電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）深度學(xué)習(xí)框架是一種底層開發(fā)工具，是集深度學(xué)習(xí)核心訓(xùn)練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開發(fā)套件、豐富的工具組件于一體的平臺(tái)。 ? 有了深度學(xué)習(xí)框架，工程師在工作時(shí)調(diào)
2022-06-07 00:01:00
3415 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非常熱門的領(lǐng)域，現(xiàn)在市面上也有很多非常優(yōu)秀的平臺(tái)，相信大家在入行之初都在想，這么多平臺(tái)應(yīng)該怎么選擇？我先提兩點(diǎn)，可能是一般測(cè)評(píng)沒有考慮到的東西：一個(gè)是圖像計(jì)算和符號(hào)求導(dǎo)，這是深度學(xué)習(xí)
2016-11-26 10:00:392315 現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最熱門的方向仍舊是深度學(xué)習(xí)。相應(yīng)地，深度學(xué)習(xí)框架也處于飛速變革之中?，F(xiàn)在最流行的框架，除Theano外，5年前都不存在。
2018-10-15 11:50:178557 我們繼續(xù)以 NG 課題組提供的 sign 手勢(shì)數(shù)據(jù)集為例，學(xué)習(xí)如何通過(guò)Tensorflow快速搭建起一個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。數(shù)據(jù)集標(biāo)簽共有零到五總共 6 類標(biāo)簽，示例如下
2018-10-25 08:57:497499 目前比較主流的AI深度學(xué)習(xí)框架主要由國(guó)際巨頭領(lǐng)銜，比如谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch等。2017年中國(guó)的一家初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)悄悄成立，他們做的是對(duì)標(biāo)這些主流框架的技術(shù)開發(fā)
2021-07-16 18:18:0548941 TensorFlow、PyTorch，“后浪”O(jiān)neFlow 有沒有機(jī)會(huì) | 一流科技工程師成誠(chéng)編者按：7月31日，一流科技在創(chuàng)業(yè)1300天后，他們宣布開源自研的深度學(xué)習(xí)框架OneFlow，此前，CSDN對(duì)CEO袁進(jìn)輝進(jìn)行了專訪。本文中，一流科技工程師成...
2021-07-27 08:24:50
大約 845 個(gè)貢獻(xiàn)者共提交超過(guò) 17000 次，這本身就是衡量 TensorFlow 流行度和性能的一個(gè)指標(biāo)。圖 1 列出了當(dāng)前流行的深度學(xué)習(xí)框架，從中能夠清楚地看到 TensorFlow
2020-07-22 10:14:37
Tensorflow是Google開源的深度學(xué)習(xí)框架，來(lái)自于Google Brain研究項(xiàng)目，在Google第一代分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架DistBelief的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)。Tensorflow于
2020-11-23 09:56:04
TensorFlow&TensorFlow-GPU：深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow&TensorFlow-GPU的簡(jiǎn)介、安裝、使用方法詳細(xì)攻略
2018-12-25 17:21:10
CPU優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架和函數(shù)庫(kù)機(jī)器學(xué)***器
2021-02-22 06:01:02
Anaconda之tensorflow：深度學(xué)習(xí)之Anaconda下安裝tensorflow正確運(yùn)行之史上最強(qiáng)攻略
2018-12-21 10:40:30
本帖最后由 wcl86 于 2021-5-14 15:26 編輯
概述這個(gè)例子演示了在Vision開發(fā)模塊中使用Model Importer API來(lái)使用深度學(xué)習(xí)為缺陷檢查應(yīng)用程序執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)
2020-07-29 17:41:31
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學(xué)習(xí)模型嗎？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU運(yùn)行？我希望把訓(xùn)練
2022-09-16 14:13:01
最耳熟能詳?shù)木褪?b class="flag-6" style="color: red">TensorFlow，但再稍有了解的，會(huì)知道TensorFlow太過(guò)于底層，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程復(fù)雜，但其框架是相當(dāng)好的，Keras相比TensorFlow，具有簡(jiǎn)單易用的特點(diǎn)，更適合深度學(xué)習(xí)
2018-06-04 22:32:12
“Using TensorFlow backend”說(shuō)明使用的是TensorFlow后端，使用keras必須安裝TensorFlow，Theano，或者 CNTK之一，后端的意思是使用某一底層深度學(xué)習(xí)框架
