Perseus-BERT——业内性能极致优化的BERT训练方案
【作者】 笋江（林立翔） 驭策（龚志刚） 蜚廉（王志明） 昀龙（游亮）
一，背景——横空出世的BERT全面超越人类
2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT（Bidirectional Encoder
安装NVIDIA docker plugin
摘要： GPU云主机集成CUDA & NVIDIA DOCKER镜像方案 摘要一、预安装前置条件1、系统和内核版本支持2、 CUDA的GPU支持二、NVIDIA驱动环境安装 1、安装CUDA Toolkit 2、设置cuda环境变量3、安装 docker-18.
DenseNet的应用--语义分割--(DenseASPP )
转载自：https://blog.csdn.net/u011974639
DenseASPP
DenseASPP for Semantic Segmentation in Street Scenes
原文地址：DenseASPP
收录：CVPR2018(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
代码:
PyTorch
简介：
将DeepLab系列中的ASPP和DenseNet中的密集连接相结合，构成了DenseASPP。
使用TensorFlow提供的slim模型来训练数据模型供iOS使用
使用slim模型来训练数据供移动端使用
1、 数据可以是slim提供的数据集或者是自己采集的图片
1.1、下载slim提供的数据集flowers
1.1.1、设置下载目录命令：
DATA_DIR=/Users/javalong/Desktop/Test/output/flowers
1.
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