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  • PyTorch 1.0 正式版发布了!

    同时放出了 PyTorch 1.0 预览版。近日,在 NeurIPS 2018 大会上,Facebook 官方宣布 PyTorch 1.0 正式版发布了。GitHub 地址:https:github.compytorchpytorchreleasestagv1.0.0PyTorch 1.0 同时面向产品化 AI 和突破性研究的发展,「我们在 PyTorch1.0随着 PyTorch 生态系统及社区中有趣新项目及面向开发者的教育资源不断增加,今天 Facebook 在 NeurIPS 大会上发布了 PyTorch 1.0 稳定版。PyTorch 1.0 将加速 AI 从原型到生产部署的工作流程,并使这一进程更加容易开始。PyTorch 1.0 版本说明参见 PyTorch GitHub:https:github.compytorchpytorchreleases。?
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  • PyTorch 1.0 正式版发布了!

    PyTorch1.0 发布前解决了几大问题,包括可重用、性能、编程语言和可扩展性。」随着 PyTorch 生态系统及社区中有趣新项目及面向开发者的教育资源不断增加,今天 Facebook 在 NeurIPS 大会上发布了 PyTorch 1.0 稳定版。PyTorch 1.0 将加速 AI 从原型到生产部署的工作流程,并使这一进程更加容易开始。AI 开发者可通过云服务或本地安装来轻松使用 PyTorch 1.0,并遵循 PyTorch 官网上更新版分步教程执行任务,比如使用混合前端部署序列到序列模型,训练简单的 chatbot 等等。PyTorch 1.0 版本说明参见 PyTorch GitHub:https:github.compytorchpytorchreleases。
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  • PyTorch1.0 预览版强势发布!

    前戏import pytorch as tf哎呀,不好意思,写乱了万众瞩目的Pytorch 1.0 依旧跳票了,但为了安抚各位弱小的心,FaceBook强势推出Pytorch 1.0 预览版(previewF8上发布PyTorch 1.0计划。?PyTorch 1.0 加速了在人工智能到生产部署方面的突破性研究所涉及的工作流程。谷歌正在宣布其用于人工智能开发的软件和硬件工具的新PyTorch 1.0集成。谷歌云平台的深度学习虚拟机有一个新的虚拟机映像与PyTorch 1.0,预装了NVIDIA驱动程序和教程。我们要感谢整个PyTorch 1.0团队对这项工作的贡献。
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  • 快讯 | Facebook将推出PyTorch 1.0,整合Caffe2 + PyTorch

    重中之重,宣布PyTorch 1.0的诞生。PyTorch 1.0合并了基于Python的PyTorch与Caffe2,允许开发人员从研究转向生产,而无需处理迁移。现在这步动作清晰了,据贾扬清总结就是,Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1.0。PyTorch 1.0融合了这两种面向研究和生产的框架,具有即时和图形执行模式,继续以研究为中心,同时为生产做了一些优化。他们现在已经将ONNX整合到PyTorch 1.0中,以便模型可以与其他框架进行互操作,开发人员可以“混搭”。PyTorch 1.0 beta版将于今年晚些时候发布。微软已经计划在Azure中支持该框架,亚马逊AWS也将支持PyTorch 1.0。贾扬清在Facebook官方声明中写道:这只是个开始。
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  • PyTorch 1.0现身F8开发者大会

    本篇着重关注一下Facebook在F8开发者大会第二天宣布将发布PyTorch 1.0,Facebook提前展示了这款新框架的特性以及一个新logo,如下。?Facebook介绍说,PyTorch 1.0结合了Caffe2和ONNX模块化、面向生产的特性,和PyTorch自身灵活、面向研究的特性结合起来,为广泛的AI项目提供了一个从科研原型到生产部署的快速、除了将研究和生产特性结合起来,PyTorch 1.0还将ONNX(开放神经网络交换)包含进来。PyTorch 1.0 beta版将在今年夏天和用户见面。不过,Facebook内部已经用上了。官方称,Facebook多款产品和服务都在大规模应用这个新框架,它每天要处理60亿次文本翻译任务。展示PyTorch 1.0的同时,Facebook还开源了一部分研究成果。
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  • 业界 | 无缝整合PyTorch 0.4与Caffe2,PyTorch 1.0即将问世

