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深度學(xué)習(xí)框架。[1] 據(jù)介紹，Jittor 內(nèi)部使用創(chuàng)新的元算子和統(tǒng)一
計算圖的
深度學(xué)習(xí)框架。和 Numpy 相比，元算子
在保證易用性的同時，能夠?qū)崿F(xiàn)更復(fù)雜、更高效的操作。而統(tǒng)一
計算圖則是融合了靜態(tài)
計算圖和動態(tài)
計算圖的諸多優(yōu)點，
在易于使用的同時，提供高性能的優(yōu)化?；?/div>
2020-11-25 11:08:37
3536 3月25日下午，曠視科技舉辦線上發(fā)布會，宣布開源新一代AI生產(chǎn)力平臺Brain++的核心深度學(xué)習(xí)框架曠視天元（MegEngine）
2020-03-26 09:15:384199 近日，國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架OneFlow發(fā)布了人工智能方向深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的DLPerf測評報告，填補了業(yè)內(nèi)針對深度學(xué)習(xí)框架測評的空白。 報告數(shù)據(jù)顯示，OneFlow在4機32卡下
2020-12-17 09:31:505041 在RK3399開發(fā)板上如何去實現(xiàn)一種人工智能深度學(xué)習(xí)框架呢？
2022-03-07 07:00:05
嵌入式開發(fā)和平臺抽象；在TI硬件上實現(xiàn)用于加速CNN的高度優(yōu)化的內(nèi)核，以及支持從開放框架（如Caffe和TensorFlow）到使用TIDL應(yīng)用程序編程界面的嵌入式框架進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換的轉(zhuǎn)換器。有關(guān)此解決方案的更多詳細(xì)信息，請閱讀白皮書“TIDL：嵌入式低功耗深度學(xué)習(xí)，” 并查看其它資源中的視頻。
2019-03-13 06:45:03
深度學(xué)習(xí)在預(yù)測和健康管理中的應(yīng)用綜述摘要深度學(xué)習(xí)對預(yù)測和健康管理（PHM）引起了濃厚的興趣，因為它具有強大的表示能力，自動化的功能學(xué)習(xí)能力以及解決復(fù)雜問題的一流性能。本文調(diào)查了使用深度學(xué)習(xí)在PHM
2021-07-12 06:46:47
TensorFlow&TensorFlow-GPU：深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow&TensorFlow-GPU的簡介、安裝、使用方法詳細(xì)攻略
2018-12-25 17:21:10
CPU優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架和函數(shù)庫機器學(xué)***器
2021-02-22 06:01:02
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
近日，美國聯(lián)邦機構(gòu)美國電信和信息管理局發(fā)布了一套無人機隱私指南。指南側(cè)重保護(hù)個人身份信息，但仍為大數(shù)據(jù)搜集留有足夠的空間。雖然該指南目前完全采取自愿遵守的原則，但這是美國聯(lián)邦***在制定無人機隱私
2016-06-21 19:21:04
怎樣從傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法過渡到深度學(xué)習(xí)？
2021-10-14 06:51:23
上漲，因為事實表明，它們的 GPU 在訓(xùn)練和運行 深度學(xué)習(xí)模型 方面效果明顯。實際上，英偉達(dá)也已經(jīng)對自己的業(yè)務(wù)進(jìn)行了轉(zhuǎn)型，之前它是一家純粹做 GPU 和游戲的公司，現(xiàn)在除了作為一家云 GPU 服務(wù)
2024-03-21 15:19:45
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學(xué)習(xí)模型嗎？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU運行？我希望把訓(xùn)練
2022-09-16 14:13:01
目前NVIDIA在中國熱招解決方案架構(gòu)師, 該崗位致力于協(xié)同客戶經(jīng)理將NVIDIA最新的深度學(xué)習(xí)/高性能計算解決方案與技術(shù)帶給我們的客戶, 幫助客戶通過實施NVIDIA技術(shù)解決方案來提升整體效率
2017-08-25 17:02:47
就能實現(xiàn)！還請關(guān)注我后面的日記。實際上我也是剛剛有時間學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，我是個純初學(xué)者，但面對深度學(xué)習(xí)里的各種復(fù)雜理論和公式推導(dǎo)，自己實現(xiàn)個小功能會更快了解入門，因此我會從現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)框架
