现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
Colaboratory（简称 Colab），是Google公司的一款产品，可以浏览器中编写和执行 Python 代码。
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU，他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地，Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利，通过链接即可与其他的开发者共享文件。
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。
Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
前段时间，在利用ControlNet重新定义你的AI姿势中提到了如何利用快捷方式节省谷歌硬盘，由于目前收集到的模型站点涉及的模型较少，且缺少lora模型。因此寻思着自己是不是也可以做一些热点模型的站点出来分享给大家，这样大家就可以全身心的进行AI绘画了，不用操心模型和谷歌硬盘容量的问题了。
导读：本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
前段时间给大家分享了如何利用colab实现AI绘画自由[1]又更新了不少新功能。最重要的是可以通过谷歌硬盘的快捷方式导入模型，极大的节省了谷歌硬盘容量。
“可以将 LlamaIndex 视为外部数据和 LLM 连接在一起的黑匣子。”在 Zilliz 组织的网络研讨会中，LlamaIndex 的联合创始人兼首席执行官 Jerry Liu 曾这样说道。
机器之心专栏 作者：Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境，支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等)，支持 pip 安装任意自定义库。 网址：https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
然而这个 GPT-2 模型内含多达 15 亿个参数，过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧，并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境，免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境，支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等)，支持 pip 安装任意自定义库。网址：https://colab.research.google.com
作为ChatGPT之前的版本，GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术，它可以自动生成文本，理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务，如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
计算机视觉无处不在-从面部识别，制造，农业到自动驾驶汽车。今天，我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界，学习如何使用YOLO算法检测车牌。
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时，将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站，模型将对皮肤病变进行分类。
如今，机器学习和计算机视觉已成为一种热潮。我们都看过关于自动驾驶汽车和面部识别的新闻，可能会想象建立自己的计算机视觉模型有多酷。然而，进入这个领域并不总是那么容易，尤其是在没有很强的数学背景的情况下。如果你只想做一些小的实验，像PyTorch和TensorFlow这样的库可能会很枯燥。
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。推理时，基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT，您可以优化所有主流框架中训练出的神经网络模型。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！
# -*- coding: utf-8 -*- """tf_GUP.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1crfzBEkEzf5Y8oGyDepR1PGem5CITnk2 """ import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name(
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
瑜伽是一种古老的运动，近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose（一种先进的对象检测模型）对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到：
选自Medium 作者：Sagar Howal 机器之心编译 参与：路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费，这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司，他们提供了名叫Gradient的服务：大家都可以用云端GPU，直接跑Jupyter Notebook，不需要付费。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
本文中的所有代码都在GitHub Repository上。数据集已经在适当的文件夹中，并且代码可以运行（在安装PyTorch之后）。
安装其他库的命令：!pip install或者!apt-get install命令
生成对抗网络（GAN） 是机器学习中的一项最新创新，由 Ian J. Goodfellow 及其同事于2014年首次提出。
项目链接：https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 该项目一出即引发了人们的广泛关注，有的人表示不敢相信，也有人哭晕在 Colab。
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
Winzip Mac是Mac上的老牌解压缩软件，老字号的压缩软件当然更稳定更靠谱。Winzip Mac注册版率先支持ribbon界面， 支持 ZIP、CAB、TAR、GZIP、MIME, 以及更多格式的压缩文件。您可以压缩并加密文件更快捷，更安全。
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【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，并提供了一整套简单直观的 API。Milvus 具备高度灵活、稳定可靠以及高速搜索等特点，在全球范围内已被数百家组织和机构所采用。他们将 Milvus 与 AI 模型结合，广泛应用于以下场景：
本期是关于路面语义分割方法的。因此，这里的重点是路面模式，例如：车辆行驶在哪种路面上或道路上是否有损坏，还有道路标记和减速带等等。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
随着互联网的快速发展，越来越多的图片和视频出现在网络，特别是UCG产品，激发人们上传图片和视频的热情，比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传，这就带来监管问题，如果没有内容审核，色情图片和视频就会泛滥。前不久，一向以开放著称的tumblr，就迫于压力，开始限制人们分享色情图片。更别提国内，内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么？传说百万年薪，每天看黄片看得想吐，但最近又很少有人提及这一职业，这个应监管而生的职业，因人工智能的出现又快速消亡。（当然也不是完全消亡，毕竟判断是否色情是一个主观的事情，有些艺术和色情之间的边界比较模糊，需要人工加以判断）
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