与此类似，深度学习框架也有这样的作用，只是针对深度学习领域而言。 目前，已有多家机构推出了深度学习框架，有的是通用型的，有的是专注某个领域的。...本书讲解的飞桨，是一款既具有通用性，也包含各专门领域模型和工具组件的深度学习框架。 飞桨提供了通用的开发和训练框架，开发者可以基于这些框架进行深度学习任务的开发和训练，并生成相应模型。...PGL：基于飞桨的图学习框架（Paddle Graph Learning ，PGL）。 PARL：飞桨强化学习框架。 PaddleHelix：基于飞桨深度学习框架开发的生物计算工具和平台。...Paddle Serving：飞桨的服务化部署框架，提供在线推理服务，支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，能部署到多种硬件和各类常用操作系统。...飞桨除了提供模型之外，还针对某些专门任务提供了一些辅助工具，例如全流程开发工具 PaddleX、自动化深度学习框架 AutoDL、可视化分析工具 VisualDL、弹性计算框架 EDL、联邦学习框架 PaddleFL
新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。...当我们在大规模系统里考虑机器学习，在机器人控制的系统领域，或者在大规模系统里的大脑系统，非监督、半监督和强化学习会扮演愈发重要的角色。...2.MXNet 轻量、便携、灵活性强的分布式/移动深度学习系统，并能对动态的、突变的数据流进行调度。...3.Chainer 深度学习的神经网络灵活框架。...这些模型不是隐藏起来的，而是在研究和学习的过程中，有很大的透明性和灵活性。 6.Deeppy 基于 Theano 高度扩展性的深度学习框架。 7.Idlf Intel 的深度学习框架。
Tensorflow 由 Python API 编写，通过 C/C++引擎 加速； 使用 数据流图 生成 深度学习 中 最常见的 基本单元 。...指定的默认graph 中进行操作) Session (会去遍历那些具有依赖关系的op) Operation (节点) ---- [1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
DeepXplore，参阅机器之心的报道《学界 | 新研究提出 DeepXplore：首个系统性测试现实深度学习系统的白箱框架》。...关于 DeepXplore 这篇论文描述了一种用于验证基于深度神经网络（DNN）的系统的方法，下面部分来自原论文的摘要： 我们提出了 DeepXplore：这是首个系统性测试真实深度学习系统的白箱框架（...该框架解决两个难题：（1）生成能够激发一个深度学习系统逻辑的不同部分的输入（input）；（2）在不涉及手动操作的情况下，识别深度学习系统的不正确行为。...然后，利用多个有类似功能的深度学习系统作为交叉引证，因此避免了对错误行为的手动检查。...正如他们描述的一样： 最后，我们表明尽可能生成测试输入（该输入需要在最大化深度学习系统的神经元覆盖的同时揭示出尽可能多的有区别的行为（即多个相似深度学习系统之间的差异））的问题可以如何被形式化成一个联合优化的问题
项目代码是在Windows 7上运行的，主要用到的Matlab R2013a和Python，其中Matlab用于patch的分割和预处理，卷积神经网络搭建用到了根植于Python和Theano的深度学习框架...Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU，用起来特别简单，适合快速开发。...不要装Python3.5.1，不然后续的深度学习配置各种坑。在Python的官方主页下载Python安装包。...安装pip pip对于python就相当于apple store对于iPhone，是各个包的下载中心，刚刚下完的python相当于一个裸机，需要在pip里面下载一些深度学习需要的包~所以现在我们先下载安装...安装深度学习框架Keras 上面都是基本的准备东西，要是你已经跪在前面了，那。。只能。。自求多福：) 啰，我现在要开始正式讲keras怎么用了！
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？...本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？...使用 Python 或 C++ 编程接口，CNTK 支持 64 位的 Linux 和 Windows 系统，在 MIT 许可证下发布。...MXNet 是一个全功能、可编程和可扩展的深度学习框架，支持最先进的深度学习模型。...系统的深度神经网络 该框架结合了 Torch7 高效灵活的 GPU 加速后端库与直观的 Python 前端，它的特点是快速成形、代码可读和支持最广泛的深度学习模型。
深度学习的框架Tensorflow,Pytorch,Keras,Theano..,每个都有它自身的优势，有的性能好，有的学习曲线平滑，有的部署方便。 这一小节，简单介绍一下Keras....在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。 ---- Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 是为人类而非机器设计的 API。...与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。...---- Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中 你的 Keras 模型可以基于不同的深度学习后端开发。...Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。