2018-06-04 22:32:12
&保存后退出，重啟tightvncserver : # tightvncserver :1 安裝深度學(xué)習(xí)框架前的準(zhǔn)備工作： 一．在Nanopi2上編譯大型程序，有時會出現(xiàn)g++
2018-06-05 17:29:51
，TIDL TIOVX Node 調(diào)用TIDL 的深度學(xué)習(xí)加速庫進(jìn)行感知，并將結(jié)果進(jìn)行輸出。 圖4. TIDL Runtime如圖5所示，是TIDL的軟件框架。在TIDL上，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)主要分為
2022-11-03 06:53:11
自己的模型，首先就是要搭建這個計算圖，然后才是輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后輸出訓(xùn)練集的過程。問題是這個深度計算模型的進(jìn)展和更新比學(xué)習(xí)的還要快得多，就版本還沒搞通，新版本就有了很大的更新。這個在范例中引用
2018-09-28 17:50:01
近幾年各種深度學(xué)習(xí)框架涌現(xiàn)，大家可能很難從眾多的深度學(xué)習(xí)框架中選擇一個合適的框架進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者，或者覺得Tensorflow,Caffe等框架學(xué)習(xí)困難難以上手的人，可以考慮學(xué)習(xí)
2018-07-17 11:40:31
caffe模型（浮點），得到int8的模型，再通過sdk編程，直接部署到FPGA上，這個過程本質(zhì)上應(yīng)該還是使用了SDSoC的相關(guān)工具。 大佬們開發(fā)了DPU這個深度學(xué)習(xí)的IP，在不遠(yuǎn)的將來要放置到
2019-03-21 15:09:29
:處理器：英特爾Movidius Myriad X視覺處理單元（VPU）支持的深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow ，Caffe接口：USB 3.0 Type-A尺寸：72.5毫米x 27毫米x 14毫米
2020-07-14 22:06:05
，F(xiàn)PGA架構(gòu)是為應(yīng)用程序?qū)ｉT定制的。在開發(fā)FPGA的深度學(xué)習(xí)技術(shù)時，較少強調(diào)使算法適應(yīng)某固定計算結(jié)構(gòu)，從而留出更多的自由去探索算法層面的優(yōu)化。需要很多復(fù)雜的下層硬件控制操作的技術(shù)很難在上層軟件語言中實現(xiàn)
2018-08-13 09:33:30
DL：主流深度學(xué)習(xí)框架多個方向PK比較
2018-12-26 11:10:18
上述分類之外，還被用于多項任務(wù)（下面顯示了四個示例）。在 FPGA 上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的好處我們已經(jīng)提到，許多服務(wù)和技術(shù)都使用深度學(xué)習(xí)，而 GPU 大量用于這些計算。這是因為矩陣乘法作為深度學(xué)習(xí)中的主要
2023-02-17 16:56:59
華為接下來的動作可能是這家公司在AI領(lǐng)域最大的投入：發(fā)布華為云數(shù)據(jù)中心AI芯片，并跟國際巨頭達(dá)成合作；推出類似TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle的深度學(xué)習(xí)開源框架，同時推出跨
2019-09-11 11:51:49
至少一種主流深度學(xué)習(xí)算法框架（如Caffe, Caffe2, Mxnet,PyTorch, Tensorflow, Keras等）；4.有較強的文獻(xiàn)閱讀、算法實現(xiàn)以及創(chuàng)新能力；5.良好的溝通能力和團(tuán)隊
2017-12-07 14:34:41
作者：Michael Gschwind，IBM Systems機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)首席工程師 我很榮幸地宣布推出面向OpenPOWER深度學(xué)習(xí)框架的重大更新，作為軟件“distros”（發(fā)布版本
2017-11-10 14:49:02430 項目組基于深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)了視頻風(fēng)格化和人像摳圖的功能，但這是在PC/服務(wù)端上跑的，現(xiàn)在需要移植到移動端，因此需要一個移動端的深度學(xué)習(xí)的計算框架。 同類型的庫 caffe-Android-lib 目前
2017-09-28 20:02:26
0 本節(jié)對5個開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行對比研究，主要側(cè)重于3個維度研究：硬件支持率、速度和準(zhǔn)確率、社區(qū)活躍性。他們分別是：TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。 2.3.1
