定制化 因为微搭是基于『云开发』使用的，所以如果熟悉云开发TCB，可以灵活使用 方法意图有两个作用 分类 模板方法的生成，不同『方法意图』生成的模板方法不一样 状态 分开发、预览、发布三种状态 数据源...——外部 只有一堆堆方法，没有数据源 『云函数』可以合并多个接口数据处理，相当于中间件功能 应用编辑器 单文本框嵌套循环使用，需要使用到『表达式』 forItems.id11[forItems.id12
本次有机会受邀参加腾讯云GPU服务器试用活动，这里附上个人的快速上手指南。...1.系统选择 个人建议如果是不怎么熟悉linux相关环境的小白想要快速上手深度学习的开发，可以先试用Windows Server系统，理由是会更偏向于平时使用的Windows系统。..._20220511141908.png 2.驱动安装 如果这里是选择的Windows系统来进行深度学习，那么环境搭建也是相当简单。只需要按照官方文档去安装驱动和cuda就可以了。...这里附上腾讯云官方的文档说明，就不重复赘余了。...d.配置完以上环境后，别忘了再安装一下python工具，这里笔者建议用JetBrains的PyCharm. 配置完环境后，就可以愉快的开始你的深度学习之旅了~
系统初始化环境 Linux：Ubuntu 18.04.1 Mem：20G CPU：Intel Xeon Sliver 4110(2.1 GHz) 4核 GPU：Tesla P4 1颗 深度学习环境配置...其中2-6步来源于nvidia官网教程 此外，rufile安装、rpm包安装、Windows系统安装等方式也可参见腾讯云文档 安装Anaconda 注意：建议在普通用户状态下安装，而非root用户下安装...0 (4).png 创建虚拟环境 1.创建python=3.7的名字为keras的虚拟环境 conda create --name keras python=3.7 2.激活keras环境 conda...# python import keras 虚拟环境中安装jupyter 1.在虚拟环境中输入jupyter指令，提示失败。因为并未安装。 可以使用conda list指令查看已安装的包。...点击文件夹图标 -> 选择远程虚拟环境中的python解释器。 eg：/home/ubuntu/anaconda3/envs/keras/bin/python 这样虚拟环境就可以使用了。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（一）Python入门。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（二）感知机。...感知机是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。 感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有0/1两种取值。在本书，0代表“不传递信号”，1代表“传递信号”。
最近在跑深度学习，需要大量的算力资源，偶然机会注意到了腾讯云的GPU云服务器的体验活动，果断参加，现将我个人的快速上手体验和遇到的问题分享给大家，请大家指正。...（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境。...三、深度学习环境配置 推荐基础搭配：Anaconda + Pytorch + Tensorflow，其它可按需求安装，如果是零基础，同样推荐参考：零基础小白使用GPU云服务器（以Windows系统为例）...搭建自己的深度学习环境 特别强调在安装Pytorch 、Tensorflow或其它库时，推荐使用清华源安装，可以显著加快下载速度，毕竟时间还是很宝贵的。...Tensorflow_gpu pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样，GPU云服务器的深度学习环境就已经搭建好了
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（三）神经网络。...神经网络的可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 激活函数 将输入信号的总和转换为输出信号，这种函数一般称为激活函数。激活函数决定如何来激活输入信号的总和。激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。...求解机器学习问题的步骤可以分为“学习”和“推理”两个阶段。首先，在学习阶段进行模型的学习（指使用训练数据、自动调整参数的过程），然后，在推理阶段，用学到的模型对未知的数据进行推理（分类）。...在输出层使用softmax函数是因为它和神经网络的学习有关系。 输出层的神经元数量 输出层的神经元数量需要根据待解决的问题来决定。对于分类问题，输出层的神经元数量一般设定为类别的数量。...手写数字识别 求解机器学习问题的步骤粉尘搞学习和推理两个阶段进行，和其一样，神经网络解决问题时，也需要首先使用训练数据（学习数据）进行权重参数的学习；进行推理时，使用刚才学习到的参数，对输入数据进行分类
这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章的第四篇，主要举例介绍了深度学习计算过程中的一些数据预处理方法。...本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算，前面主要介绍原理部分，后期则以实践为主。 上一节，我们基于Keras设计了一个用于 CIFAR-10 数据集的深度学习网络。...我们的代码主要包括以下部分： 批量输入模块 各种深度学习零件搭建的深度神经网络 凸优化模块 模型的训练与评估 我们注意到，批量输入模块中，实际上就是运用了一个生成器，用来批量读取图片文件，保存成矩阵，直接用于深度神经网络的训练...结合深度学习技术的特征提取增强 除了通过传统手段进行数据预先处理，我们同样可以使用深度学习技术进行这一步骤。...服务器的租用方式、价格，详情请见 腾讯云 GPU 云服务器！
