手把手教你搭建深度学习平台——避坑安装theano+CUDA

【手把手教你搭建深度学习平台——避坑安装theano+CUDA】的更多相关文章

手把手教你搭建深度学习平台——避坑安装theano+CUDA

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n…

手把手教你用深度学习做物体检测(五)：YOLOv1介绍

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &…

手把手教你用深度学习做物体检测(六)：YOLOv2介绍

本文接着上一篇<手把手教你用深度学习做物体检测(五):YOLOv1介绍>文章,介绍YOLOv2在v1上的改进.有些性能度量指标术语看不懂没关系,后续会有通俗易懂的关于性能度量指标的介绍文章. YOLOv2 论文:< YOLO9000: Better, Faster, Stronger> 地址: https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf yolov2和v1的区别引入了Batch Normalization 有一定的正则化效果,可以减轻过拟合,…

centos7 手把手从零搭建深度学习环境 (以TensorFlow2.0为例)

目录一. 搭建一套自己的深度学习平台二. 安装系统三. 安装NVIDA组件四. 安装深度学习框架 TensorFlow 五. 配置远程访问六. 验收七. 福利(救命稻草…

手把手教你用深度学习做物体检测(七)：YOLOv3介绍

YOLOv3 论文:< YOLOv3: An Incremental Improvement > 地址: https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdfyolov3 相比之前版本的改进网络的特征提取部分由 Darknet-19改成了 Darknet-53,更深了,速度确有下降,但是相比ResNet来说仍然高很多.…

ML平台_微博深度学习平台架构和实践

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977) 随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在…

手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台

本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台,那么,ELK 到底是什么呢? ELK 是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch.Logstash 和 Kibana. Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎. Logstash 是服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等存储库中. Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化. El…