阿里云文档 2024-09-10

部署NGC容器环境(基于TensorFlow)构建深度学习开发环境

NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,方便您免费访问深度学习软件堆栈,建立适合深度学习的开发环境。本文以搭建TensorFlow深度学习框架为例,为您介绍如何在GPU实例上部署NGC环境以实现深度学习开发环境的预安装。

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——导读

**前言**为什么要写这本书近些年来,伴随着计算机计算能力的不断升级,很多原来只有在科幻电影里才有的桥段越来越多地出现在我们身边了,并给了我们更多的想象空间与期待。在2016年,人工智能界最令人瞩目的事情莫过于谷歌的AlphaGo以4:1的悬殊比分轻松击败韩国著名九段围棋大师李世石。之后化名“Master”的AlphaGo更是一路大开杀戒,分别在对弈网站“弈城”和“腾讯围棋”登录,先后打败了柯洁....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——3.6 小结

3.6 小结 TensorFlow说到底还是一系列的工具。对于一个工程技术人员或实际深度学习问题的研究员来说,了解TensorFlow的基本原理和使用方法就够了。我们的精力应该更多地放在用模型解决实际问题这一方面。对TensorFlow本身的架构,我想作为业余研究或者学术研究是可以的,而作为商业性的研究,其投入产出比可能会低到你自己受不了的地步。尤其是不建议大家去修改里面的代码来尝试做“改进”。....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——3.3 其他特点

3.3 其他特点 TensorFlow有很多的特点,当然这些特点不见得都是独一无二的。1 .多环境与集群支持首先,TensorFlow支持在PC的CPU环境、GPU环境甚至是安卓环境中运行。它不仅可以支持在单个计算单元(一颗CPU的多核心或一颗GPU的多核心)上进行运算,也支持一台机器上多个CPU或多个GPU上并行计算。2016年4月14日,Google发布了分布式TensorFlow,能够支持....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——2.5 小结

2.5 小结 深度学习是一种前景非常好的应用领域,也就是我们平时说的“看不到天花板”,它几乎在任何一个细分领域都可以有比较好的应用,并且能够产生大量的剩余价值,发展生产力。而且随着计算机计算性能的不断提升,深度学习的应用也将积累更快,落地更廉价。我们有充分的理由相信,深度学习的发展将是未来几十年内世界科技发展的最为重要的领域之一。不过像阿西莫这样的机器人的训练过程,不会仅仅只依赖一套深度神经网络....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——2.3 深度学习为什么这么强

2.3 深度学习为什么这么强 神经网络,尤其是深度神经网络之所以这么吸引人,主要是因为它能够通过大量的线性分类器和非线性关系的组合来完成平时非常棘手的线性不可分的问题。2.3.1 不用再提取特征前面我们说过,在以往我们使用的朴素贝叶斯、决策树、支持向量机SVM这些分类器模型中,提取特征是一个非常重要的前置工作,也就是说人类在驱使这些分类器开始训练之前,先要把大量的样本数据整理出来,“干干净净”地....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——2.2 深度神经网络

2.2 深度神经网络 2016年3月,随着Google的AlphaGo以4∶1的悬殊比分战胜韩国的李世石九段,围棋——这一人类一直认为可以在长时间内轻松碾压AI的竞技领域已然无法固守,而深度学习(deep learning)这一象征着未来人工智能领域最重要、最核心的科技也越来越成为人们关注的焦点。这里所谓的深度学习实际指的是基于深度神经网络(deep neural networks,DNN)的学....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——1.5 小结

1.5 小结 一言以蔽之,机器学习就是人类定义一定的计算机算法,让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结并归纳其特征与特点,并用这些特征和特点与一定的学习目标形成映射关系,进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断,也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音,而机器自己学到的内容我们可以描述为一个函数、一段程序、一组策略等相对复杂的关系描述。在我看来,机器学习....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——1.4 综合应用

1.4 综合应用 到现在为止,我们看到的绝大多数的机器学习的应用环境都非常单纯——向量清洗到位,边界划定清晰。例如,垃圾邮件的分拣,能够通过邮件内容的输入来判断邮件是否为垃圾邮件;新闻的自动分类,能够通过新闻内容的分类来判断新闻的类别或描述内容的属性;摄像头对车牌号的OCR电子识别手、写识别,这些应用可以通过输入一个图像来得到其中蕴含的文字信息向量,诸如此类,这些都是早些年应用比较成熟的领域,在....

文章 2017-09-04 来自:开发者社区

《白话深度学习与TensorFlow》——1.3 分类

1.3 分类 分类是机器学习中使用的最多的一大类算法,我们通常也喜欢把分类算法叫做“分类器”。这个说法其实也非常形象,在我们看来,这就是一个黑盒子,有个入口,有个出口。我们在入口丢进去一个“样本”,在出口期望得到一个分类的“标签”。比如,一个分类器可以进行图片内容的分类标签,我们在“入口”丢进去一张老虎的照片,在“出口”得到“老虎”这样一个描述标签;而当我们在“入口”丢进去一张飞机的照片,在“出....

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