常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

前言 深度学习在图像处理.语音识别.自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算.如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端. 由于智能终端CPU和内存资源有限,为了提高运算性能和内存利用率,需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法.TensorFlow版本增加了对Android.iOS和Raspberry Pi硬件平台的支持,允许它在这些设…

新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten…

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI…

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题.比如在下面的这个问题中:如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类.但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题. 比如在下面的这个问题中: 如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类. 但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据…

1. 深度学习简介 2. TensorFlow系统介绍 3. Hello TensorFlow 4. CNN看懂世界 5. RNN能说会道 6. CNN LSTM看图说话 7. 损失函数与优化算法 TensorFlow的出现和成熟,改变了深度学习的入门和深造路径.今天我们完全可以从具体需求出发,以实践主导,比较容易地入门这一前沿人工智能技术.但是要超越写写例子.做做Demo的层次,创造性地解决新问题,必须在理论上达到一定的理解高度.本书就是沿着这样一个思路展开的,本书作者开辟了一条由实践主导.兼…

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快…