    为了帮助加速和优化这个过程,Facebook 发布了 PyTorch 1.0,其开源 AI 框架的最新版本。PyTorch 1.0 中的技术已经让很多 Facebook 的产品和服务变得更强大,包括每天执行 60 亿次文本翻译。在一个框架里统一研究和产能PyTorch 1.0 融合了动态执行和图执行模式,为研究提供了灵活性,为产品提供了优化性能。此外,ONNX 也被原生地编入了 PyTorch 1.0 作为模型导出格式,使来自 PyTorch 1.0 的模型可以和其它 AI 框架进行互操作。构建端到端深度学习系统除了 PyTorch 1.0,Facebook 还开源了他们如今大规模使用的多个 AI 工具。
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  • 动态 | PyTorch 1.0 预览版发布:90% 的功能能经受住业界考验

    AI 科技评论按:10 月 3 日,在首届 PyTorch 开发者大会上,Facebook 正式发布 PyTorch 1.0 开发者预览版,在带来 PyTorch 1.0 一系列更新的同时,还重点介绍了该框架的生态支持和教育方面的合作Facebook 表示,PyTorch 1.0 是 PyTorch 推出以来最重要的版本,1.0 代表着该框架版本已经非常稳定、成熟,而今天发布的预览版,其中 90% 的功能已经能够经受住业界的考验。那 PyTorch 1.0 现在到底有了怎样的进展呢?雷锋网接下来从 PyTorch 1.0 的重要更新、生态支持以及教育合作三个角度进行介绍。PyTorch 1.0 三大重要更新经过五个月左右的开源,PyTorch 1.0 框架主要迎来了三大更新:第一,添加了一个新的混合前端(hybrid front end),支持从 Eager 模式到图形模式的跟踪和脚本模型值得一提的是,fast.ai 也发布了首个基于 PyTorch 1.0 构建的开源深度学习库——fastai 1.0。
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  • Facebook AI发布Pytorch 1.0最新教程(附108页PDF下载)

    ---- 新智元推荐 来源:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)【新智元导读】Facebook AI的Dmytro Dzhulgakov带来了pytorch 1.0的最新演讲,108页的最新教程来了解一下吧近日,来自Facebook AI 的Dmytro Dzhulgakov为我们带来了pytorch 1.0的最新演讲,旨在帮助大家快速理解pytorch的新特性,现整理如下。介绍Dmytro Dzhulgakov认为PyTorch 1.0从一开始就作为一种流行的深度学习框架,被应用于广泛的研究之中,并逐步发展为在生产环境上构建和部署AI模型的端到端平台。Dmytro深入探讨了PyTorch的混合式前端架构,这将帮助AI研发人员在原型设计与生产部署之间完成无缝切换。作者简介Dmytro DzhulgakovFacebook的AI基础设施技术负责人,目前他正在领导PyTorch 1.0 的核心开发工作,PyTorch1.0式一个开源深度学习平台。
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  • Facebook AI发布Pytorch 1.0最新教程(附108页PDF下载)

    导读:近日,来自facebook ai 的Dmytro Dzhulgakov为我们带了了pytorch 1.0的最近演讲,旨在帮助大家快速理解PyTorch的新特性,现整理如下。来源:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)教程介绍:Dmytro Dzhulgakov认为PyTorch 1.0从一开始就作为一种流行的深度学习框架,被应用于广泛的研究之中,并逐步发展为在生产环境上构建和部署Dmytro深入探讨了PyTorch的混合式前端架构,这将帮助AI研发人员在原型设计与生产部署之间完成无缝切换。作者简介:Dmytro Dzhulgakov,Facebook的AI基础设施技术负责人,目前他正在领导PyTorch 1.0 的核心开发工作,PyTorch1.0式一个开源深度学习平台。
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  • Pytorch 1.0正式版发布!TensorFlow王位不保?曾经Pytorch许诺的都实现了吗?