前言 在整理最近学习的知识时，突然意识到机器学习与深度学习的差别。...之前学的gd算法，logistic回归算法，svm算法等都属于机器学习的范畴，而深度学习与他们其实是并列的关系，同属机器学习这个大的范畴。...个人认为深度学习其实是曾经没落的BP神经网络的发展，可以说神经网络就是趁着深度学习的浪潮借尸还魂的。不过，深度学习想要理解起来也不是那么容易的。...既然如此，我们何不搭建一个黑盒环境，先直观感受一下深度学习的魅力再慢慢研究呢？这里我们用到的工具就是Caffe深度学习框架。 简介 说道Caffe，我们不得不提他的作者贾扬清（点击进入个人主页）。...官网：http://caffe.berkeleyvision.org/ 环境搭建 根据惯例，本人还是一切以官方文档做参考，搭建在ubuntu14.04系统上。
PyTorch是深度学习领域中一个非常流行的框架，它提供了丰富的高级知识点和工具来帮助深度学习开发人员在项目中快速迭代、优化和调试。在本文中，我们将讨论PyTorch项目实战中的一些高级知识点。...该函数每隔一定步数（step_size）就将学习率乘以一个因子（gamma），可以帮助我们在训练过程中控制学习率的下降速度。...以下是一些常用的模型部署和推理技巧： 模型转换：将PyTorch模型转换成其他框架（如TensorFlow、ONNX等）或硬件（如CUDA、Vulkan等）的模型格式，以提高模型的可移植性和推理速度。...模型部署：将PyTorch模型嵌入到其他应用程序中（如Web应用、移动应用、嵌入式系统等）并实现高效的推理过程，以满足不同应用场景的需求。...总之，PyTorch是一个非常强大和灵活的框架，提供了许多高级的知识点和工具来帮助我们在深度学习项目中高效地实现各种功能。
本文转自陈云的《深度学习框架PyTorch:入门与实践》。感觉现在还很难说哪个深度学习框架更好（只有更流行的）。...目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras等，常见的深度学习框架如下图所示。 ?...尽管Theano即将退出历史舞台，但作为第一个Python深度学习框架，它很好地完成了自己的使命，为深度学习研究人员的早期拓荒提供了极大的帮助，同时也为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向： 以计算图为框架的核心...TensorFlow主要用于进行机器学习和深度神经网络研究， 但它是一个非常基础的系统，因此也可以应用于众多领域。...严格意义上讲，Keras并不能称为一个深度学习框架，它更像一个深度学习接口，它构建于第三方框架之上。Keras的缺点很明显：过度封装导致丧失灵活性。
在这里，我们将介绍八大深度学习框架，以便您更好地了解哪个框架最适合您，或者在解决您的业务挑战时更方便。 1....TensorFlow TensorFlow可以说是最好的深度学习框架之一，并且已经被Airbus，Twitter，IBM和其他几个巨头采用，这主要归功于其高度灵活的系统架构。...作为一个以商业为重点的商业分布式深度学习平台，这一深度学习框架的最大优势在于，您可以将整个Java生态系统整合在一起，以执行深度学习。...使用Java作为您的核心编程语言，如果您正在寻找一种将深度学习模型部署到生产的强大而有效的方法，那么您当然应该选择这种深度学习框架。...结论 很明显，深度学习的出现引发了许多机器学习和人工智能的实际使用案例。通过深度学习，以最简单的方式分解任务，以便以最有效的方式协助机器。 上面列表中哪个深度学习框架最适合您的业务需求？
随着深度学习研究热潮的持续发酵，各种开源深度学习框架层出不穷，其中包括：Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano 和 Torch (著名开源深度学习框架 Keras...在关注度方面，我们发现 TensorFlow 远远超过其他深度学习框架。...TensorFlow Serving 的出现使得 TensorFlow 具有深度学习平台的雏形。一个深度学习框架也许只需要考虑如何把模型训练好。...相反地，如果一款深度学习框架没有进入生产环境，只是作为个人调研和实验的工具，工程师就没有直接理由了解和使用它了。各种深度学习框架中，TensorFlow 的官方最具有面向生产环境的意识。...深度学习框架大战正在进行，谁将夺取“深度学习工业标准”的荣耀，我们拭目以待。
看题目，相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，如果你之前已经读过该文章...需要构建高度专业化的分布式学习算法和高效的服务系统来处理youtube庞大的用户和视频数量。 2）Freshness：这体现在两方面，一方面视频更新频繁，另一方面用户行为更新频繁。...构造一个强健的系统是十分困难的。 面临如此多的挑战，youtube是如何搭建自己的推荐系统的呢？我们一起来看看。 2、Youtube推荐系统 整体架构 Youtube推荐系统的整体架构如下： ?...但是上述仅是经验之谈，也许类似阿里深度学习演化网络中RNN + Attention的方法，能够取得更好的推荐效果。...5、总结 好了，本文就到这里了，我们一起回顾了一下Youtube的视频推荐系统，它是一个两阶段的系统。在每一个阶段，都有很多值得我们思考和学习的细节。
