深度学习框架的相关内容

文章 2017-12-07 来自：开发者社区

带你测试对比深度学习框架！TensorFlow,Keras,PyTorch...哪家强？(附数据集）

深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目De....

问答 2017-11-25 来自：开发者社区

每一种深度学习框架目前版本是多少呢？

文章 2017-11-23 来自：开发者社区

英特尔深度学习框架BigDL——a distributed deep learning library for Apache Spark

BigDL: Distributed Deep Learning on Apache Spark What is BigDL? BigDL is a distributed deep learning library for Apache Spark; with BigDL, users can write their deep learning applications as standar.....

文章 2017-11-02 来自：开发者社区

11月2日云栖精选夜读：BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架

本文介绍阿里IDST部门研发、基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架BNN。BNN可以在算法精度几乎无损的前提下，将模型大小压缩40-100倍，同时获得2-3倍的加速效果。热点热议 BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架作者：learningmou for、while循环中的else用法作者：小小的我呀阿里云 CDN HTTPS 最佳...

文章 2017-11-02 来自：开发者社区

深度学习框架中的魔鬼：探究人工智能系统中的安全问题

ISC 2017中国互联网安全大会举办了人工智能安全论坛。我们把论坛总结成为一系列文章，本文为系列中的第一篇。深度学习引领着新一轮的人工智能浪潮，受到工业界以及全社会的广泛关注。虽然大家对人工智能有很多美好的憧憬，但是现实是残酷的 — 随着一批深度学习应用逐渐开始变成现实，安全问题也渐渐显现出来。人工智能应用面临来自多个方面的威胁：包括深度学习框架中的软件实现漏洞、对抗机器学习的恶意样.....

文章 2017-10-24 来自：开发者社区

AI大事件 | 人类理解行为数据集推出，Uber发布自家分布式深度学习框架

呜啦啦啦啦啦大家好呀，又到了本周的AI大事件时间了。过去的一周中AI圈都发生了什么？大佬们互撕了哪些问题？研究者们发布了哪些值得一读的论文？又有哪些开源的代码和数据库可以使用了？文摘菌带你盘点过去一周AI大事件！新闻 AlphaGo Zero: 从零开始的学习来源：DEEPMIND.COM：链接：https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning....

问答 2017-10-18 来自：开发者社区

创建 NVIDIA 驱动和深度学习框架的 GPU 实例

实例规格详情请参阅文档实例规格族查看 gn5/gn5i/gn4 实例规格族的详细规格。创建 GPU 实例登录 ECS 管理控制台。在左边导航栏，选择[backcolor=transparent]云服务器 ECS > [backcolor=transparent]实例。单击右上角[backcolor=transparent]创建实例。在创建页面注意以下配置信息。实例属性要...

文章 2017-10-10 来自：开发者社区

一文读懂深度学习框架下的目标检测（附数据集）

从简单的图像分类到3D位置估算，在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。如同其他的机器视觉问题一样，目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前，让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类在计算机视觉领域中，最为人所知的问题便是图像分类问题。图像分类是把一幅图片分成多种类别中...

文章 2017-09-27 来自：开发者社区

目标检测101：一文带你读懂深度学习框架下的目标检测

文章 2017-09-20 来自：开发者社区

【深度学习框架大PK】褚晓文教授：五大深度学习框架三类神经网络全面测评（23PPT）

香港浸会大学褚晓文教授团队在2016年推出深度学习工具评测的研究报告，并在2017年年初发布更新，引起广泛关注。见新智元报道《基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络上的表现（论文）》，2017年初版本的评测的主要发现可概括如下：总体上，多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核.....

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更新时间 2025-08-26 11:47:54

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