【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一,Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等,而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础,能与 Apache Spark 无缝结合,支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一,Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等,而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础,能与 Apache Spark 无缝结合,支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
深度学习因其高准确率及通用性,成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现,并超过了很多竞争对手。最开始,深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外,像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似(universal approximation)的一种机器。换句话说,这种网络能模仿任何其他函数。例如,深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数:给一张动物的图片,它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。
【导读】 深度学习工程师、deeplearning4j框架贡献者之一Adam Gibson等人的新书《Deep Learning—A Practitioner's Approach》面向希望学习深度学习的数据科学家和工程师,从实战角度出发带你用DL4j快速上手深度学习方法,这本书的目标是使深度学习大众化,利用DL4J进行一系列深度学习实战,并且介绍了在Spark和Hadoop上使用DL4J进行深度学习开发的教程。 请关注专知公众号 后台回复“DLP” 就可以获取深度学习实战指南 pdf下载 后台回复“DLP
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
操作过程中主要出现以下几个错误: Unsupported major.minor version 51.0 处理办法: eclipse下的项目的jdk环境和liux下的jdk环境不一致,将windows下的eclipse中的jdk环境与linux的环境更改一致 切换linux的jdk版本为1.7: 上传jdk7压缩包并解压 配置jdk变量 vi /etc/profile 在终端里面输入: alternatives --install /usr/bin/java java /usr/local/jvm/jdk1.7.0_79/bin/java 300 alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_101/bin/java 300 jdk1.8.0_101为之前安装的jdk 如想切换至1.8 还需更改环境变量/etc/profile 红色部分自行修改目录(安装JDK的目录) 接着执行alternatives --config java 输入想要切换的jdk序号 Java -version 在myeclipse里添加1.7的jdk,创建java项目时选择jdk版本为1.7 重启hadoop集群报错: java.net.BindException: Port in use: 0.0.0.0:50070 Caused by: java.net.BindException: Address already in use 处理办法: 1)sudo lsof -i:端口 -P 2)sudo kill -9 PID 以50070端口为例: sudo lsof -i:50070 -P 控制台输出内容: COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME java 6501 root 189u IPv4 0x782e003217773193 0t0 TCP *:50070 (LISTEN) 然后kill掉: sudo kill -9 6501 hadoop主节点缺少NameNode log信息: java.io.FileNotFoundException:/home/hadoop/app/dfs/name/in_use.lock (Permission denied) 处理办法: 有两种场景出现 1):在原来正常的时候,有一次突然使用了原来不同的用户启动了一次hadoop。这种场景会产生一个in_use.lock 文件夹在你设置的目录中,这时候可以删除这个文件夹直接,然后重新启动 2):在格式化hadoop的时候和当期启动的用户不是同一个,也会导致该问题。这个时候可以使用格式化hadoop的那个用户重新启动hadoop。也可以解决此错误。 hadoop主节点缺少SecondaryNameNode log信息: Cannot lock storage /home/hadoop/app/tmp/dfs/namesecondary. The directory is already locked 处理办法:删除该目录 java项目运行不报错 处理办法: 新建一个文件,命名为“log4j.properties”,放到src目录下。向里填入一下信息: log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.logfile.File=target/spring.log log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n 保存后重新运行 通过java接口向hbase插入一张表时报错: [org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader] - Unable to load native-h
TSN是”temporal-segment-networks”的简称,是视频动作识别任务里面当前最好的方法。虽然这个结构是在ECCV2016的论文里面提出来的,代码也放出来挺长时间了,但是这个项目里面集合了Caffe, OpenCV,CUDA,CUDNN等几大神坑项目,不同版本之间的依赖、选择等问题很麻烦,因此我之前编译了好几次都没有能够编译成功。这次花了近一天的时间来重新编译了一下整个项目,虽然还是有些问题,例如MPI编译没有通过,CUDA8貌似不支持,CuDNN v5好像也不支持,但最后总算是编译通过,可以运行了。所以记录一下整个的过程,期望对自己和别人能够有所帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云