与tensorflow类似的
社区干货
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...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
下面是Python与TensorFlow的编程思路对比,来实现简单的一些计算:**在python中:**```pythona=3b=4c=5y=a*b+cprint(y)```则会输出结果:**17**在TensorFlow中,我们也输入类似的代码:```pythonimport tensorflow as tfa=3b=4c=5y=tf.add(a*b,c)print(y)```**则会输出: Tensor(“Add:0”, shape=(), dtype=int32)**可以明显的看到,并没有输出运算的结果,而是输出了一个Tensor,这是因为我们仅仅完成了图的定义,...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 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框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worke...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 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框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker ...
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【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
# MindStudioMindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精...
TensorFlow白屏监控应用实战
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... 这个与卷积后的输出通道数一样kernel\_size 卷积核尺寸,一般为3×3或者5×5,如果长宽一样,可以简化为3或者5strides 滑动步长padding “valid”意味着不填充,“same”是在输入的左/右或上/下均匀填充,这样输出...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型... 属性和关系进行组织和存储。可能遇到的瓶颈问题:知识表示的灵活性:可以设计灵活的数据模型和图谱结构,以适应不同类型的知识。例如,使用实体-属性-关系(EPR)模型或资源描述框架(RDF)来表示知识,以支持多样性的关...
转型,技术人绕不开的坎
从研究生毕业到现在差不多工作4年,中间也经历了几次大大小小的转型,毕业跨专业找工作,从底层硬件到操作系统,再到上层应用,目前除了Android原生,也会兼任H5。每一次的选择不能说是完全转型,只是在原有的基础上进行了调整和拓宽。谈到人工智能,这两年来与它有诸多交集,但分分合合多次,至今还没走到一起,哈哈😄AI从去年年初就开始火热起来,当时我卯足了劲想好好学习一把。关注了多个公众号,加入了tensorflow开发者社区,并且在Wi...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
大数据和人工智能得到迅猛发展,并持续赋能各行各业。其中,AI在安全行业的体现主要表现为三方面:人工智能应用于安全行业;人工智能内生安全;人工智能衍生安全。其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,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...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我... 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...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
半监督学习与监督学习是很相似的,主要在与多了伪标签生成环节,也就是给无标签的数据人工 贴标签。半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维- 强化学习:针对于一些既不能用监督学习也不能用半监督和无... ## 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...
数据中台的学习与总结 主赛道 | 社区征文
提升用户体验和转化率。作为该项目的成员之一,我参与到了以下几个方面的工作:- 数据采集:通过爬虫、接口、API 等方式,从多个渠道获取用户行为、商品属性、评价反馈等多维度的数据,并进行清洗、整合、标准化等预处理。- 数据分析:通过 Spark、Hadoop 等分布式计算框架,对海量数据进行实时或离线的分析处理,提取用户画像、商品特征、评价情感等有价值的信息,并进行可视化展示。- 数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深...
