构建TF微型Hello World：make：*** [tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/Makefile.inc:34: test_hello_world_test] 错误1
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... 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、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Application Programming Interface, ...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进行托管**。在托管观察中,Primus 作为分布式机器学习... 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 ...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹, **这4个框架均通过 Primus 框架进行托管** 。在托管观察中,Primus 作为分布式机器学习调度... 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 ...
特惠活动
构建TF微型Hello World：make：*** [tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/Makefile.inc:34: test_hello_world_test] 错误1-优选内容
构建TF微型Hello World：make：*** [tensorflow/lite/micro/examples/hello_world/Makefile.inc:34: test_hello_world_test] 错误1-相关内容
火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展
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,欢迎点击「阅读原文」体验了解! 参考文献: [1] E.Bry njolfsson, X. Hui and M. Liu, "Does machine translation affectinternational trade? Evidence from a large digital platform.," ManagementScience, vol. 65, no...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹, **这4个框架均通过 Primus 框架进行托管** 。在托管观察中,Primus 作为分布式机器学习调度... 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 ...
使用文档
机器学习平台提供了命令行工具供用户在任何网络通畅的机器上管理平台上的训练任务。 相关概念 AK / SK Region 对象存储(TOS) 自定义训练 安装 sh -c "$(curl -fsSL https://ml-platform-public-examples-cn-beijin... 支持的选项包含 TensorFlowPS、 PyTorchDDP、MXNet、BytePS、MPI、Custom。配置该参数后将覆盖 conf 中的值。 否 --local_diff 是否只上传增量的代码文件来加速提交任务的过程,支持的选项包含 on、off,不配置该参...
借助 MAD 助力你的 Android 应用开发|社区征文
{ val diffResult = DiffUtil.calculateDiff(BannerDiffCallback(mList, newList), true) diffResult.dispatchUpdatesTo(this)}```比如上面例子中 UI 侧接收到 UiState 更新通知后,提交 `DiffUtil` 刷... supportFragmentManager.beginTransaction() .apply { if (needAdd) add(R.id.fragment_container, fragment, tag) else replace(R.id.fragment_container, fragment, tag) }.also{ ...
针对算法工程师的快速入门
mkdir -p ~/volc_ml_platform_demo/datacurl "https://ml-platform-public-examples-cn-beijing.tos-cn-beijing.volces.com/datasets/cifar/cifar-10-python.tar.gz" -o ~/volc_ml_platform_demo/data/cifar-10-p... 具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 TensorFlow、PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
**MLX Notebook**内置Spark 3.0以及Flink等**大数据** **计算引擎**,和local、yarn、K8S等多种**资源** **队列**,可以将多种**数据源**(HDFS / Hive / Kafka / MySQL)和多种**机器学习引擎**(TensorFlow, PyTorch,... 可以在底层将SQL查询编译成可以分布式执行的**工作流**,完成从数据抽取,加工处理,模型训练,评估,预测,模型解释的**Pipeline** **构建**。4. ### **Pitaya** ******SDK**或更高版本为目标平台,则必须针对前台服务将要执行的工作类型请求 FOREGROUND_SERVICE_MICROPHONE 权限。摄像头权限同理。详细说明和示例代码参看前台服务权限适配方法。 如... ('libs/VolcEngineRTC-lite.aar') // 集成特效库,用于实现美颜和特效相关功能 implementation files('libs/effectAAR-release_V4.4.3Lite.aar')} 在项目根目录的 gradle.properties 文件中添加 android.enab...
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本文将为您示范如何使用,并发送出一个 Hello Primus 的范例任务。在成功运行 Primus Hello 后,您可以到 下一章节---基础使用 中,进一步了解 Primus 如何协同 TensorFlow 进行一个分布式的模型训练任务。 1 准备工作... plain Change to yarn user$ su --shell=/bin/bash - yarn Move to primus directory$ cd /usr/lib/emr/current/tensorflow_on_yarn/ Submit primus-hello!$ primus-submit --primus_conf examples/hello/primus...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
负责端智能 **AI框架和平台的建设** ,也负责 **模型和算法的研发** ,为字节跳动 **开拓商业智能新场景** 。 **Pitaya**则是由字节跳动的Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一套 **端智能工程链路** ,为端... 和多种机器学习引擎(TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM, SparkML, Scikit-Learn)连接起来。同时MLX Notebook还在标准SQL的基础上拓展了MLSQL算子,可以在底层将SQL查询编译成可以分布式执行的工作流,完成从数...
