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Python机器学习算法说书人

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k 阶奇异值分解之图像近似

pytorch numpy tensorflow 编程算法

我们都知道，一般情况下，一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵（RGB 格式），当然也有四个矩阵（RGBA 格式）或者一个矩阵（灰度图）的情形。然而，进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽，传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下，要想减少带宽占用和传输时延，只能对数据进行压缩。稍微想一下，对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗？矩阵压缩有很多种方法，在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。

不可言诉的深渊

2021-11-30

9470

单 Win10 系统（无虚拟机）安装 PyTorch 和 TensorFlow（都是 GPU 版本）

深度学习 tensorflow pytorch python

看到标题，可能很多人会不太可能实现，因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样，即使使用 Python 虚拟环境也是不可能把不同版本的 CUDA 做隔离，因为 CUDA 和 Python 虚拟环境没有一点关系！即使如此，我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上，只不过不能安装两个框架的最新版本！

不可言诉的深渊

2021-11-02

8940

用 GPU 运行代码，还有这种操作？！

深度学习 tensorflow 编程算法

计算机组成原理里面提到计算机必须具备五大基本组成部件：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备，其中运算器和控制器必定存在于 CPU 中。然而，如果 CPU 中运算器数量特别少，我们的程序却需要进行大量的巨型矩阵的运算，使用 CPU 运行时间会特别长。我们先来简单分析一下为什么 CPU 运行时间会特别长，因为运算量非常大，同时 CPU 只能一次运算一条数据，虽然现在 CPU 普遍是多核，但是处理大量的数据还是显得力不从心。这个时候我们就不能使用 CPU 了，而应该使用 GPU，我们首先来看一下 GPU 究竟是个什么东西。

不可言诉的深渊

2020-06-04

4.2K0

TensorFlow实现CNN（卷积神经网络）

python tensorflow

对CIFAR-10数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：

不可言诉的深渊

2019-07-26

9310

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