2018-06-08 19:54:11
Py之TFCudaCudnn：Win10下安裝深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow+Cuda+Cudnn最簡(jiǎn)單最快捷最詳細(xì)攻略
2018-12-20 10:35:16
大家好，我想在 Goldbox 上運(yùn)行我的 ML 模型，我看到 Goldvip 有一個(gè)可用的庫(kù) eIQ Auto，它提供內(nèi)部使用 Tensorflow 的 Pytorch/Keras 2.x，請(qǐng)幫助我了解這些庫(kù)在哪里可用以及如何啟用它們?cè)谖议_發(fā) ML 模型部署時(shí)。
2023-03-30 07:05:56
SW FrameworkTIDL當(dāng)前支持的訓(xùn)練框架有Tensorflow、Pytorch、Caffe等，用戶可以根據(jù)需要選擇合適的訓(xùn)練框架進(jìn)行模型訓(xùn)練。TIDL可以將PC端訓(xùn)練好的模型導(dǎo)入編譯生成
2022-11-03 06:53:11
TensorFlow 是一個(gè)軟件庫(kù)或框架，由 Google 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)，以最簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概念。它結(jié)合了優(yōu)化技術(shù)的計(jì)算代數(shù)，便于計(jì)算許多數(shù)學(xué)表達(dá)式。TensorFlow 有以下
重要
2023-10-08 10:04:31
。1、讓沒有任何python，tensorflow基礎(chǔ)的學(xué)員學(xué)習(xí)到如何搭建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。2、學(xué)會(huì)使用imglabel軟件標(biāo)注圖片，弄清楚怎么樣標(biāo)注目標(biāo)3、學(xué)會(huì)利用labview調(diào)用
2021-05-10 22:33:46
安裝labview2019 vision，自帶深度學(xué)習(xí)推理工具，支持tensorflow模型。配置好python下tensorflow環(huán)境配置好object_detection API下載SSD模型
2020-08-16 17:21:38
本帖最后由 wcl86 于 2021-9-9 10:39 編輯
`labview調(diào)用深度學(xué)習(xí)tensorflow模型非常簡(jiǎn)單，效果如下，附上源碼和訓(xùn)練過(guò)的模型：[hide][/hide
2021-06-03 16:38:25
當(dāng)Spark遇上TensorFlow分布式深度學(xué)習(xí)框架原理和實(shí)踐
2019-09-09 08:46:51
近幾年各種深度學(xué)習(xí)框架涌現(xiàn)，大家可能很難從眾多的深度學(xué)習(xí)框架中選擇一個(gè)合適的框架進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者，或者覺得Tensorflow,Caffe等框架學(xué)習(xí)困難難以上手的人，可以考慮學(xué)習(xí)
2018-07-17 11:40:31
DL：主流深度學(xué)習(xí)框架多個(gè)方向PK比較
2018-12-26 11:10:18
`【新課上線】tensorflow+目標(biāo)檢測(cè)：龍哥教你學(xué)視覺—LabVIEW深度學(xué)習(xí)教程（強(qiáng)推）課程目標(biāo)：1、讓沒有任何python，tensorflow基礎(chǔ)的學(xué)員學(xué)習(xí)到如何搭建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。2
2020-08-10 10:38:12
TensorFlow和PyTorch是兩個(gè)最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。兩者在 Arm 上的使用都在增加，從像 Raspberry Pi 這樣的小型系統(tǒng)到用于服務(wù)器和高性能計(jì)算 (HPC) 的大型系統(tǒng)。盡管
2022-10-14 14:25:38
有很多方法可以將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到移動(dòng)或嵌入式設(shè)備上。不同的框架在各種平臺(tái)上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
如何安裝TensorFlow2 Pytorch？
2022-03-07 07:32:03
操作系統(tǒng)。2017年，TensorFlow終于推出了1.0版本，這標(biāo)志著應(yīng)用最廣泛、使用人數(shù)最多的深度學(xué)習(xí)算法TensorFlow推出了正式版。目前TensorFlow最新的版本
2018-09-27 13:56:06
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的概念，但為了完整起見，我們將在這里介紹基礎(chǔ)知識(shí)，并探討 TensorFlow 的哪些特性使其成為深度學(xué)習(xí)的熱門選擇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)生物啟發(fā)式的計(jì)算和學(xué)習(xí)模型。像生物神經(jīng)元一樣，它們從其他
2020-07-28 14:34:04
前段時(shí)間忙著研究Zedboard，這幾天穿插著加入Python的深度學(xué)習(xí)的研究，最近使用谷歌的tensorflow比較多，而且官方出了中文教程，比較給力，下面在Windows10下安裝一下
2018-07-04 13:46:51
