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Ubuntu说，我想在Linux中从事深入学习和计算机视觉方面的工作。
我知道在AWS，Azure中有一些预先建立的图像就是为了这个目的。是否有任何可用的映像/设置Ubuntu或其他Linux预装流行的深度学习/计算机视觉框架？
浏览 0提问于2019-11-09得票数 1
我的同事和我考虑购买一台新的服务器，以便用SXM2、NVlink等进行深入学习。因为它的power8体系结构，我预计在它上构建一个通常的堆栈会遇到一些困难。docker + tensorflow，用于深度学习框架。是否有人有经验，如果以下设置将工作，或我必须期待困难/不可能？用于NVLINK的SXM2 Power8 -4 x P100 GPU
通过SLURM调度程序处理。深度学习<em
浏览 5提问于2016-11-02得票数 0
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我正在读这份报纸宽深度学习重构系统的报纸，一件事也不懂。
为了提供延迟服务，他们实际上首先根据用户查询得到100个最好的应用程序，然后根据概率分数对它们进行排序。还有其他类似的深度学习框架吗？
浏览 0提问于2017-02-15得票数 0
深度学习的大部分知识都很深奥，作为一个深度学习领域的小白，想要了解一下深度学习分为哪些大致的框架，分别的内容又有哪些？哪些框架可以通过腾讯云服务器来开始学习呢？
浏览 2829提问于2018-09-07
为了在集群上运行深入学习，我认为其中一些选项是：
我不知道这些选择中哪一种适合我的需要。我读过，他们似乎不支持CNN。
浏览 10提问于2015-07-01得票数 0
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深度学习框架的新功能。尝试使用Nvidia Digits，在运行Digit-denserver时遇到问题。数字的安装我遵循以下链接：有什么建议吗？系统信息操作系统: Ubuntu 14.04 Cuda 8.0 Cudnn 5.0
浏览 3提问于2017-03-06得票数 1
我最近开始研究深度学习和其他ML技术，我开始寻找框架来简化构建网络的过程并对其进行培训，然后我发现TensorFlow在这个领域几乎没有什么经验，对我来说，如果与深度学习一起工作，速度似乎是制造一个大型ML系统的一个重要因素，那么为什么谷歌选择python来制造TensorFlow呢？与C++这样的语言相比，使用Python进行机器学习有什么好处？
浏览 12提问于2016-02-28得票数 174
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我做了一个google cloud linux计算引擎，有230 GPU的标准永久磁盘，1个GPU(特斯拉K80)，13 GPU内存，2vcpu。我已经安装了jupyter笔记本和所有的深度学习框架，我能够完美地使用它。但我不知道如何在我的计算引擎实例上运行的jupyter笔记本上访问我的计算机中的深度学习数据。
浏览 1提问于2018-01-19得票数 0
所以我正在制作一个聊天机器人。像意图分类、实体提取和对话生成这样的事情几乎都是done.The会话是无状态的，现在我只能在会话中实现上下文(这意味着聊天机器人可以记住用户所说的话并做出相应的响应)。我希望上下文管理几乎与IBM Watson对话相同。
浏览 0提问于2017-09-13得票数 0
我在python(使用numPy)中从头开始编写了一个深度学习模型，而不使用任何框架，比如keras或tensorflow。到目前为止，我的模型工作良好，但它运行在CPU上。
浏览 0提问于2020-07-05得票数 -1
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我是深度学习的新手。我在互联网上关注了一些课程材料，我发现他们正在使用KERAS、张量流等深度学习框架来构建深度神经网络。此外，我在一些课程材料中发现，他们正在从头开始构建深度神经网络，而不是使用框架。所以我想知道，因为我刚开始深入学习，什么对我来说是最好的。无论是使用框架构建神经网络还是从头开始构建。如果我直接使用框架而不是从头开始构建，有没有什么东西可能会丢失。 我知道他们已经开发了像KERAS
浏览 21提问于2019-06-23得票数 0
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我是深度学习的新手。我想在TesonFlow上测试我的数据。我已经通过蟒蛇安装了TensorFlow。请指导我如何使用它来测试我的数据。我有windows和linux两种操作系统。
浏览 1提问于2018-10-10得票数 0
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如何发现鸟巢中的鸟类？
、、、
我对视频处理非常陌生，但我的朋友--生物学家提出了一个有趣的问题。有一个摄像机指向一个特定的鸟巢。镜头很大(几百个小时)。任务是给出特定的时间范围，当一只鸟访问鸟巢。特定任务
OpenCV ..well，让我们只让它工作就像一天的工作。好的，这是因为，我试图让它在Python3.5上工作。没起作用。然后它做到了。但它没有打开文件。无论如何，这就是我转向C++的原因(更别提运行速度为
浏览 4提问于2016-10-13得票数 0
我目前正在研究不同的深度学习框架，特别是训练和部署卷积神经网络。其要求是，它可以使用GPU在普通PC上进行培训，但经过训练的模型必须部署在三种主要的移动操作系统上，即安卓、iOS和Windows。如果没有，您能推荐一个满足这些要求的替代框架吗？理想的情况下，有一个简单的脚本接口，用于快速原型？编辑：，我现在正在测试。从源代码上构建Windows和Linux，可以以"Lego块“的方式进行扩展，而且专用的NDL (，网络描述语言)非常容易阅读和学习<
浏览 0提问于2016-02-08得票数 3
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是一个“帮助深度学习框架管理数据自动化系统内存的简单库”。
，由Theano，Torch和Caffe支持。
浏览 0提问于2017-02-22得票数 3
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我刚开始学习码头，所以这个问题对你们中的一些人来说可能是微不足道的。我在windows 10 Enterprise(64位)中安装了最新版本的docker ( 19.03.2 )，并打开了Linux容器。我的指南建议我在我的深度学习项目(基于PyTorch框架)中使用docker。我读了几篇文章，讲述了为什么使用码头使生活变得容易，我可以遵循其中的大多数。对我来说，使用坞的主要原因是GPU资源不可用。因此，我成功地在我的windows系统中安装了对接器19.03.2。但是为了使用NVID
浏览 1提问于2019-09-30得票数 8
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我正在探索推荐系统的领域，我所能找到的只是利用深度学习的技巧。我不想在深造领域工作。因此，对于内容推荐系统，除了深度学习之外，还有其他方法吗？或者，如果我不喜欢深度学习，我应该换个话题吗？我还想在推荐系统中绘制图表，但是对于内容而不是基于协作的建议。任何资源都是有用的。
浏览 2提问于2022-05-18得票数 0
实际上，我制作了一个视频类别分类器机器学习模型(深度学习)。现在，我想用这个模型做一个铬的扩展。所以，我要怎么做。我知道这是一个非常广泛的问题，但我感谢你提供了一些相关的知识或链接。
浏览 0提问于2022-10-17得票数 1
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