2017-11-15 12:04:004734 
一個參考。你最看好哪個深度學(xué)習(xí)框架呢？ 現(xiàn)在的許多機器學(xué)習(xí)框架都可以在圖像識別、手寫識別、視頻識別、語音識別、目標(biāo)識別和自然語言處理等許多領(lǐng)域大展身手，但卻并沒有一個完美的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能解決你的所有業(yè)務(wù)問題。
2017-11-15 19:04:0823244 
的熱潮持續(xù)高漲，各種開源深度學(xué)習(xí)框架也層出不窮，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等。然而TensorFlow卻殺出重圍，在關(guān)注度和用戶數(shù)上都占據(jù)絕對優(yōu)勢，大有一統(tǒng)江湖之勢。
2017-11-16 11:52:015136 
總體來講keras這個深度學(xué)習(xí)框架真的很“簡易”，它體現(xiàn)在可參考的文檔寫的比較詳細(xì)，不像caffe，裝完以后都得靠技術(shù)博客，keras有它自己的官方文檔（不過是英文的），這給初學(xué)者提供了很大的學(xué)習(xí)空間。
2017-12-15 08:22:044680 過去一年間，谷歌、Facebook、微軟等巨頭加持下，深度學(xué)習(xí)框架格局發(fā)生了極大改變，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域Facebook等巨頭在2017都做了什么，我們一一來解答。
2018-01-02 10:19:573194 深度學(xué)習(xí)正以迅雷不及掩耳之勢發(fā)展著，近幾年各種不同的深度學(xué)習(xí)框架也如雨后春筍般紛紛出現(xiàn)，在大廠的支持下這些框架在深度學(xué)習(xí)的舞臺上華麗登場各顯神通。
2018-01-05 15:12:589355 
深度學(xué)習(xí)框架是幫助使用者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的工具，它的出現(xiàn)降低了深度學(xué)習(xí)入門的門檻，你不需要從復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始編代碼，就可以根據(jù)需要使用現(xiàn)有的模型。 做個比喻，一套深度學(xué)習(xí)框架就像是一套積木，各個組件就是某個模型或算法的一部分，使用者可以自己設(shè)計和組裝符合相關(guān)數(shù)據(jù)集需求的積木。
2018-02-13 03:43:003310 
Karpathy表示，綜合過去6年發(fā)表在ArXiv的4300篇機器學(xué)習(xí)論文（數(shù)據(jù)來源：cs.[CV|CL|LG|AI|NE]/stat.ML），根據(jù)其中各框架被提及的次數(shù)得到的總
2018-04-02 16:46:4111999 
Caffe是一個深度學(xué)習(xí)框架，具有表達(dá)力強、速度快和模塊化的思想，由伯克利視覺學(xué)習(xí)中心（BVLC）和社區(qū)貢獻(xiàn)
2018-04-29 16:23:004769 
在這篇文章中，我想向大家介紹推動深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個主力框架。這些框架使數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師更容易為復(fù)雜問題構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案，并執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。這只是眾多開源框架中的一小部分，由不同的科技巨頭支持，并相互推動更快創(chuàng)新。
2018-05-04 10:30:004376 
PLASTER 是一個與深度學(xué)習(xí)有關(guān)的框架，為致力于開發(fā)和部署基于 AI 的服務(wù)的人士提供了全方位指導(dǎo)。本文介紹了每個框架元素的測量方式，以幫助您應(yīng)對諸多 AI 挑戰(zhàn)。
2018-06-22 15:07:124220 MACE，是指小米公司自研的移動端深度學(xué)習(xí)框架Mobile AI Compute Engine。2017年12月，這一深度學(xué)習(xí)框架就在小米公司內(nèi)部正式發(fā)布了。
2018-07-26 14:06:464256 MACE，是指小米公司自研的移動端深度學(xué)習(xí)框架Mobile AI Compute Engine。2017年12月，這一深度學(xué)習(xí)框架就在小米公司內(nèi)部正式發(fā)布了。
2018-07-26 14:06:465623 In this talk, we analyze the performance characteristics of Caffe* and TensorFlow* on an Intel? Xeon Phi? processor x200.
