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摘要: Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor。 Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (sha 阅读全文
posted @ 2021-02-11 08:47 吴建明wujianming 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习。建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择“高级版”环境即可。 如果没有算力卡资源可以点击链接申请。 概述 首先提个问题,请问十行Pyt 阅读全文
posted @ 2021-02-11 08:03 吴建明wujianming 阅读(2321) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 人工智能、机器学习、深度学习的关系 近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热,但很多从业者却很难说清它们之间的关系。在研究深度学习之前,先从三个概念的正本清源开始。 概括来说,人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工 阅读全文
posted @ 2021-02-11 07:19 吴建明wujianming 阅读(2994) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Paddle概述 本文结合深度学习理论与实践,使用百度飞桨平台实现自然语言处理、计算机视觉及个性化推荐等领域的经典应用。 实践部分使用飞桨深度学习开源框架,适配最新的2.0版本,默认使用动态图编程范式。 图1:零基础实践深度学习 内容特色 特色一:理论和代码结合、实践与平台结合,帮助快速掌握深度学习 阅读全文
posted @ 2021-02-11 06:55 吴建明wujianming 阅读(514) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Jittor框架API 这里是Jittor主模块的API文档,可以通过import jittor来获取该模块。 classjittor.ExitHooks exc_handler(exc_type, exc, *args) exit(code=0) hook() classjittor.Functi 阅读全文
posted @ 2021-02-11 06:25 吴建明wujianming 阅读(296) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DeepLabV3+语义分割实战 语义分割是计算机视觉的一项重要任务,本文使用Jittor框架实现了DeepLabV3+语义分割模型。 DeepLabV3+论文:https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf 完整代码:https://github.com/Jittor/d 阅读全文
posted @ 2021-02-11 06:15 吴建明wujianming 阅读(346) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Megengine量化 量化指的是将浮点数模型(一般是32位浮点数)的权重或激活值用位数更少的数值类型(比如8位整数、16位浮点数)来近似表示的过程。 量化后的模型会占用更小的存储空间,还能够利用许多硬件平台上的专属算子进行提速。比如在 MegEngine 中使用8位整数来进行量化,相比默认的32位 阅读全文
posted @ 2021-02-10 11:01 吴建明wujianming 阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 腾讯 angel 3.0:高效处理模型 紧跟华为宣布新的 AI 框架开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 阅读全文
posted @ 2021-02-10 10:20 吴建明wujianming 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度树匹配模型(TDM) 算法介绍 Tree-based Deep Match(TDM)是由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研发,基于深度学习上的大规模(千万级+)推荐系统算法框架。在大规模推荐系统的实践中,基于商品的协同过滤算法(Item-CF)是应用较为广泛的,而受到图像检索的启发,基于内积模型 阅读全文
posted @ 2021-02-10 09:52 吴建明wujianming 阅读(1464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: X-Deep Learning功能模块 特征体系 样本 特征 网络 数据准备 样本格式 使用DataReader读取数据 自定义python reader 定义模型 稀疏部分 稠密部分 优化器 训练模型 单机训练 分布式训练 同步及半同步训练 ID准入和ID退出 保存及恢复模型变量 模型评估 模型评 阅读全文
posted @ 2021-02-10 08:06 吴建明wujianming 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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