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  • 文末福利 | 深度学习框架Keras与Pytorch对比

    想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创ai。 对于许多科学家、工程师和开发人员来说,tensorflow是他们的第一个深度学习框架。 tensorflow 1.0于2017年2月发布,可以说,它对用户不太友好。 在过去的几年里,两个主要的深度学习库keras和pytorch获得了大量关注...
  • 深度学习框架 fast.ai 2.0 正式发布

    如果你想入门深度学习,这是个难得的好机会。 软件、样例、课程,还有配套教材的开源版本,全都免费提供。 发布经历了长久的等待之后,深度学习框架 fast.ai 2.0 版本终于正式发布了。 fast.ai 课程,是为了践行 jeremy howard “让深度学习不再酷”的承诺。 这话的意思是也消除掉门槛,让更多没有高等数学和统计专业...
  • OneFlow | 新深度学习框架后浪(附源代码)

    作者:edison_goneflow 是什么? oneflow是开源的、采用全新架构设计,世界领先的工业级通用深度学习框架。 为什么是oneflow? 分布式训练全新体验,多机多卡如单机单卡一样简单完美契合一站式平台(k8s + docker)原生支持超大模型近零运行时开销、线性加速比灵活支持多种深度学习编译器自动混合精度中立开放...
  • DGL | 基于深度学习框架DGL的分子图初探

    dgl简介纽约大学、纽约大学上海分校、aws上海研究院以及aws mxnet scienceteam共同开源了一个面向图神经网络及图机器学习的全新框架,命名为deep graph library(dgl)。 在设计上,dgl秉承三项原则:dgl必须和目前的主流的深度学习框架(pytorch, mxnet, tensorflow等)无缝衔接。 从而实现从传统的tensor运算到图...
  • TensorFlow与主流深度学习框架对比

    tensorflow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了github上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习、深度学习项目中排名第一,甚至在所有的python项目中也排名第一。 本文将带我们简单了解下tensorflow,并与其他主流深度学习框架进行了对比。 本文选自《tensorflow实战》。 tensorflowtensor...
  • 利用 Conda 安装深度学习框架 Pytorch

    1. 前言pytorch 目前是炙手可热的深度学习框架。 和 tensorflow 比较起来学习曲线更加平滑,不用写大量的样板代码就可以对网络进行训练和使用。 在最新版本的 pytorch 中开始支持 java 。 但是安装 pytorch 并不是很容易的事。 今天就来说一下如何利用 conda 安装 pytorch 。 2. conda这里简单提一下 conda , conda ...
  • 深度学习框架对决篇:Keras VS PyTorch

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  • 原创 | 深度学习框架比较,我该选择哪一个?

    近年来,深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。 面对繁多的应用场景,深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作,更聚焦业务场景和模型设计本身。 使用深度学习框架完成模型构建有如下两个...
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    目前主流深度学习框架有tensorflow和pytorch,由于一些原因我只在windows10下安装了以上两个深度学习框架。 tensorflow在16年底就出了在windows下可安装的版本,而pytorch在2018年4月25号也出了可在windows下安装的版本。 接下来我将给出最简单的方法来安装深度学习框架。 在安装深度学习框架前,首先需要安装...
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    小编说:目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,本文介绍了6种常见的深度学习框架,pytorch与他们相比又有哪些优势呢? 本文选自《深度学习框架pytorch:入门与实践》 pytorch的诞生2017年1月,facebook人工智能研究院(fair)团队在github上开源了pytorch,并迅速占领github热度榜榜首。 作为一个2017年才...
  • 深度学习框架OneFlow的并行特色(附框架源码和教程)

    作者:edison_goneflow 是什么? oneflow是开源的、采用全新架构设计,世界领先的工业级通用深度学习框架。 1、背景在之前,“计算机视觉研究院”已经详细分享了oneflow深度学习框架基础结构以及分析了分布式子训练的特点,今天我们就简单说说oneflow的并行特色。 ?在consistent 与 mirrored 视角中, 我们已经知道 ...

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