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Kubeflow实战系列:阿里云上使用JupyterHub
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Jupyter Hub。 背景介绍 时间过得真快,李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中,人工智能开始从学术界向工业界转型,基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验(colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN)
Google Colab,全名Colaboratory,是由谷歌提供的免费的云平台,可以使用pytorch、keras、tensorflow等框架进行深度学习。其GPU为Tesla T4 GPU,有很强的算力,对于刚入门机器学习或深度学习的用户,这个平台是不二之选。
MobileNetV1架构解析
MobileNets基于一种流线型架构,使用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络。我们引入了两个简单的全局超参数,可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超参数允许模型生成器根据问题的约束为其应用程序选择适当大小的模型。我们在资源和准确性权衡方面进行了大量实验,与其他流行的ImageNet分类模型相比,我们表现出了强大的性能。然后,我们展示了MobileNet在广泛的应用和用例中的有效性,包括目标检测、精细分类、人脸属性和大规模地理定位。
就离谱!使用机器学习预测2022世界杯:小组赛挺准,但冠亚季军都错了 ⛵
本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测,赛后将其与真实结果进行比较,可以看出:小组赛到1/4决赛的预测准确率很高,半决赛和决赛的预测准确率为0,冠亚季军无一预测准确。
Win10系统下使用anaconda在虚拟环境下安装CUDA及CUDNN
以管理员身份打开Anaconda Prompt,输入下列命令查看conda目前支持的cudatoolkit版本。(注cudatoolkit也是cuda)
极智AI | onnx模型增删改查算子节点方法
大家好,我是极智视界,本文介绍一下 onnx 模型增、删、改、查算子节点方法。
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