2018-10-19 07:30:003120 Bengio 人工智能的浪潮正席卷全球，諸多詞匯時刻縈繞在我們的耳邊，如人工智能，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等。人工智能的概念早在1956年就被提出，顧名思義用計算機來構(gòu)造復(fù)雜的，擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機器。經(jīng)過幾
2018-09-11 16:32:01774 英特爾和美國國家能源研究科學(xué)計算中心、斯坦福大學(xué)聯(lián)合開發(fā)出一套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可在15Petaflops的超級計算機上運行。
2018-09-18 16:57:255193 AI研究實驗室和社區(qū)開發(fā)者開發(fā)的深入學(xué)習(xí)框架。它使用FreeBSD許可證發(fā)布，因此，只要包含BSD版權(quán)聲明，就可以用于商業(yè)用途，修改和分發(fā)軟件。Caffe2是開源Caffe框架的升級版，在組織運算方面
2018-09-18 19:16:46278 開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個性化方案提供先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。
2018-09-21 17:02:537126 該視頻概述了Apache Spark *的BigDL分布式深度學(xué)習(xí)框架。
2018-10-30 06:41:003939 了解Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機器學(xué)習(xí)。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類。它可通過開源框架Caffe實現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN
庫加速，從而可實現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來最高計算效率。
2018-11-28 06:54:004371 開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個性化方案提供先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。
2019-07-08 10:31:302471 
速度使Caffe完美的用于研究實驗和工業(yè)開發(fā)。使用一個NVIDIA K40 GPU Caffe每天可以處理超過60M的圖像。推理過程為1ms/一幅圖像，而學(xué)習(xí)過程為4ms/一幅圖像。我們相信Caffe是現(xiàn)在可使用最快的ConvNet應(yīng)用。
2019-08-09 08:59:544565 浪潮宣布開源發(fā)布基于FPGA的高效AI計算框架TF2,這一框架的推理引擎采用全球首創(chuàng)的DNN移位計算技術(shù),結(jié)合多項最新優(yōu)化技術(shù),可實現(xiàn)通用深度學(xué)習(xí)模型基于FPGA芯片的高性能低延遲部署。
2019-09-09 14:17:531360 浪潮宣布開源發(fā)布基于FPGA的高效AI計算框架TF2,這一框架的推理引擎采用全球首創(chuàng)的DNN移位計算技術(shù),結(jié)合多項最新優(yōu)化技術(shù),可實現(xiàn)通用深度學(xué)習(xí)模型基于FPGA芯片的高性能低延遲部署,這也是全球首個包含從模型裁剪、壓縮、量化到通用模型實現(xiàn)等優(yōu)化算法的完整方案的FPGA上AI開源框架。
2019-09-23 15:04:562350 在北京舉行的2019人工智能計算大會(AICC2019)上,浪潮宣布開源發(fā)布基于FPGA的高效AI計算框架TF2,這一框架的推理引擎采用全球首創(chuàng)的DNN移位計算技術(shù),結(jié)合多項最新優(yōu)化技術(shù),可實現(xiàn)通用深度學(xué)習(xí)模型基于FPGA芯片的高性能低延遲部署。
2019-12-17 15:22:001276 
FAIR一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究和開源框架的定期貢獻(xiàn)者。從PyTorch到ONNX, FAIR團(tuán)隊為實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的簡化做出了不可思議的貢獻(xiàn)。
2020-03-13 15:23:052074 3月25日下午，曠視科技舉辦線上發(fā)布會，宣布開源新一代AI生產(chǎn)力平臺Brain++的核心深度學(xué)習(xí)框架曠視天元（MegEngine）。
2020-03-25 16:56:202972 3月25日下午，中國人工智能領(lǐng)軍企業(yè)曠視科技舉辦線上發(fā)布會，正式宣布開源新一代AI生產(chǎn)力平臺Brain＋＋的核心深度學(xué)習(xí)框架曠視天元（MegEngine），成為全球首個將底層框架開源的人工智能企業(yè)。
2020-03-26 11:50:064214 清華大學(xué)計算機系胡事民教授研究團(tuán)隊提出了一個全新的深度學(xué)習(xí)框架——計圖（Jittor）。Jittor是一個采用元算子表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算單元、完全基于動態(tài)編譯（Just-in-Time）的深度學(xué)習(xí)框架。
