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计算机视觉战队

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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 ajax 图像处理 https 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

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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

5110

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

6350

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

9170

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

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

1.3K0

DL框架的未来发展，TensorFlow/MXNet/Torch, 选哪个？

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

1.4K0

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