Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob运行分布式模型训练。 第一篇:阿里云上使用JupyterHub 第二篇:阿里云上小试TFJob 第三篇:利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇:利用TFJob导出分布式TensorFlow模型 第五篇:利用TensorFlow Serving进行模型预测 TensorFlow分布式...
【深度学习框架实战】借助阿里云打造一键构建高性能Tensorflow服务
推广:数十款阿里云产品限时折扣中,赶紧点击这里,领劵开始云上实践吧! 本场技术沙龙回顾链接:深度学习框架实战——TensorFlow 演讲嘉宾简介: 游亮(昀龙),阿里云高级技术专家,阿里云高性能人工智能团队负责人,阿里云异构计算、超级计算集群产品架构师,获得过多项专利。拥有近10年高性能计算研发和优化经验,精通针对X86 CPU、Intel Xeon Phi、GPU等微架构的计算性能优化以及网....
InceptionV3实战:tensorflow2.X版本,InceptionV3图像分类任务(大数据集)
InceptionV3实战:tensorflow2.X版本,InceptionV3图像分类任务(大数据集)摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集,演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类,分类的模型使用InceptionV3。本文实现的算法有一下几个特点:1、自定义了图片加载方式,更加灵活高效,不用将图片一次性加载到内存中,节省内存,适合大规模数据集。2、加载模....
ResNet实战:tensorflow2.X版本,ResNet50图像分类任务(大数据集)
ResNet实战:tensorflow2.X版本,ResNet50图像分类任务(大数据集)摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集,演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类,分类的模型使用ResNet50。本文实现的算法有一下几个特点:1、自定义了图片加载方式,更加灵活高效,不用将图片一次性加载到内存中,节省内存,适合大规模数据集。2、加载模型的预训练权重,训练时....
ResNet实战:tensorflow2.X版本,ResNet50图像分类任务(小数据集)
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DenseNet实战:tensorflow2.X版本,DenseNet121图像分类任务(大数据集)
摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集,演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类,分类的模型使用DenseNet121。本文实现的算法有一下几个特点:1、自定义了图片加载方式,更加灵活高效,节省内存2、加载模型的预训练权重,训练时间更短。3、数据增强选用albumentations。训练第一步 导入需要的数据包,设置全局参数import numpy as ....
DenseNet实战:tensorflow2.X版本,DenseNet121图像分类任务(小数据集)
摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集,演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类,分类的模型使用DenseNet121。训练第一步 导入需要的数据包,设置全局参数import numpy as np from tensorflow.keras.optimizers import Adam import cv2 from tensorflow.keras.p....
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