`迅為率先在RK3399 開發(fā)板上支持了Docker、TensorFlow目標(biāo)檢測(cè)API、OpenCV、Keras、scikit-learn、pytorch和Python等，組成了人工智能深度學(xué)習(xí)
2021-05-21 17:28:46
應(yīng)該是最便于集成使用的深度學(xué)習(xí)框架庫(kù)。 tensorflow和mxnet據(jù)說(shuō)也有對(duì)應(yīng)的android庫(kù)，因時(shí)間原因暫未。 CNNdroid，網(wǎng)址，這個(gè)是用 render 作優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架，不過(guò)就代碼實(shí)現(xiàn)和實(shí)際測(cè)試結(jié)果來(lái)看，性能一般。 工程定位 實(shí)現(xiàn)可實(shí)時(shí)、體積小、通用的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)框架。
2017-09-28 20:02:26
0 本節(jié)對(duì)5個(gè)開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行對(duì)比研究，主要側(cè)重于3個(gè)維度研究：硬件支持率、速度和準(zhǔn)確率、社區(qū)活躍性。他們分別是：TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。 2.3.1
2017-11-15 12:04:003896 
pytorch 是一個(gè)基于 python 的深度學(xué)習(xí)庫(kù)。pytorch 源碼庫(kù)的抽象層次少，結(jié)構(gòu)清晰，代碼量適中。相比于非常工程化的 tensorflow，pytorch 是一個(gè)更易入手的，非常
2017-11-15 17:50:284884 
Google近日發(fā)布了TensorFlow 1.0候選版，這第一個(gè)穩(wěn)定版將是深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFlow
2017-11-16 11:52:014287 
深度學(xué)習(xí)正以迅雷不及掩耳之勢(shì)發(fā)展著，近幾年各種不同的深度學(xué)習(xí)框架也如雨后春筍般紛紛出現(xiàn)，在大廠的支持下這些框架在深度學(xué)習(xí)的舞臺(tái)上華麗登場(chǎng)各顯神通。
2018-01-05 15:12:588403 
TensorFlow是谷歌的第二代開源的人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是用來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)置框架學(xué)習(xí)軟件庫(kù)。目前，TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。由基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法入手，簡(jiǎn)析機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-04-04 14:39:006874 
Karpathy表示，綜合過(guò)去6年發(fā)表在ArXiv的4300篇機(jī)器學(xué)習(xí)論文（數(shù)據(jù)來(lái)源：cs.[CV|CL|LG|AI|NE]/stat.ML），根據(jù)其中各框架被提及的次數(shù)
2018-04-02 16:46:4111100 
Caffe是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，具有表達(dá)力強(qiáng)、速度快和模塊化的思想，由伯克利視覺學(xué)習(xí)中心（BVLC）和社區(qū)貢獻(xiàn)
2018-04-29 16:23:003953 
在這篇文章中，我想向大家介紹推動(dòng)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個(gè)主力框架。這些框架使數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師更容易為復(fù)雜問(wèn)題構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案，并執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。這只是眾多開源框架中的一小部分，由不同的科技巨頭支持，并相互推動(dòng)更快創(chuàng)新。
2018-05-04 10:30:003747 
MACE，是指小米公司自研的移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架Mobile AI Compute Engine。2017年12月，這一深度學(xué)習(xí)框架就在小米公司內(nèi)部正式發(fā)布了。
2018-07-26 14:06:463502 開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。
2018-09-21 17:02:536364 總體而言，PyTorch是第三流行的框架，也是第二流行的獨(dú)立框架。它比TensorFlow要年輕，流行度的增速十分迅猛。它也支持TensorFlow尚不支持的一些定制。PyTorch背后站著的是Facebook。
2018-09-30 08:48:382677 用戶共同制作張量處理單元（TPU）。用于預(yù)配置 AI 的 Google Cloud Platform 深度學(xué)習(xí) VM，還將包含 PyTorch 1.0 的 VM 映像。亞馬遜的 SageMaker 將為 PyTorch 用戶提供預(yù)配置的環(huán)境，用于自動(dòng)模型調(diào)整等。
2018-10-08 14:36:292939 Kirill Dubovikov寫的PyTorch vs TensorFlow?—?spotting the difference比較了PyTorch和TensorFlow這兩個(gè)框架。如果你想