引言 大家在前序文章中学习了很多关于神经网络的原理知识和实战技巧，在本篇内容中ShowMeAI给大家展开介绍深度学习硬件知识，以及目前主流的深度学习框架TensorFlow和pytorch相关知识，借助于工具大家可以实际搭建与训练神经网络...本篇重点 深度学习硬件 CPU、GPU、TPU 深度学习框架 PyTorch / TensorFlow 静态与动态计算图 1.深度学习硬件 GPU（Graphics Processing Unit）是图形处理单元...GPU一般自带内存，也有自己的缓存系统。图上GPU的运行速度是CPU的20多倍。 TPU是专门的深度学习硬件，运行速度非常快。...2.深度学习软件 2.1 DL软件概述 现在有很多种深度学习框架，目前最流行的是 TensorFlow。 第一代框架大多由学术界编写的，比如 Caffe 就是伯克利大学开发的。...所以现在大部分深度学习框架的主要目标是自己写好前向传播代码，类似 Numpy，但能在 GPU 上运行且可以自动计算梯度。
继一月份图像处理库光谱、去年底的自然语言处理建模框架pytext和11月的人工智能增强学习平台horizon的公开之后，Facebook的人工智能研究部门今天宣布，pythia——一个模块化即插即用框架...正如Facebook在一篇博客文章中所解释的，Pythia——建立在公司Pythorn机器学习框架之上——主要用于视觉和语言任务，如回答与视觉数据相关的问题和自动生成图像标题。...Facebook人工智能部门在人工智能竞赛中使用的顶级参赛作品，如LoRRA，一个同时赢得2018 VQA挑战和2018 Vizwiz Challenge比赛的视觉和语言模型，它能够展示以前最先进的AI系统如何实现顶级基准测试结果并将其性能与新模型的性能进行比较...“这将使社区更容易建立并完善系统的基础和基准。我们希望能够消除一些障碍，使研究人员能够更快地为人们和智能机器开发新的交流方式。
1" 3type: "Convolution" 4bottom: "image" # 输入 5top: "conv1_1" # 输出 6param { 7lr_mult: 1.0 #权值学习率的系数...， 8decay_mult: 1 # 学习率的衰减系数 9} 10param { 11lr_mult: 2.0 # 偏置的系数 12decay_mult: 0 # 偏置的衰减系数 13} 14convolution_param...19type: "gaussian" 20std: 0.01 21} 22bias_filler { 23type: "constant" 24 } 25 } 26} lr_mult: 学习率的系数...，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。...如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。 pad: 进行边缘扩充。默认为0, 也就是不扩充。
python-deep-learning-frameworks-reviewed/ 麦迪逊月 - 2017年1月31日 ---- 我最近偶然发现了我在“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案，它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展...我会根据别人的经验，提供一个关于2017年python深度学习生态系统的清晰、全面的路径。...文档：http://deeplearning.net/software/theano/ 概要： Theano是数值计算的主力，它支持我们列表中的许多其他深度学习框架。...文档：http://pytorch.org/docs/ 概要： PyTorch在一个多星期前发布，是Python的深度学习框架列表中的新的孩子。...大家对PyTorch在Python深度学习生态系统中将扮演的角色众说纷纭，但所有迹象表明PyTorch是我们列表中其他框架的一个非常受人尊敬的替代品。
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于磁带的自动系统的深度神经网络。...这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在发表过程中都加入了大多数人不理解的PyTorch代码。...我们定义一个优化器并传递网络参数和学习率（opt = torch .optim.Adam （model.parameters （），lr = learning_rate ））然后我们调用（opt.step
这里就不详细介绍了，具体的可以查阅源代码mnist.py(https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/examples/mnist.py) 2、建立模型 和所有的框架一样...的详细使用可以查阅官方文档lasagne.layers(http://lasagne.readthedocs.io/en/latest/modules/layers.html) 3、训练模型 和一般的深度学习框架类似...如果要学习Theano库的其它一些用法以及各种函数的具体使用方法，建议查询官方文档里的API，主要包括： -END-
DeepTables：用于表格数据的深度学习工具包 ? 简介 MLP（也称为全连接神经网络）已被证明在学习分布表示方面效率低下。 事实证明，感知器层的“Add”操作在探索乘法特征交互时性能较差。...如何在神经网络中有效地学习功能交互成为最重要的问题。 目前为止，业界已经提出了各种模型来进行CTR预测，并且这些模型在最近几年中将一直优于现有的最新技术。
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