    PyTorch新特性?PyTorch 1.0的主要新特性包括JIT编译器、更快的分布式、C++扩展等。PyTorch 1.0的其他新功能还有: N维空张量新的算符新的分布式稀疏API改进对现有算符和分布式的补充PyTorch社群?PyTorch 1.0 加快了 AI 从研究原型开发到生产部署的工作流程,使这一流程变得更加简单、更容易开始。开发人员现在还可以通过创建一个新的深度学习 VM 实例,在谷歌云平台上使用 PyTorch 1.0。使用该服务的 Python SDK, PyTorch 开发人员可以利用按需分布式计算功能,用 PyTorch 1.0 大规模训练模型,加速生产过程。
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  • PyTorch 1.0 正式公开,Caffe2并入PyTorch实现AI研究和生产一条龙

    PyTorch 1.0将在未来几个月内发布,据悉,微软计划在Azure中支持该框架,亚马逊也将在其云产品中支持PyTorch 1.0。PyTorch官方博客介绍了PyTorch 1.0的更多细节:生产性:在PyTorch 1.0中,你的代码可以继续按原样运行,我们没有对现有的API做任何大更改。Timeline:我们的目标是在今年夏天推出 PyTorch 1.0。为了帮助加速和优化这个过程,我们推出PyTorch 1.0。此外,ONNX本身被加入到PyTorch 1.0中作为一种模型输出格式,这使得PyTorch 1.0中的模型可与其他AI框架进行互操作。ONNX还可用作加速运行时间或硬件特定库的集成接口。
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  • 5行代码秀碾压,比Keras还好用的fastai来了,尝鲜PyTorch 1.0必备伴侣

    PyTorch 1.0来了~ 在今天的F8(Facebook开发者大会)上,深度学习框架PyTorch 1.0 rc1版如期发布。然而在海外的论坛上,另一个开源库的关注度不遑多让。难怪在Hacker News上,fastai的关注度比PyTorch 1.0还高……而且fastai基于PyTorch 1.0框架,也被Facebook官方重点宣传。PyTorch 1.0接下来,说说也是最新发布的PyTorch 1.0。去年1月,PyTorch首次发布,目前下载已经超过100万次。PyTorch 1.0 rc1版传送门:https:github.compytorchpytorchreleasesFacebook在官方博客中,还对PyTorch 1.0 rc1版进行了详细的介绍。以及这个版本正式融合了PyTorch框架的灵活性与Caffe2的生产力。贾扬清此前给的总结就是:Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1.0。
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  • F8大动作:PyTorch 1.0现身(Logo也换了),围棋AI开源

    PyTorchv0.4.0正式版发布没几天,Facebook在F8开发者大会第二天宣布将发布PyTorch 1.0,还提前展示了这款新框架的特性。这个框架,还换了LOGO:?深度学习框架Caffe2的作者贾扬清,在知乎上将这一版本的发布总结为Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1.0。也就是将原本两款框架面向研究的和面向生产的特性结合了起来。?Facebook介绍说,PyTorch 1.0结合了Caffe2和ONNX模块化、面向生产的特性,和PyTorch自身灵活、面向研究的特性结合起来,为广泛的AI项目提供了一个从科研原型到生产部署的快速、除了将研究和生产特性结合起来,PyTorch 1.0还将ONNX(开放神经网络交换)包含进来。展示PyTorch 1.0的同时,Facebook还开源了一部分研究成果。
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  • 整合PyTorch 0.4和Caffe 2,PyTorch 1.0能挑战TensorFlow吗?

    接下来,和营长一起了解下 PyTorch 1.0 。但是,1.0 的界面不仅仅是稳定性有所提高。PyTorch 最大的优势之一就是一流的 Python 交互、命令式风格、API 和选项简约,所有这些特点都使 PyTorch 利于研究和整改。和之前的版本不同,在 1.0 版本中,不需要再记录轨迹放在其他地方运行,PyTorch 会代你用认真设计的表现性能好的 C++ 环境重新执行。最重要的是,这些模式将建于 PyTorch 的核心部分,这样可将它们与现有代码进行无缝对接和匹配。▌结语产品支持是 1.0 的特点,但我们会在标准发行的同时继续优化和改进 PyTorch 的其他部分。作者:PyTorch 团队原文链接:https:pytorch.org20180502road-to-1.0.html
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  • F8 2018进行时丨Oculus新款头显首秀,Facebook将发布PyTorch 1.0

    开源AI框架PyTorch 1.0,以及内容审核相关AI技术AI是今日F8开发者大会的主题,最大的新闻莫过于PyTorch 1.0的发布,同时Facebook也谈到了AI技术的相关应用。Facebook推出PyTorch 1.0,并将开源一部分AI工具AI方面,Facebook今天在大会上宣布,计划在未来几个月内发布PyTorch 1.0。作为一款开源的AI框架,PyTorch 1.0于2017年1月首次公布,如今下载次数已超过110万次,它也是最近一个月里在学术门户网站Arxiv上,被引用次数最多的深度学习框架。此外,微软的Azure机器学习服务和亚马逊网络服务都将支持PyTorch 1.0。?
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  • 业界 | Facebook开源Mask R-CNN的PyTorch 1.0基准,比mmdetection更快、更省内存

