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深度學(xué)習(xí)框架介紹：TensorFlow和PyTorch
在不斷發(fā)展的人工智能世界中，開發(fā)人員在選擇正確的深度學(xué)習(xí)框架時常常感到困惑。無論是由 Google Brain 團(tuán)隊(duì)力量支持的 TensorFlow 豐富文檔，還是由 Facebook 人工智能研究實(shí)驗(yàn)室提供的 PyTorch 動態(tài)計(jì)算圖，選擇都不是那么簡單。有些框架在語義分割方面表現(xiàn)出色，而另一些框架則在 GPU 基準(zhǔn)測試方面表現(xiàn)出色。
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機(jī)器學(xué)習(xí)的框架和三個步驟
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)頇C(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認(rèn)識，主要內(nèi)容如下。
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PyTorch 宣布支持蘋果 M1 芯片，GPU大大加速，訓(xùn)練推理都加速
今年 3 月，蘋果發(fā)布了其自研 M1 芯片的最終型號 M1 Ultra，它由 1140 億個晶體管組成，是有史以來個人計(jì)算機(jī)中最大的數(shù)字。蘋果宣稱只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以實(shí)現(xiàn)比桌面級 GPU RTX 3090 更高的性能。
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RNN在自然語言處理中的應(yīng)用
本文節(jié)選自《深度學(xué)習(xí)入門之PyTorch》，本書從人工智能的介紹入手，了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，并學(xué)習(xí)如何用PyTorch框架對模型進(jìn)行搭建。 對于人類而言，以前見過的事物會在腦
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帶你了解pytorch，pytorch基本內(nèi)容介紹
為增進(jìn)大家對pytorch的了解，本文將對pytorch的簡單知識加以講解。如果你對本文內(nèi)容具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
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PyTorch如何加速數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練？分布式秘籍大揭秘
在芯片性能提升有限的今天，分布式訓(xùn)練成為了應(yīng)對超大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型的主要方法。本文將向你介紹流行深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式數(shù)據(jù)并行包的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和評估。 論文地
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Linux回應(yīng)美國實(shí)體清單
前天，Linux基金會終于對美國實(shí)體清單的出口管制做出了積極回應(yīng)，并向所有人保證。
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深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個主力框架
深度學(xué)習(xí)需要大量的計(jì)算。它通常包含具有許多節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且每個節(jié)點(diǎn)都有許多需要在學(xué)習(xí)過程中必須不斷更新的連接。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都有成百上千個相同的人工神經(jīng)元在執(zhí)行相同的計(jì)算。因此，
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高性能PyTorch是如何煉成的？整理的10條脫坑指南
如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 訓(xùn)練?一位有著 PyTorch 兩年使用經(jīng)歷的 Medium 博主最近分享了他在這方面的 10 個真誠建議。 在 Efficient PyTorch 這
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云計(jì)算必備知識-基于PyTorch機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡(luò)
生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。模型通過框架中（至少）兩個模塊：生成模型
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人工智能發(fā)展要經(jīng)歷多個階段 困難跟挑戰(zhàn)重重
對于什么是“人工智能公司”，目前還沒有明確的分類。對一些人來說，人工智能只是一個流行詞，被添加到營銷策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術(shù)，雖然這給市場帶來了一些真正創(chuàng)新的解決方案，
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人工智能公司的發(fā)展要經(jīng)歷多個階段 目前只經(jīng)歷了前兩個階段
對于什么是“人工智能公司”，目前還沒有明確的分類。對一些人來說，人工智能只是一個流行詞，被添加到營銷策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術(shù)，雖然這給市場帶來了一些真正創(chuàng)新的解決方案，