2018-10-12 08:58:3515356 幾天前，Tensorflow剛度過(guò)自己的3歲生日，作為當(dāng)前最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，Tensorflow在這個(gè)寶座上已經(jīng)盤踞了近三年。無(wú)論是成熟的Keras，還是風(fēng)頭正盛的pytorch，它的地位似乎
2018-11-17 11:33:592979 框架：fast.ai使用Pytorch作用教學(xué)工具。但是這種東西屬于一通百通，基本上你一旦掌握了套路，接下來(lái)用TensorFlow/Keras、CNTX、MXNet或者其他深度學(xué)習(xí)庫(kù)都不成大問(wèn)題。
2019-01-28 08:59:002206 
深度學(xué)習(xí)框架正如一家雜貨店，當(dāng)人們想要做一頓美餐的時(shí)候，想必沒有幾個(gè)人會(huì)親自到菜園里種菜，而是選擇從市場(chǎng)里購(gòu)買食材。
2019-02-12 10:09:439494 PyTorch是一個(gè)較新的深度學(xué)習(xí)框架，主打動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型。相比其他同類框架，PyTorch提供一種較低級(jí)別的方法，對(duì)于更具備數(shù)學(xué)背景的用戶來(lái)講靈活性更強(qiáng)。
2019-03-01 08:47:463620 
僅通過(guò)添加幾行代碼，TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自動(dòng)混合精確功能就能助力深度學(xué)習(xí)研究人員和工程師基于NVIDIA Volta和Turing GPU實(shí)現(xiàn)高達(dá)3倍的AI訓(xùn)練加速。
2019-04-03 11:31:586550 開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。
2019-07-08 10:31:302057 
我聽說(shuō) PyTorch 在 cuDNN 級(jí)別上進(jìn)行了更好的優(yōu)化。有人能提供更多細(xì)節(jié)嗎？是什么阻止了 TensorFlow 做同樣的事情？我所知道的惟一優(yōu)化是 PyTorch 使用 NCHW 格式 (針對(duì) cuDNN 進(jìn)行了更好的優(yōu)化)，而 TensorFlow 默認(rèn)使用 NHWC。
2019-09-07 07:50:009040 如果你需要深度學(xué)習(xí)模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不錯(cuò)的選擇。
并非每個(gè)回歸或分類問(wèn)題都需要通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)解決。甚至可以說(shuō)，并非每個(gè)回歸或分類問(wèn)題都需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決。畢竟，許多數(shù)據(jù)集可以用解析方法或簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)過(guò)程進(jìn)行建模。
2019-09-14 10:57:003181 本書共分 5 方面內(nèi)容 ：基礎(chǔ)知識(shí)、關(guān)鍵模塊、算法模型、內(nèi)核揭秘、生態(tài)發(fā)展。前兩方面由淺入深地介紹了 TensorFlow 平臺(tái)，算法模型方面依托 TensorFlow 講解深度學(xué)習(xí)模型，內(nèi)核揭秘
2019-12-12 08:00:004 FAIR一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究和開源框架的定期貢獻(xiàn)者。從PyTorch到ONNX, FAIR團(tuán)隊(duì)為實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的簡(jiǎn)化做出了不可思議的貢獻(xiàn)。
2020-03-13 15:23:051503 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系胡事民教授研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)全新的深度學(xué)習(xí)框架——計(jì)圖（Jittor）。Jittor是一個(gè)采用元算子表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元、完全基于動(dòng)態(tài)編譯（Just-in-Time）的深度學(xué)習(xí)框架。
2020-03-26 15:50:296456 近年來(lái)，開發(fā)者社區(qū)中，「開源」成了新流行趨勢(shì)。
尤其是深度學(xué)習(xí)框架，自騰訊2017年將ncnn開源之后，各大AI實(shí)驗(yàn)室都「慷慨」的將自己的框架開源，以實(shí)現(xiàn)較為快速的創(chuàng)新。
2020-07-10 18:37:371116 Tensorflow和Python有什么關(guān)系？Tensorflow是Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，Python的庫(kù)有很多，如Tensorflow、NumPy、Httpie、Django、Flask、Ansible。我們知道章魚有很多手，如果把Python比作是章魚的話，那Tensorflow就是章魚的一只手。
2020-12-04 14:54:4718721 TensorFlow、PyTorch 這樣龐大的深度學(xué)習(xí)框架。 ? 除了這類主流框架之外，開發(fā)者們也會(huì)開源一些小而精的框架或者庫(kù)。 ? ? ?
