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- 安装Anaconda第一步:登录官网Anaconda | Individual Edition,然后下载和系统对应的版本我的电脑是win10 64位的,所以选择64的安装包。第二步:双击安装包安装。等待加载完成点击Next。点击“I Agree”。(不同意也不行啊!)随意选择,不想让其他的用户用就选Just Me,然后点击Next。默认安装到C盘,根据自己电脑的情况,也可以选... 安装Anaconda第一步:登录官网Anaconda | Individual Edition,然后下载和系统对应的版本我的电脑是win10 64位的,所以选择64的安装包。第二步:双击安装包安装。等待加载完成点击Next。点击“I Agree”。(不同意也不行啊!)随意选择,不想让其他的用户用就选Just Me,然后点击Next。默认安装到C盘,根据自己电脑的情况,也可以选...
- 第一步、安装显卡驱动:第一种安装方式:下载360的驱动大师安装(最简单)第二种去官网下载驱动程序,https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn。输入显卡的型号查找然后下载安装。手动搜索驱动程序,查找对应显卡的驱动。第二步、确定CUDA的版本。 打开NVIDIV设置,如上图,双击打开软件。选择“帮助—》系统信息”,查看NVC... 第一步、安装显卡驱动:第一种安装方式:下载360的驱动大师安装(最简单)第二种去官网下载驱动程序,https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn。输入显卡的型号查找然后下载安装。手动搜索驱动程序,查找对应显卡的驱动。第二步、确定CUDA的版本。 打开NVIDIV设置,如上图,双击打开软件。选择“帮助—》系统信息”,查看NVC...
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- 前言 Google Colab中已经安装好了TensorFlow,包括TensorFlow1.x版本、TensorFlow2.x版本;本文介绍如何切换TensorFlow1与2版本、使用GPU、使用TPU开发。一、切换TensorFlow版本Colab 预装了两个版本的 TensorFlow:2.x 版本和 1.x 版本。Colab 默认使用 TensorFlow 2.x,不过可以通过如下所... 前言 Google Colab中已经安装好了TensorFlow,包括TensorFlow1.x版本、TensorFlow2.x版本;本文介绍如何切换TensorFlow1与2版本、使用GPU、使用TPU开发。一、切换TensorFlow版本Colab 预装了两个版本的 TensorFlow:2.x 版本和 1.x 版本。Colab 默认使用 TensorFlow 2.x,不过可以通过如下所...
- 对于初学深度学习的人(就比如我)一定会对张量(Tensor)感到疑惑,因为自己经常见到它但就是不知道它的具体含义。在这篇文章我们就来看一下MindSpore中的Tensor,在此之前我们先来了解一下张量是什么。从神经网络来看,神经网络中的输入、输出和变换都是用张量表示的(张量是神经网络使用的主要数据结构)。从数学具体实例来看,张量可以是一个多维数组,就像这样:标量是0维张量向量是一维张量(一... 对于初学深度学习的人(就比如我)一定会对张量(Tensor)感到疑惑,因为自己经常见到它但就是不知道它的具体含义。在这篇文章我们就来看一下MindSpore中的Tensor,在此之前我们先来了解一下张量是什么。从神经网络来看,神经网络中的输入、输出和变换都是用张量表示的(张量是神经网络使用的主要数据结构)。从数学具体实例来看,张量可以是一个多维数组,就像这样:标量是0维张量向量是一维张量(一...
- 从本篇文章开始,作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念,同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法,主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频介绍,后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,同时自己也是人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。 从本篇文章开始,作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念,同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法,主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频介绍,后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,同时自己也是人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
- PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架,虽然晚于TensorFlow,也没有TensorFlow火,但目前已经与TensorFlow奇虎相当。而且PyTorch采用了Python语言的接口,可以说它才是Python程序员最容易上手的深度学习框架。 PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架,虽然晚于TensorFlow,也没有TensorFlow火,但目前已经与TensorFlow奇虎相当。而且PyTorch采用了Python语言的接口,可以说它才是Python程序员最容易上手的深度学习框架。
- 最近部署推理服务的时候遇到了一个tensorflow在多线程中的隐藏bug。 tensorflow的模型图层的命名在多线程下是不安全的,多线程下图层的命名空间会变,导致调用predict找不到我们想要的图层。 最近部署推理服务的时候遇到了一个tensorflow在多线程中的隐藏bug。 tensorflow的模型图层的命名在多线程下是不安全的,多线程下图层的命名空间会变,导致调用predict找不到我们想要的图层。
- 在进行AI开发的过程中,往往需要进行大量的调试才能得到满意的结果。modelarts开发环境提供了训练和推理的调试工具,帮助用户快速验证自己的模型,并无缝衔接modelarts训练和推理服务。本文将借助一篇在线案例,说明如何在开发环境中,利用SDK快速完成AI开发的本地调试工作。 在进行AI开发的过程中,往往需要进行大量的调试才能得到满意的结果。modelarts开发环境提供了训练和推理的调试工具,帮助用户快速验证自己的模型,并无缝衔接modelarts训练和推理服务。本文将借助一篇在线案例,说明如何在开发环境中,利用SDK快速完成AI开发的本地调试工作。
- 数据不是收集的,是自己生成的%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据,数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1.0+np.random.randn(*x_data.shape)*0.4*号是把shape元组拆成一个个参数之前... 数据不是收集的,是自己生成的%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据,数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1.0+np.random.randn(*x_data.shape)*0.4*号是把shape元组拆成一个个参数之前...
- 本文讲述TensorFlow的编程基础,介绍张量及相关联的知识。tensorflow=tensor张量 + flow 流张量具体是啥意思之前不是很明白,只知道张力的概念,比如在亚平老师的太空授课中,水膜加水后能变成水球,就是因为水的表面张力。那这里的张量,是指一种数据结构,具体来说是多维数组(通过.numpy()来得到)。我的理解它的表现形式可以是,一个单独的数/标量,或一个一维数组/向量,... 本文讲述TensorFlow的编程基础,介绍张量及相关联的知识。tensorflow=tensor张量 + flow 流张量具体是啥意思之前不是很明白,只知道张力的概念,比如在亚平老师的太空授课中,水膜加水后能变成水球,就是因为水的表面张力。那这里的张量,是指一种数据结构,具体来说是多维数组(通过.numpy()来得到)。我的理解它的表现形式可以是,一个单独的数/标量,或一个一维数组/向量,...
- 本文介绍了众多的AI开发框架中的优秀者:Tensorflow深度学习的开发框架。先整了Theano,开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着tensorflow在google支持下的强势崛起,Theano日渐式微,连它的创始人都反水了。然后是caffe.2013年问世,主要适用于最初的计算机视觉。Torch.他的一个非常显著的特点就是支持动态图模型,这一点与其它的开发平台不一样。2017... 本文介绍了众多的AI开发框架中的优秀者:Tensorflow深度学习的开发框架。先整了Theano,开始于2007年的加拿大的蒙特利尔大学。随着tensorflow在google支持下的强势崛起,Theano日渐式微,连它的创始人都反水了。然后是caffe.2013年问世,主要适用于最初的计算机视觉。Torch.他的一个非常显著的特点就是支持动态图模型,这一点与其它的开发平台不一样。2017...
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