深度学习框架经验积累

动手学深度学习——数据操作之ndarray与tensor间的转换

为什么可以转换无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为tensor）都与Numpy的ndarray类似。
时生丶·2022-11-25 14:13

冻结训练和解冻训练的区别

冻结训练与解冻训练原理为什么进行冻结训练区别参考原理大部分深度学习框架（例如pytorch和tensorflow）都提供了一些比较经典，且预训练好的网络模型（resnet、alexnet等），这些训练好的网络模型有较好的泛化性能
事多做话少说·2022-11-25 13:16

docker 训练深度学习_docker配置深度学习环境

序阅读本篇文章可以帮你解决的问题是：提供一套解决方案，能够在支持Docker的任何版本Ubuntu系统下，搭建出完美运行各种深度学习框架、各种版本、各种环境依赖(NAIVID显卡)深度学习工程的开发环境
Super Jasper·2022-11-25 11:37

李宏毅《机器学习》飞桨特训营(八)——Paddle2.0教学(基于Paddle实现线性回归和神经网络拟合)

.神经网络回归问题3.1构建训练集3.2初始化模型组、损失函数、梯度下降方法并开始训练3.3显示拟合曲线一.Paddle2.0教学此教程旨在介绍PaddlePaddle(一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架
卡卡南安·2022-11-25 10:27

NNDL 实验二 pytorch入门

在深度学习框架中，数据经常用张量(Tensor)的形式来存储。张量是矩阵的扩展与延伸，
Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:05

大厂必考深度学习算法面试题

一，滤波器与卷积核二，卷积层和池化输出大小计算2.1，CNN中术语解释2.2，卷积输出大小计算（简化型）2.3，理解边界效应与填充padding参考资料三，深度学习框架的张量形状格式四，Pytorch、
嵌入式视觉·2022-11-25 08:40

TensorFlow 和 PyTorch 迎来后浪，工业界到底需要怎样的机器学习框架

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
我爱计算机视觉·2022-11-25 08:05

机器学习框架：开源的好，还是自研的香？

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
高校俱乐部·2022-11-25 08:00

利用tensorflow搭建Alexnet，并进行.tflite的导出

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言TensorFlowLite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和IoT设备上运行TensorFlow
Wddfh_frw·2022-11-25 08:28

TensorFlow和PyTorch迎来了“后浪”

作者|蔡芳芳采访嘉宾|袁进辉7月31日，深度学习框架OneFlow正式在GitHub上开源，采用Apache2.0开源协议，这是国内首个由初创公司、小团队自研并开源的AI框架。
OneFlow深度学习框架·2022-11-25 08:27

层出不穷的机器学习框架到底在“卷”什么？

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
小红书技术REDtech·2022-11-25 08:27

OpenCV计算机视觉库，Tensorflow深度学习框架

Tensorflow专为深度学习而生，是当前很常用的一种深度学习框架，可以方便的实现各种深度学习算法。二者不属于同一领域，做计算机视觉用OpenCV，做深度学习用Tensorflow。
Corse1769·2022-11-25 06:39

基于C++的深度学习模型部署

1.1引言PyTorch作为一款端到端的深度学习框架，在1.0版本之后已具备较好的生产环境部署条件。除了在web端撰写RESTAPI进行部署之外(参考)，软件端的部署也有广泛需求。
青春须早为,岂能长少年·2022-11-25 05:07

【深度学习】使用C++手动搭建一个神经网络

1.前言深度学习框架给我们带来了很多方便，但是过于依赖框架反而会让我们不知所以然。本篇博客中，我使用C++语言实现了一个简单的神经网络。2.原理神经网络由正向传播和反向传播构成。
DwD-·2022-11-25 05:03

深度学习框架——TensorFlow（CPU、GPU版本）安装教程

在经历了多次的实践（折磨）后，总结了以下自认为比较好用的TensorFlow安装方式，如有更好用、简便的方式，或者安装过程仍出现了问题，欢迎进行反馈以便改进。CPU、GPU版本的安装步骤刚开始一致，待到不一致处会进行提醒。安装步骤：一、安装Anaconda首先去Anaconda的官网（Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform），下载Anac
_遮云壑_·2022-11-25 05:31

Tensorflow/Pytorch安装（Anaconda环境下，无版本冲突，亲测有效）

深度学习框架安装零、前言一、Tensorflow安装二、Pytorch安装零、前言深度学习相关的热门框架主要为Tensorflow和Pytorch，通过各框架官网引导一般可以正常安装该框架，但是真正动手安装过的同学应该都知道这些第三方库之间可能存在版本冲突的问题
NorthSmile·2022-11-25 04:22

tensorflow平台极简方式_TensorFlow2.0极简安装（亲测有效）

AI人工智能TensorFlow2.0极简安装(亲测有效)相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TFBoy(TensorFlowBoy
weixin_39601743·2022-11-25 04:11

