1, 4, 5], [1, 2, 3, 4]], dtype=tf.float32) # 使用深度学习模型进行推荐 class RecSysModel(tf.keras.Model): ...
模型的性能评估及优化
相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置... 因为要想在 Tesla-T4 和 Telsa-V100 两种 GPU 的计算规格上评估模型的推理效率,所以勾选了对应的计算规格。 完成上述表单的配置后单击【提交】创建评估任务,此时用户可以在【任务列表】的标签页下查看对应任务...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 精度比对根据推理/训练和不同的框架分为多个比对场景。原始模型数据即为原始网络在**GPU/CPU**侧生成的数据,主要依...
高阶使用
经过先前章节的分享,相信您已经具备了基本的 Primus 认识。因此这个章节主要会分享一些更进阶的 Primus 使用方式。 1 本地创建 Python 虚拟环境由于 TensorFlow 本身是一个 Python 应用,因此准备 Python 虚拟环境... 因此 EMR DataScience 与 TOS 的集成是相当重要的,在这个章节中同样提供了一个范例作为真实使用的参考。 2.1 准备工作2.1.1 Python 虚拟环境 首先需要创建一个支持 TOS 的 Python 虚拟环境,详细的步骤请参考:本地创...
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GP...
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...
发起单机 / 分布式训练任务
相关概念 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务... 当该配置与资源组中的长时间任务配置不同时,取两者中的较小值。当填 0 时则关闭该功能,即在程序不出错的前提下始终运行。如:创建任务时配置最长运行 1 小时,资源组中配置为 2 小时,则任务将在运行 1 小时后被停止...