腾讯GPU云服务器深度学习实践 一、腾讯云平台注册和登录 （1）腾讯云注册 注册网址为：注册 - 腾讯云 (tencent.com) 注册有多个方式：微信、QQ、邮箱、小程序公众号、企业微信，见图1。...[ea97dd63368c5a040e53fccc00489cef.jpeg] 图1 注册界面 （2）腾讯云登录 登录网址为：登录 - 腾讯云 (tencent.com) 登录也有多个方式：微信、邮箱、...[08a6dc430801fcac992629d4d14f198f.jpeg] 六、conda和pip安装代码运行环境 （1）安装指令有：conda activate base、conda create...（2）安装完的部分运行环境如下图4所示。...[853f2a266c1c357d5e393c567b6453bc.jpeg] 七、深度学习效果演示 以下为部分深度学习图像去噪的噪声水平为25的Set12运行结果，如下图所示。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（四）神经网络的学习。...本章标题所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。 从数据中学习 神经网络的特征就是可以从数据中学习。...而机器学习的方法是极力避免人为介入的，尝试从收集到的数据中发现答案（模式）。神经网络或深度学习则比以往的机器学习方法更能避免人为介入。...即使使用特征量和机器学习的方法，也需要针对不同的问题人工考虑合适的特征量。 深度学习有时也称为端到端机器学习。 神经网络的优点是对所有的问题都可以用同意的流程来解决。...深度学习的很多框架中，随机梯度下降法一般由一个名为SGD的函数来实现。SGD来源于随机梯度下降法的英文名称的首字母。
这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章的第三篇，主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块，进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块...本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算，前面主要介绍原理部分，后期则以实践为主。...事实上，这几年深度学习领域的新进展，就是以这个想法为基础产生的。我们可以使用更复杂的深度学习网络，在图片中挖出数以百万计的特征。 这时候，问题也就来了。机器学习过程中，是需要一个输入文件的。...目前腾讯云 GPU 服务器还在内测阶段，暂时没有申请到内测资格的读者，也可以用较小的数据量、较低的nb_epoch在普通云服务器上尝试一下，但是最终结果准确率肯定不能与GPU的结果相比。...服务器的租用方式，以及 Python 编程环境的搭建，我们将以腾讯云 GPU 为例，在接下来的内容中和大家详细介绍。
那么接下来一个必然会问到的问题：我的业务开发完了，如何管理不同环境的配置呢？比如测试环境的数据库配置和正式环境的如何切换？...这个领域，有一篇经典的文章《Serverless 多环境配置方案探索》见参考文档。但我探索下来，其实有更简单的方式。这里抛转引玉，给出我的解决方案，来跟大家一起学习和探讨。...注意哦，这里是多环境配置，之前我写的那篇文章，是多环境部署。...inputs: # name: # 云函数名称，默认为 ${name}-${stage}-${app} src: src: ....参考文档Serverless 多环境配置方案探索 https://cloud.tencent.com/developer/article/1610209腾讯云SCF云函数命令行多环境部署 https:/
NVIDIA所推出的cuDNN（CUDA深度神经网络库）可以被集成到各个主流深度学习框架中以提供GPU加速支持，其中就包括此次SuperVessel超能云GPU加速服务提供的Caffe、Torch、Theano...二、已有的深度学习框架 Supervessel超能云服务器，已经配置好了框架，可以直接上手试用。...而且现在有了DIGITS，现在有以下五款带GPU深度学习配置： 1、GPU加速的TensorFlow 深度学习环境 2、GPU加速的Caffe深度学习开发环境 3、GPU Accelerated Caffe...Caffe+DIGITS可视化深度学习开发环境 https://services.ptopenlab.com/mediawiki/index.php/GPU%E5%8A%A0%E9%80%9F%E7%...E7%9A%84Torch%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%8E%AF%E5%A2%83 5、GPU加速的Theano深度学习开发环境