    选自GitHub机器之心编辑 参与:刘晓坤 近日,Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 实现基准:MaskRCNN-Benchmarkmmdetection 是商汤和港中文近日联合开源的基于 PyTorch 的开源目标检测工具包。MaskRCNN-Benchmark 项目亮点: PyTorch 1.0:相当或者超越 Detectron 准确率的 RPN、Faster R-CNN、Mask R-CNN 实现;非常快:训练速度是 Detectron1.0 的每日测试版本,安装说明:https:pytorch.orgget-startedlocallytorchvisioncocoapiyacs(可选)OpenCV(用于 webcam demo)in https:pytorch.orgget-startedlocally# we give the instructions for CUDA 9.0conda install pytorch-nightly
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  • 黑石物理服务器1.0

    查询地域以及可用区,查询设备型号,查询设备操作日志,购买服务器,关闭服务器,重置密码,重装操作系统,修改服务器名称,查询异步任务状态,查询私有网络列表,查询子网列表,查询 EIP 限额,创建 EIP,查询 EIP 任务状态,查询 EIP 列表,更新 EIP 名称,绑定服务器 EIP,解绑服务器 EIP,修改 EIP 计费模式,释放 EIP,获取带外登录信息,获取带外 VPN 信息,重置带外 VPN 密码,签名方法,公共请求参数,接口请求参数,最终请求形式,请求结构简介,正确返回结果,错误返回结果,错误码,开启服务器,查询操作系统列表,查询服务器,重启服务器,产品优势,地域和可用区,应用场景,产品概述,实例类型,快速入门概述,步骤一:选购黑石服务器,步骤二:配置服务器,步骤三:登录服务器,步骤四:部署应用环境,安装操作系统,服务器带外管理,黑石文件系统和分区,设置 RAID 级别,回收站,计费相关,实例概述,申请随机 IP,退还子网 IP,查询机型 RAID 方式以及系统盘大小,实例生命周期,购买带宽,申请指定 IP,VPC 网络 IP 绑定 EIP,VPC 网络 IP 解绑 EIP,查询服务器所在位置,创建子网,删除子网,物理机加入子网,物理机移除子网,查询任务状态,修改负载均衡七层监听器,修改负载均衡七层转发路径,修改负载均衡七层转发路径后端实例权重,修改负载均衡七层转发路径后端实例端口,创建负载均衡七层监听器,创建负载均衡七层转发规则,删除负载均衡七层转发域名,删除负载均衡七层转发规则,绑定物理服务器到七层转发路径,绑定虚机 IP 到负载均衡七层转发路径,获取负载均衡七层监听器,获取负载均衡七层监听器详细信息,获取负载均衡七层转发规则,获取负载均衡七层转发路径绑定的主机列表,解绑物理服务器到七层转发路径,解绑负载均衡七层转发路径虚机IP,修改负载均衡四层监听器,修改负载均衡四层监听器后端实例权重,修改负载均衡四层监听器后端实例端口,创建负载均衡四层监听器,删除负载均衡四层监听器,绑定物理服务器到四层监听器,绑定虚机IP到负载均衡四层监听器,获取负载均衡四层监听器,获取负载均衡四层监听器绑定的主机列表,获取负载均衡四层监听器详细信息,解绑负载均衡四层监听器物理服务器,解绑负载均衡四层监听器虚机IP,修改负载均衡属性信息,创建负载均衡,删除负载均衡,查询负载均衡价格,获取负载均衡实例列表,查询负载均衡异步任务状态,获取主机的负载均衡的绑定详情,获取负载均衡端口信息,创建负载均衡证书,更新负载均衡证书,获取负载均衡证书详情,查询子网IP分配列表,查询加入子网的物理机列表,查询物理机加入的子网列表,创建 NAT 网关,删除 NAT 网关,NAT 网关绑定 EIP,NAT 网关解绑 EIP,NAT 网关绑定子网,NAT 网关解绑子网,升级 NAT 网关规格,查询 NAT 网关,查询 NAT 网关的操作状态,修改服务器自动续费标志,黑石物理服务器网络虚拟化 API 使用指引,运维辅助组件,监控组件,修改子网 Dhcp Relay 属性,创建自定义镜像,NAT 网关绑定子网部分 IP,NAT 网关解绑子网部分 IP,查询自定义机型部件信息,将设备预付费计费模式修改为后付费模式,查询设备硬件配置信息,自定义脚本,新建脚本,修改脚本,删除脚本,运行脚本,获取脚本列表,查单个脚本内容,获取任务列表,获取任务详细信息列表,修改负载均衡四层监听器后端探测端口,概述,黑石物理服务器,黑石弹性公网 IP,黑石负载均衡,黑石私有网络,安装 CUDA 驱动,查询 NAT 网关绑定的子网,查看 NAT 网关部分子网绑定的 IP,标签使用,查询子网未分配 IP 列表,删除黑石私有网络,创建弹性公网 IP ACL,删除弹性公网 IP ACL,查询弹性公网 IP ACL,查询弹性公网 IP ACL 关联的 EIP 列表,修改弹性公网 IP ACL,绑定弹性公网 IP ACL,解绑弹性公网 IP ACL,centos6.5 更新日志,centos6.5 180501 更新说明,centos7.2 更新日志,centos7.2 180501 