2020-12-16 09:36:563883 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且運(yùn)用各種深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，進(jìn)而解決各種任務(wù)。 本文從PyTorch環(huán)境配置開始。PyTorch是一種Python接口的深度學(xué)習(xí)框架，使用靈活，學(xué)習(xí)方便。還有其他主流的深度學(xué)習(xí)框架，例如Caffe，TensorFlow，CNTK等等，各有千秋。筆者認(rèn)
2021-02-16 15:15:002206 是一個(gè)基于Python的科學(xué)計(jì)算框架，用于進(jìn)行深度學(xué)習(xí)相關(guān)研究。對(duì)于Python語(yǔ)言的入門，可以參考之前的兩篇介紹PythonNumpy的博客。分別是Python Numpy 教程（
2021-02-16 15:20:001963 回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-21 13:46:552477 教你使用TensorFlow建立深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。
2021-03-26 09:44:0218 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，PyTorch、TensorFlow 等主流框架，毫無(wú)疑問(wèn)占據(jù)絕大部分市場(chǎng)份額，就連百度這樣級(jí)別的公司，也是花費(fèi)了大量人力物力，堪堪將 PaddlePaddle 推入主流。 在這
2021-04-09 15:11:392113 
自深度學(xué)習(xí)重新獲得公認(rèn)以來(lái)，許多機(jī)器學(xué)習(xí)框架層出不窮，爭(zhēng)相成為研究人員以及行業(yè)從業(yè)人員的新寵。從早期的學(xué)術(shù)成果 Caffe、Theano，到獲得龐大工業(yè)支持的 PyTorch、TensorFlow
2021-07-09 10:33:251284 Pythorch是目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架之一，在機(jī)器學(xué)習(xí)研究上被廣泛使用。PyTorch與NumPy在許多方面很相似，如果你熟悉Numpy的話，使用Py...
2022-02-07 11:12:542 導(dǎo)讀：近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了許多深度學(xué)習(xí)框架。這些框架各有所長(zhǎng)，各具特色。常用的開源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK
2022-04-26 18:45:437252 PyTorch 是一種開源深度學(xué)習(xí)框架，以出色的靈活性和易用性著稱。這在一定程度上是因?yàn)榕c機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家所青睞的熱門 Python 高級(jí)編程語(yǔ)言兼容。
2022-07-29 10:26:553565 PyTorch 作為一個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中比 NumPy 這個(gè)科學(xué)計(jì)算庫(kù)強(qiáng)在哪里呢？我覺得一是 PyTorch 提供了自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制，二是對(duì) GPU 的支持。由此可見，自動(dòng)求導(dǎo) (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度學(xué)習(xí)框架中的重要組成部分。
2022-08-15 09:37:41797 在采訪開發(fā)者、硬件專家、云提供商以及熟悉谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)工作的人士時(shí)，他們的觀點(diǎn)也是相同的。TensorFlow 在爭(zhēng)奪開發(fā)者人心的競(jìng)爭(zhēng)中落敗。其中有些人甚至使用了令人難以理解的確切說(shuō)法：“PyTorch 正在享用 TensorFlow 的午餐”。
2022-11-04 14:23:261289 TensorFlow命名源于其運(yùn)行原理，即“讓張量（Tensor）流動(dòng)起來(lái)（Flow）”，這是深度學(xué)習(xí)處理數(shù)據(jù)的核心特征。TensorFlow顯示了張量從數(shù)據(jù)流圖的一端流動(dòng)到另一端的整個(gè)計(jì)算過(guò)程，生動(dòng)形象地描述了復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)、傳輸、分析和處理模式。
2022-11-21 10:21:301322 TensorFlow和PyTorch是兩個(gè)最受歡迎的開源深度學(xué)習(xí)框架，這兩個(gè)框架都為構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型提供了廣泛的功能，并已被研發(fā)社區(qū)廣泛采用。但是作為用戶，我們一直想知道哪種框架最適合我們自己
2023-01-14 11:53:122420 Tensorflow: 谷歌開源的向更加易用發(fā)展的主流學(xué)習(xí)框架
2023-03-15 10:17:25341 PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開發(fā)的一種基于Lua編寫的Torch庫(kù)的Python實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，也是目前使用范圍和體驗(yàn)感最好的一款深度學(xué)習(xí)框架。
2023-05-08 14:20:58774 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程5.5之深度學(xué)習(xí)中的泛化.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:31:231 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程12.1之優(yōu)化和深度學(xué)習(xí).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:08:410 深度學(xué)習(xí)框架pytorch入門與實(shí)踐 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)分支，它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)人工智能的目標(biāo)。在實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中，選擇一個(gè)適用的開發(fā)框架是非常關(guān)鍵
2023-08-17 16:03:061075 高模型的精度和性能。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)框架已成為了研究和開發(fā)人員們必備的工具之一。 目前，市場(chǎng)上存在許多深度學(xué)習(xí)框架可供選擇。本文將為您介紹一些較為常見的深度學(xué)習(xí)框架，并探究它們的特點(diǎn)