这是《使用腾讯云 GPU 学习深度学习》系列文章的第二篇，主要介绍了 Tensorflow 的原理，以及如何用最简单的Python代码进行功能实现。...本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算，前面主要介绍原理部分，后期则以实践为主。 往期内容： 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一：传统机器学习的回顾 1....OK，以 Tensorflow 为代表的一系列深度学习框架，正是根据这一思路诞生的。 2.深度学习框架 近几年最火的深度学习框架是什么？毫无疑问，Tensorflow 高票当选。...目前腾讯云 GPU 服务器还在内测阶段，暂时没有申请到内测资格的读者也可以使用普通的云服务器运行本讲的代码。...服务器的租用方式，以及 Python 编程环境的搭建，我们将以腾讯云 GPU 为例，在接下来的内容中和大家详细介绍。
我们都知道，在学习计算机的过程中，总会出现各种各样的问题，这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受；更别说在学习深度学习的过程中了。 接下来，就介绍一下几个深度学习过程中几个典型而又容易范的错误。...cudnn是nvidia打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cudnn不是必须的，但是一般会采用这个加速库。...还有一种报错是cudnn版本不匹配的问题： [在这里插入图片描述] 此时直接更新cudnn版本即可 （2）验证TensorFlow/Keras/Torch版本是否支持GPU加速 虽说按部就班的配环境好像也没啥大问题
Anaconda安装包： 曲奇云盘： https://quqi.gblhgk.com/s/3109432/AxPaiHsvzJnE35Jz 百度网盘 提取码：bruj： https://pan.baidu.com.../s/1eYV_j70vVA8JSpp_U1xHFg 直接安装就行了，注意勾上添加到环境变量 安装好之后找一下：Anaconda Prompt (Anaconda3) 打开是这样的： ?...虚拟环境： conda activate tensorFlow 先升级一下 pip，安装一下要用到的库： python -m pip install --upgrade pip pip install...tensorflow pip install keras 为了让 Jupyter Notebook 支持虚拟运行环境，需要在 Anaconda 里安装一个插件： conda install nb_conda...conda deactivate 退出虚拟环境 最后，分享一个介绍神经网络的视频，感觉讲得很棒！ ? 如果你完全没接触过，可以通过这个视频了解一下
1 配置问题 （1）.针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求，搭建一个可用无污染的深度学习环境。...按照自己电脑的需求下载，下载完成后，解压安装包，按照指示一步一步完成即可，检验安装是否成功，并创建一个虚拟环境用于之后的配置。...# 创建虚拟环境：（在cmd终端输入） conda create -n Pytorch_GPU python=3.7& （2）.安装CUDA10.0和cuDNN(必须与自己的Pytorch==1.2.0...激活并进入Anaconda提前准备好的虚拟环境。 activate Pytorch_GPU 2）.下载安装Pytorch。打开pytorch的官网，地址：https://pytorch.org/。....设置相关环境，网上有很多教程。 .检测Pytorch配置成功。 (5).torchvision问题。
一、环境配置 首先进行yolox模型的下载：YOLOX(gitcode) 或者YOLOX(github) 并选择自己所需的权重模型，如-s-m-l等（.pth文件） 如果需要进行labview的使用...not open requirements file: [Errno 2] No such file or directory: ‘requirements.txt’ 建议操作 激活annaconda环境后
前言 该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记，当时也花了不少心血，在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇，放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴，可以亲自上手体验一番，很有乐趣。...亚马逊有很多自带GPU的机器，但是环境的配置可折腾坏了，尤其是opencv，每次总会出各种各样的问题！...无奈中，看见了Adrian Rosebrock的英文博文：Pre-configured Amazon AWS deep learning AMI with Python 其已经预配置好各种环境，包括Keras...现在，你的环境已经配置好了。 第三步：开启python虚拟环境 最后一步，需要打开大神预先配置好的环境，执行 workon dl4cv ? 完成！你可以使用pip-freeze查看下： ?
最近又给自己来挖坑了，这次给大家带来的就是深度学习的笔记，这里没有复杂的算法推导，而是以代码为主，让大家也能通过深度学习完成一些有趣的项目。...参考书籍 《深度学习人工智能实践应用》 《西瓜书》 《21个项目玩转深度学习》 ps：无广告，只是手上刚好有这几本书。...适合人群 会python基础语法 数据分析会一点（数据需要预处理） 简单了解过神经网络 配置环境 创建虚拟环境 为了让项目相互独立，不同项目使用不同的Python环境是很重要的，这里使用的为anaconda...的环境，这里创建环境必须为python3.5的环境，不然安装tensorflow会报错： ?...结束 自己也是刚开始看深度学习方面的书籍，如有错误，还望各位网友指出，感谢~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