更新说明,ubuntu14 更新日志,ubuntu14 180501 更新说明,ubuntu16 更新日志,ubuntu16 180501 更新说明,debian7.8 更新日志,debian7.8 180501 更新说明,debian8.2 更新日志,debian8.2 180501 更新说明,操作指南,概述,操作指南,概述,简介,API 概览,请求结构,公共参数,签名方法,返回结果,更新历史,数据结构,管理安全组,镜像概述,通用类问题,查询回收站服务器,API 实践指南,操作指南,概述,竞价实例,竞价实例购买和计费,计费概述,错误码,签名方法 v3,退回和销毁及退费,关闭服务器,设置带外VPN认证用户密码,重置密码,重启机器,将设备从预付费转换为后付费,修改物理机内网IP(不重装系统),修改物理机服务器自动续费标志,修改服务器名称,查询操作系统信息,查询异步任务状态,查询物理机信息,查询服务器价格信息,查询设备位置信息,获取物理机的分区格式,查询设备操作日志,查询设备库存,查询机型RAID方式以及系统盘大小,查询设备型号,创建黑石竞价实例,解除标签与预授权规则的绑定,维修任务管理,修改预授权规则,维修任务操作日志获取,维修任务信息获取,维修任务配置获取,获取预授权规则列表,删除预授权规则,创建预授权规则,为预授权规则绑定标签,运行自定义脚本,修改自定义脚本,获取自定义脚本信息列表,获取自定义脚本任务列表,获取自定义脚本任务详细信息,删除自定义脚本,创建自定义脚本,修改自定义镜像属性,查看自定义镜像列表,查询自定义镜像制作进度,删除自定义镜像,创建自定义镜像,退回物理机,恢复物理机,退还服务器,查询地域以及可用区,查询自定义机型部件信息,查询设备硬件配置信息,查询托管设备带外信息,开启服务器,服务等级协议,服务器绑定CAM角色,服务器解绑CAM角色,重装操作系统,联系我们,产品公告,简介,使用示例,更新历史,API概览,地域相关接口,查询地域以及可用区,物理服务器相关接口,查询设备型号,查询设备操作日志,购买服务器,关闭服务器,重置密码,重装操作系统,修改服务器名称,查询异步任务状态,私有网络相关接口,查询私有网络列表,查询子网列表,负载均衡相关接口,弹性公网 IP 相关接口,查询 EIP 限额,创建 EIP,查询 EIP 任务状态,查询 EIP 列表,更新 EIP 名称,绑定服务器 EIP,解绑服务器 EIP,修改 EIP 计费模式,释放 EIP,带外相关接口,获取带外登录信息,获取带外 VPN 信息,重置带外 VPN 密码,调用方式,签名方法,请求结构,公共请求参数,接口请求参数,最终请求形式,请求结构简介,返回值,正确返回结果,错误返回结果,错误码,开启服务器,查询操作系统列表,查询服务器,重启服务器,产品简介,产品优势,地域和可用区,应用场景,产品概述,实例介绍,实例类型,快速入门,快速入门概述,步骤一:选购黑石服务器,步骤二:配置服务器,步骤三:登录服务器,步骤四:部署应用环境,操作指南,安装操作系统,服务器带外管理,黑石文件系统和分区,设置 RAID 级别,购买指南,回收站,计费相关,实例概述,API 文档,申请随机 IP,退还子网 IP,查询机型 RAID 方式以及系统盘大小,实例生命周期,购买带宽,申请指定 IP,VPC 网络 IP 绑定 EIP,VPC 网络 IP 解绑 EIP,查询服务器所在位置,创建子网,删除子网,物理机加入子网,物理机移除子网,查询任务状态,四层监听器相关接口,七层监听器相关接口,修改负载均衡七层监听器,修改负载均衡七层转发路径,修改负载均衡七层转发路径后端实例权重,修改负载均衡七层转发路径后端实例端口,创建负载均衡七层监听器,创建负载均衡七层转发规则,删除负载均衡七层转发域名,删除负载均衡七层转发规则,绑定物理服务器到七层转发路径,绑定虚机 IP 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ACL,查询弹性公网 IP ACL 关联的 EIP 列表,修改弹性公网 IP ACL,绑定弹性公网 IP ACL,解绑弹性公网 IP ACL,操作系统更新日志,centos6.5 更新日志,centos6.5 180501 更新说明,centos7.2 更新日志,centos7.2 180501 更新说明,ubuntu14 更新日志,ubuntu14 180501 更新说明,ubuntu16 更新日志,ubuntu16 180501 更新说明,debian7.8 更新日志,debian7.8 180501 更新说明,debian8.2 更新日志,debian8.2 180501 更新说明,维护平台,操作指南,概述,维修任务,预置授权,操作指南,概述,简介,API 概览,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法,返回结果,更新历史,黑石物理服务器接口,数据结构,管理安全组,镜像概述,常见问题,通用类问题,查询回收站服务器,API 实践指南,操作指南,概述,迁移任务,竞价实例,竞价实例购买和计费,计费概述,错误码,签名方法 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  • 开发 | 新版PyTorch发布在即,融合Caffe2、ONNX

