微软的Batch AI服务是一项新服务,它可以帮助你在GPU pool上训练和测试机器学习模型,包括深度学习模型.它简化了在当前许多流行的深度学习框架(如TensorFlow.Microsoft认知工具包等)上集群创建和模型训练的过程 Ubuntu DSVM 在Batch AI中作为本地VM映像支持的.Ubuntu DSVM预安装有许多深度学习框架.GPU驱动.CUDA和cuDNN组件,所以很容易就可以开始一个深度学习项目 数据科学家可以在单个DSVM上使用较小的数据集开发一个模型的初始版本,然…

AI应用开发实战 - 从零开始搭建macOS开发环境 本视频配套的视频教程请访问:https://www.bilibili.com/video/av24368929/ 建议和反馈,请发送到 https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/issues 联系我们 OpenmindChina@microsoft.com 零.前提条件 一台能联网的电脑,使用macOS操作系统 请确保鼠标.键盘.显示器都是好的 一.工具介绍 Viusal Studio code…

AI应用开发实战 出发点 目前,人工智能在语音.文字.图像的识别与解析领域带来了跨越式的发展,各种框架.算法如雨后春笋一般,互联网上随处可见与机器学习有关的学习资源,各大mooc平台.博客.公开课都推出了自己的学习资料. 在当前学习资料十分丰富的这个环境下,本教程从上手的角度,让大家能够真正动手开始进行AI的开发,提高大家的开发生产力水平,而不是简单地学习人工智能的底层算法和理论却迟迟不动手. 建议和反馈,请发送到 https://github.com/Microsoft/vs-tools-fo…

https://www.visualstudio.com/zh-hans/downloads/ai-tools-vs/ 开发.调试和部署深度学习和 AI 解决方案 Visual Studio Tools for AI 支持包括Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).Google TensorFlow.Theano.Keras.Caffe2 等深度学习框架的Visual Studio扩展.其开放式的体系结构还支持使用其他深度学习框架.Visual Studio Too…

在深度学习网络结构中,各个层的类别可以分为这几种:卷积层,全连接层,relu层,pool层和反卷积层等.目前,在像素级估计和端对端学习问题中,全卷积网络展现了他的优势,里面有个很重要的层,将卷积后的feature map上采样(反卷积)到输入图像的尺寸空间,就是反卷积层.那么它在tensorflow里是怎么实现的呢?本篇博文讲介绍这方面的内容. 1. 反卷积函数介绍 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padd…

Dynamic Multimodal Instance Segmentation Guided by Natural Language Queries 2018-09-18 09:58:50 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Edgar_Margffoy-Tuay_Dynamic_Multimodal_Instance_ECCV_2018_paper.pdf GitHub:https://github.com/…

参考代码地址:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/word_language_model /word_language_model/data.py 这个data加载文件写的很简洁,值得学习 参考代码地址:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/word_language_model /word_language_model/data.py 这个data加载文件写的很简洁,值得学习…

描述 在SQL Server中,内部闩锁体系结构可在SQL操作期间保护内存.通过页面上的读写操作,可以确保内存结构的一致性.从根本上讲,它具有两个类:缓冲区锁存器和非缓冲区锁存器,它们在SQL Engine中执行轻量级同步. 闩锁确保内存一致性,而锁确保逻辑事务一致性.当多个用户或应用程序同时访问同一数据时,锁定会阻止他们同时更改数据.锁由Microsoft SQL Server Compact数据库引擎在内部进行管理.用户执行DML操作时,将自动获取锁并在资源上释放锁.锁存器可确保包括索引和数…

概述 第一篇随笔从消息队列的定义和各种应用,以及kafka的分类定义和基本知识,第二篇就写一篇关于kafka的基本实际配置和使用的随笔,包括kafka的集群参数的配置,生产者使用机制,消费者使用机制.总之我会使用由浅到深,由概括到具体的介绍kafka的每个功能. kafka集群的配置 这里我只是介绍我认为比较重要的参数,当然也借鉴了网上多次提到的参数配置.严格来说这些配置并不单单指 Kafka 服务器端的配置,其中既有 Broker 端参数,也有主题(后面我用我们更熟悉的 Topic 表示)级别…

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.…