2020-03-26 15:50:297516 近年來，開發(fā)者社區(qū)中，「開源」成了新流行趨勢。
尤其是深度學(xué)習(xí)框架，自騰訊2017年將ncnn開源之后，各大AI實驗室都「慷慨」的將自己的框架開源，以實現(xiàn)較為快速的創(chuàng)新。
2020-07-10 18:37:371594 只有前向傳播也有好處，這會使得代碼更簡單，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的安裝和組裝速度更快，在CPU上也足夠快。DNN模塊的OpenCV支持Caffe、TensorFlow、Torch、Darknet和ONNX格式的模型。由于OpenCV的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)不依賴于一個框架，因此沒有框架的限制。
2020-08-21 17:40:252423 計算機視覺中比較成功的深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，包括人臉識別，圖像問答，物體檢測，物體跟蹤。
2020-08-24 16:16:195650 
向往深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可是深度學(xué)習(xí)框架太難學(xué)怎么辦？百度傾心打造飛槳框架高層 API，零基礎(chǔ)也能輕松上手深度學(xué)習(xí)，一起來看看吧？另：文末有福利，一定要看完呦~ 高層 API，What 深度學(xué)習(xí)
2020-12-02 17:52:522711 目獲得了 GitHub 1400 星。 在深度學(xué)習(xí)時代，谷歌、Facebook、百度等科技巨頭開源了多款框架來幫助開發(fā)者更輕松地學(xué)習(xí)、構(gòu)建和訓(xùn)練不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而這些大公司也花費了很大的精力來維護(hù)
2020-12-16 09:36:564838 回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-08 14:29:595312 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且運用各種深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，進(jìn)而解決各種任務(wù)。 本文從PyTorch環(huán)境配置開始。PyTorch是一種Python接口的深度學(xué)習(xí)框架，使用靈活，學(xué)習(xí)方便。還有其他主流的深度學(xué)習(xí)框架，例如Caffe，TensorFlow，CNTK等等，各有千秋。筆者認(rèn)
2021-02-16 15:15:003116 回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-21 13:46:553613 隨著人工智能浪潮席卷現(xiàn)代社會，不少人對于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等名詞已經(jīng)耳熟能詳。可以預(yù)見的是，在未來的幾年里，無論是在業(yè)界還是學(xué)界，擁有深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)能力的企業(yè)都將扮演重要角色。
2021-02-02 10:56:3211559 導(dǎo)讀：近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了許多深度學(xué)習(xí)框架。這些框架各有所長，各具特色。常用的開源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK
2022-04-26 18:45:439868 5月5日，達(dá)摩院發(fā)布并開源新型聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架FederatedScope，該框架支持大規(guī)模、高效率的聯(lián)邦學(xué)習(xí)異步訓(xùn)練，能兼容不同設(shè)備運行環(huán)境，且提供豐富功能模塊，大幅降低了隱私保護(hù)計算技術(shù)開發(fā)與部署難度。
2022-05-05 15:22:002096 Apache MXNet 是一個靈活且可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)框架，支持多種深度學(xué)習(xí)模型、編程語言，并且有一個開發(fā)接口，因其易用性而受到高度重視。
2022-06-17 09:23:212939 PyTorch 是一種開源深度學(xué)習(xí)框架，以出色的靈活性和易用性著稱。這在一定程度上是因為與機器學(xué)習(xí)開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家所青睞的熱門 Python 高級編程語言兼容。
2022-07-29 10:26:555638 是不是深度學(xué)習(xí)就可以解決所有問題呢？是不是它就比傳統(tǒng)計算機視覺方法好呢？但是深度學(xué)習(xí)無法解決所有的問題，在一些問題上，具備全部特征的傳統(tǒng)技術(shù)仍是更好的方案。此外，深度學(xué)習(xí)可以和傳統(tǒng)算法結(jié)合，以克服深度學(xué)習(xí)帶來的計算力，時間，特點，輸入的質(zhì)量等方面的挑戰(zhàn)。
