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谷歌官方回应:TensorFlow没有被放弃,未来与JAX并肩发展
tensorflow
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机器学习
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G TensorFlow 不是谷歌的一枚「弃子」,将会继续开发。 转自《机器之心》 前段时间,AI 界流传着这样一种说法,大概意思就是说,TensorFlow 已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 更是有外媒 Business Insider 采访了一系列开发人员、硬件专家、云供应商以及与谷歌机器学习工作关系密切的人,获得了同样的观点:201
计算机视觉研究院
2022-07-04
345
0
2022年,PyTorch在AI顶会的占比已经上80%了
pytorch
图像识别
图像处理
tensorflow
深度学习
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 扫描二维码 关注我们 微信公众号 : 计算机视觉研究院 机器之心报道 编辑:蛋酱 在2021年的各大顶会中,使用PyTorch的论文数量已经是使用TensorFlow的至少3倍以上,而这一差距还在持续扩大。 从早期的学术框架 Caffe、Theano,到后来的PyTorch、TensorFlow,自 2012 年深度学习再度成为焦点以来,很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。 2018 年底,谷歌推出了全新的J
计算机视觉研究院
2022-03-16
536
0
浙大博士整理的计算机视觉学习路线(含时间建议分配)
图像处理
编程算法
pytorch
机器学习
tensorflow
AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向,从几年前大家认识到 AI 的能力,到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域,很多的行业,AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用,而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉,因此,这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是: 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程,学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章,了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorflo
计算机视觉研究院
2022-03-04
704
0
OneFlow | 新深度学习框架后浪(附源代码)
分布式
深度学习
tensorflow
numpy
网络安全
随着深度学习的发展,用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能(Artificial Intelligence)需要更优秀的软件来释放硬件的能量已成业界共识。一方面,各种框架需要进一步降低编写深度学习分布式训练程序的门槛;另一方面,用户期待系统可以支持不同的深度学习网络模型,并实现线性加速。各知名深度学习框架正在朝这方面努力,但用户在使用这些框架时仍会遇到横向扩展性的难题,或者是投入很多计算资源但没有看到效率收益,或者是问题规模超过 GPU 显存限制而无法求解。
计算机视觉研究院
2020-08-06
982
0
需重视! | 深度学习网络环境搭建大全(下)
python
tensorflow
windows
ubuntu
人工智能突然火了起来,至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如:之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市,以及现在的无人酒店(阿里)、智慧小区,乃至于现在的仿人机器人等产品,都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术,现在都在一一实现。
计算机视觉研究院
2019-05-06
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新年福利 | 2019深度学习工具汇总
tensorflow
深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。软件库如:Torch(2011), Theano(2012), DistBelief(2012), PyLearn2 (2013), Caffe(2013), MXNet (2015) 和 TensorFlow(2015) 都能支持重要的研究项目或商业产品。
计算机视觉研究院
2019-03-07
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每日一学——TensorFlow的学习
tensorflow
开源
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
计算机视觉研究院
2018-04-17
1.3K
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DL框架的未来发展,TensorFlow/MXNet/Torch, 选哪个?
tensorflow
DL framework的学习成本还是不小的,以后未来的发展来看,你建议选哪个? 请主要对比分析下4个方面吧: 1. 实现新计算单元(layer)和网络结构的便利性 如:RNN, bidirectional RNN, LSTM, GRU, attention机制, skip connections等。 2. 实现不同学习任务的便利性 classification和regression自不用说,其他的: multi-label, multi-task, adversarial learning, reinfo
计算机视觉研究院
2018-04-17
1.4K
0
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