2023-08-17 16:03:091589 深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)非常重要的技術(shù)，它們能夠加速深度學(xué)習(xí)的開發(fā)與部署過(guò)程。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要進(jìn)行兩個(gè)關(guān)鍵的任務(wù)，即訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練是指使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:03:11906 深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么 深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)，它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類的學(xué)習(xí)過(guò)程。由于其高度的精確性和精度，深度學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要工具。然而，要在深度學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)高度復(fù)雜
2023-08-17 16:10:571072 深度學(xué)習(xí)框架pytorch介紹 PyTorch是由Facebook創(chuàng)建的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，其中TensorFlow是完全基于數(shù)據(jù)流圖的。它是一個(gè)使用動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的框架，允許用戶更靈活地定義和修改模型
2023-08-17 16:10:59992 深度學(xué)習(xí)框架tensorflow介紹 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow由Google開發(fā)，是一個(gè)開放源代碼的深度學(xué)習(xí)框架，可用于構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序
2023-08-17 16:11:021283 常重要的。本文將提供一些選擇建議，以及如何決定使用哪種框架和算法。 首先，選擇框架。目前，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最流行和使用最廣泛的框架有TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe。以下是每個(gè)框架的優(yōu)缺點(diǎn)： TensorFlow：Google開發(fā)的一個(gè)框架，支持大規(guī)
2023-08-17 16:11:05344 深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)以及它們之間的比較。 1. Tensorflow Tensorflow是Google家的深度學(xué)習(xí)框架，已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”。它是個(gè)非常強(qiáng)大的庫(kù)，主要用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Tensorflow支持多種編程語(yǔ)言，例如
2023-08-17 16:11:07412 的深度學(xué)習(xí)框架，并對(duì)它們進(jìn)行對(duì)比。 1. TensorFlow TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一款深度學(xué)習(xí)框架，目前是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最常用的框架之一。 TensorFlow 主要的優(yōu)勢(shì)是其可擴(kuò)展性和豐富的社區(qū)支持，擁有非常強(qiáng)大的計(jì)算圖優(yōu)化、自動(dòng)微分
2023-08-17 16:11:13458 深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù) 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)能夠幫助機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能開發(fā)人員輕松進(jìn)行模型訓(xùn)練、優(yōu)化及評(píng)估的軟件庫(kù)。深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)則是需要使用深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用程序必不可少的技術(shù)，通過(guò)連接技術(shù)
2023-08-17 16:11:16443 深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹? 深度學(xué)習(xí)是最近幾年來(lái)非常熱門的話題，它正在徹底改變我們生活和工作的方式。隨著越來(lái)越多的創(chuàng)新和發(fā)展，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍正在大大擴(kuò)展。而對(duì)于深度學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)
2023-08-17 16:11:23881 深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，多年來(lái)深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26638 Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與評(píng)估。支持對(duì)數(shù)據(jù)集的合成、變換、增強(qiáng)等，此外還支持預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)下載相關(guān)的模型，直接預(yù)測(cè)推理。
2023-09-22 09:49:51391 
PyTorch是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)框架，建立于Torch之上，底層為C++，并標(biāo)榜Python First，強(qiáng)調(diào)其為Python 語(yǔ)言量身打造的，使用上就與Python項(xiàng)目的撰寫并沒有太大的差異，也能夠與Python的套件相整合。
2023-10-27 10:41:06492 
轉(zhuǎn)載自：冷凍工廠 ? 深度學(xué)習(xí)框架是簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 開發(fā)的重要工具，并且其發(fā)展非常迅速。其中，TensorFlow 和 PyTorch 脫穎而出，各自在不同的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域占有一席之地
2023-10-30 09:56:24404 
最常見的深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該是TensorFlow、Pytorch、Keras，但是這些框架在面向大規(guī)模模型的時(shí)候都不是很方便。 比如Pytorch的分布式并行計(jì)算框架（Distributed Data
2023-10-30 10:09:45951 
XLA (Accelerated Linear Algebra)是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)編譯器，對(duì)PyTorch、Tensorflow、JAX等多個(gè)深度學(xué)習(xí)框架都有支持。最初XLA實(shí)際上
2023-11-17 10:54:07282
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