2022-11-28 11:01:152492 在 AI 技術(shù)興起后，深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 和 TensorFlow 兩大陣營似乎也爆發(fā)了類似的「戰(zhàn)爭」。這兩個陣營背后都有大量的支持者，并且他們都有充足的理由來說明為什么他們所喜歡的框架是最好的。
2023-02-02 10:28:141483 深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式，以預(yù)測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計算機視覺的深度學(xué)習(xí)模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行，以減少計算時間。
2023-05-05 11:35:282022 PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開發(fā)的一種基于Lua編寫的Torch庫的Python實現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫，也是目前使用范圍和體驗感最好的一款深度學(xué)習(xí)框架。
2023-05-08 14:20:581832 
這是一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)和邊緣計算基礎(chǔ)知識的綜述，包含了深度學(xué)習(xí)DL的幾種網(wǎng)絡(luò)模型的介紹，邊緣計算的基礎(chǔ)知識的介紹，以及二者的結(jié)合，如何利用DL來發(fā)展邊緣計算，如何用邊緣計
算發(fā)展DL,怎么在邊緣計算
2023-05-18 14:36:251 什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計算模型。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過變換各種架構(gòu)來對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:043074 的。PyTorch是一個開源的深度學(xué)習(xí)框架，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文將介紹PyTorch框架的基本知識、核心概念以及如何在實踐中使用PyTorch框架。 一、PyTorch框架概述 PyTorch是一個Facebook開源項目，是一個動態(tài)計算圖的深度學(xué)習(xí)框架。與靜態(tài)計算圖的T
2023-08-17 16:03:062335 深度學(xué)習(xí)框架是什么？深度學(xué)習(xí)框架有哪些？? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具，它可以幫助開發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動編寫代碼相比，深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開發(fā)和調(diào)試的時間和精力，并提
2023-08-17 16:03:093886 深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎 深度學(xué)習(xí)框架是一個非常重要的技術(shù)，它們能夠加速深度學(xué)習(xí)的開發(fā)與部署過程。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要進(jìn)行兩個關(guān)鍵的任務(wù)，即訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練是指使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:03:112217 深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么 深度學(xué)習(xí)是一種計算機技術(shù)，它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類的學(xué)習(xí)過程。由于其高度的精確性和精度，深度學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代計算機科學(xué)領(lǐng)域的重要工具。然而，要在深度學(xué)習(xí)中實現(xiàn)高度復(fù)雜
2023-08-17 16:10:572408 深度學(xué)習(xí)框架pytorch介紹 PyTorch是由Facebook創(chuàng)建的開源機器學(xué)習(xí)框架，其中TensorFlow是完全基于數(shù)據(jù)流圖的。它是一個使用動態(tài)計算圖的框架，允許用戶更靈活地定義和修改模型
2023-08-17 16:10:592657 深度學(xué)習(xí)框架tensorflow介紹 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow簡介 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow由Google開發(fā)，是一個開放源代碼的深度學(xué)習(xí)框架，可用于構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序
