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Kubeflow实战系列: 利用TFJob运行分布式TensorFlow
TensorFlow作为现在最为流行的深度学习代码库,在数据科学家中间非常流行,特别是可以明显加速训练效率的分布式训练更是杀手级的特性。但是如何真正部署和运行大规模的分布式模型训练,却成了新的挑战。
如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第二篇
2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过使用tensorflow优化过去一个使用特征提取方法的框架,证实了深度学习的优秀性能。
TensorFlow——module 'tensorflow' has no attribute 'xxx'
tf.sub()更改为tf.subtract() tf.mul()更改为tf.multiply() tf.types.float32更改为tf.float32 tf.pact()更改为tf.
动手实验 - TensorFlow和TensorBoard自然语言分析
动手实践是学习任何知识的有效途径之一。本文作者通过一个实际的例子让我们大家动手来用TensorFlow 和 TensorBoard两个强大的Python工具进行自然语言分析的应用。
Ubuntu18.04LTS下cuda10.0+cudnn7.5+TensorFlow1.13环境搭建
目录 前言 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA10.0 第一个CUDA程序 安装cudnn7.5 安装TensorFlow1.13 最后 前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建.
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Serverless助力AI计算:阿里云ACK Serverless/ECI发布GPU容器实例
ACK Serverless(Serverless Kubernetes)近期基于ECI(弹性容器实例)正式推出GPU容器实例支持,让用户以serverless的方式快速运行AI计算任务,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率。
Kubeflow 使用指南
Kubeflow(https://github.com/kubeflow)是基于Kubernetes(https://kubernets.io,容器编排与管理服务软件)和TensorFlow(https://tensorflow.org,深度学习库)的机器学习流程工具,使用Ksonnet进行应用包的管理。
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Kubeflow实战系列:阿里云上小试TFJob
`tf-operator`是Kubeflow的第一个CRD实现,解决的是TensorFlow模型训练的问题,它提供了广泛的灵活性和可配置,可以与阿里云上的NAS,OSS无缝集成,并且提供了简单的UI查看训练的历史记录。
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