    为了加速和优化这一流程,我们推出 PyTorch 1.0,它是 PyTorch 的最新版本。有了 PyTorch 1.0,AI 开发者可以通过混合前端在命令式和声明式执行模式之间无缝转换,从而快速实验、优化性能。PyTorch 1.0 中的技术已经为大量 Facebook 产品和服务赋能,包括每天 60 亿次的文本翻译。集研究和生产于一身的框架PyTorch 1.0 融合了即时和图执行模式,支持灵活研究和生产性能优化。此外,ONNX 也与 PyTorch 1.0 进行了融合,大家可以在 PyTorch 1.0 模型与其他 AI 框架间进行互操作。
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  • 资源 | Facebook开源首个适应大规模产品的强化学习平台Horizon,基于PyTorch 1.0

    Horizon 包含的工作流程和算法建立在开放的框架上(PyTorch 1.0、Caffe2、Spark),任何使用 RL 的人都可以访问 Horizon。训练数据经过预处理后,研究人员使用基于 PyTorch 的算法在 GPU 上进行归一化和训练。尽管 Horizon 可以在单个 GPU 或 CPU 上运行,但该平台使用大型集群。Facebook 研究人员在 PyTorch 中使用数据并行和分布式数据并行功能进行分布式训练。1.0 分表示 RL 和记录策略性能相当。这些结果表明 RL 模型的累积奖励大约是记录系统的两倍。?Horizon 反馈循环高级图示。首先,预处理现有系统已记录的部分数据。
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  • 融合 Caffe2、ONNX 的新版 PyTorch 发布在即,能否赶超 TensorFlow?

    为了加速和优化这一流程,我们推出 PyTorch 1.0,它是 PyTorch 的最新版本。有了 PyTorch 1.0,AI 开发者可以通过混合前端在命令式和声明式执行模式之间无缝转换,从而快速实验、优化性能。PyTorch 1.0 中的技术已经为大量 Facebook 产品和服务赋能,包括每天 60 亿次的文本翻译。集研究和生产于一身的框架PyTorch 1.0 融合了即时和图执行模式,支持灵活研究和生产性能优化。此外,ONNX 也与 PyTorch 1.0 进行了融合,大家可以在 PyTorch 1.0 模型与其他 AI 框架间进行互操作。
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