2023-08-17 16:11:023410 常重要的。本文將提供一些選擇建議，以及如何決定使用哪種框架和算法。 首先，選擇框架。目前，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最流行和使用最廣泛的框架有TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe。以下是每個框架的優(yōu)缺點： TensorFlow：Google開發(fā)的一個框架，支持大規(guī)
2023-08-17 16:11:051339 深度學(xué)習(xí)算法庫框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強大的機器學(xué)習(xí)方法，它可以用于許多不同的應(yīng)用程序，例如計算機視覺、語言處理和自然語言處理。然而，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫框架。在本文中，我們將探討
2023-08-17 16:11:071407 的深度學(xué)習(xí)框架，并對它們進(jìn)行對比。 1. TensorFlow TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊開發(fā)的一款深度學(xué)習(xí)框架，目前是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最常用的框架之一。 TensorFlow 主要的優(yōu)勢是其可擴(kuò)展性和豐富的社區(qū)支持，擁有非常強大的計算圖優(yōu)化、自動微分
2023-08-17 16:11:131555 深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù) 深度學(xué)習(xí)框架是一個能夠幫助機器學(xué)習(xí)和人工智能開發(fā)人員輕松進(jìn)行模型訓(xùn)練、優(yōu)化及評估的軟件庫。深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)則是需要使用深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用程序必不可少的技術(shù)，通過連接技術(shù)
2023-08-17 16:11:161355 深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹? 深度學(xué)習(xí)是最近幾年來非常熱門的話題，它正在徹底改變我們生活和工作的方式。隨著越來越多的創(chuàng)新和發(fā)展，人工智能和機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍正在大大擴(kuò)展。而對于深度學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域來說
2023-08-17 16:11:232191 深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個重要分支，多年來深度學(xué)習(xí)一直在各個領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供了
2023-08-17 16:11:261829 Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類、對象檢測、實例分割、語義分割、姿態(tài)評估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與評估。支持對數(shù)據(jù)集的合成、變換、增強等，此外還支持預(yù)訓(xùn)練模型庫下載相關(guān)的模型，直接預(yù)測推理。
2023-09-22 09:49:511906 
最常見的深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該是TensorFlow、Pytorch、Keras，但是這些框架在面向大規(guī)模模型的時候都不是很方便。 比如Pytorch的分布式并行計算框架（Distributed Data
2023-10-30 10:09:456811 
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其中的核心技術(shù)之一，已經(jīng)在計算機視覺領(lǐng)域取得了顯著的成果。計算機視覺，作為計算機科學(xué)的一個重要分支，旨在讓計算機能夠像人類一樣理解和解析圖像和視頻中的信息。而
2024-07-01 11:38:362396 深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，在過去十年中取得了顯著的進(jìn)展。在構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的過程中，深度學(xué)習(xí)框架扮演著至關(guān)重要的角色。TensorFlow和PyTorch是目前最受歡迎的兩大深度
2024-07-02 14:04:472446 在 SIGGRAPH 上推出的全新深度學(xué)習(xí)框架可用于打造自動駕駛汽車、氣候科學(xué)和智慧城市的 AI 就緒型虛擬表示。
2024-08-01 14:31:041631 
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