安装完Anaconda python 3.8，降级python3.6方法

Anacondapython3.8，降级python3.6方法请查看改进版操作：最新Anaconda创建Python3.6，Python3.7虚拟环境，为Pytorch,tensorflow创建单独环境，因为Pytorch深度学习框架不支持
集电极·2022-11-25 03:04

【笔记】特征融合

看了一些深度学习框架的例程，处理原图为黑白比如mnist数据集，不需要进行图片均值减去处理，而三通道彩图，一般都需要。二、特征融合https://b
TobiasYoung·2022-11-25 02:28

win10系统anaconda3同时安装mxnet、tensorflow、pytorch、飞桨的GPU版本

最近想同时使用几个深度学习框架，如果直接安装在anaconda基础环境，往往会提示依赖包冲突。尝试使用conda为每一个深度学习框架建立一个环境，安装后不会再提示依赖冲突。
_勇·2022-11-24 23:42

MxNet（GPU版本）安装及相关配置（CUDA，CuDNN，Graphviz，d2l，虚拟环境配置）及最终建议

深度学习框架MxNet配置（GPU版本）1.对应镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/mxnet/找到与自己电脑Python版本对应（命令行使用python
Space65536·2022-11-24 23:11

PaddlePaddle、Paddle Lite、Paddle Inference、FleetX

一、飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架（本地训练学习推理）飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台
花开花落的个人博客·2022-11-24 22:36

《亲自动手写一个深度学习框架》-专题视频课程-广州市老刘

《亲自动手写一个深度学习框架》课程介绍Caffe、Tensorflow等框架灵活好用，但也屏蔽了很多技术细节，对我们的学习很不利！本课程带领大家亲自动手写一个深度学习框架，理解常用技术的底层实现。
轩辕十四·2022-11-24 19:49

AI - 主流深度学习框架简介

主流深度学习框架框架发展历程Google-TensorFlowGoogle-KerasBVLC-Caffe/Caffe2Facebook-PyTorchDMLC-MXNet框架发展历程Google-TensorFlow
程序员的记录·2022-11-24 18:49

人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

课程风格通俗易懂，快速掌握当下最热门的深度学习框架
weixin_34163553·2022-11-24 18:49

人工智能学习框架

五大主流人工智能学习框架sklearnsklearn是机器学习框架，不支持GPUTensortFlow2.0是深度学习框架，是目前使用人数最多的机器学习框架，支持GPUPytorch学术界最喜欢用的深度学习框架
liuziyuan827·2022-11-24 18:19

开始迈向人工智能，学习主流的深度学习框架Tensorflow

#DeepLearn-Tensorflow开始迈向人工智能，学习主流的深度学习框架Tensorflow##概念人工智能、机器学习、深度学习都什么区别？
Game_Tom·2022-11-24 18:19

[人工智能]深度学习框架

随着时间的推移，最为好用的几个框架被大量的人使用从而流行了起来，接下来介绍一下目前全世界最为流行的几大深度学习框架。TensorFlow首先介绍的是Google开源的TensorFlow
diaoliu7553·2022-11-24 18:48

Win10/11+Anaconda+pytorch-cpu+pycharm+jupyter notebook环境配置（超简单、配图）

文章目录前言一、安装和配置Anacnda1.下载2.安装3.配置Anaconda的环境变量4.验证安装二、为深度学习框架Pytorch配置专属的开发环境1.使用AnacondaNavigator配置新的环境
叶觐川·2022-11-24 18:12

搭建深度学习框架（六)：实现LSTM网络的搭建

上一节已经实现了MLP网络的搭建、运用和框架的发布，这一节将实现LSTM网络的搭建和运用。代码下载地址：xhpxiaohaipeng/xhp_flow_frame1.LSTM的实现原理本人在我的硕士毕业论文中已经对LSTM的实现原理做了具体分析和公式推导，本文的LSTM代码就是依据毕业论文内的公式推导实现的，有兴趣的可以下载进行查看，这里不做具体分析。主要核心内容可参考如下：（1）LSTM细胞，主
枭志·2022-11-24 17:05

手撕神经网络（1）——神经网络的基本组件

当然，你可以使用现有的深度学习框架如tf和torch。然而，这些框架都是高度封装的，读者虽然用着好用，但是这对于想深入理解神经网络的读者不是最好的选择。
神采的二舅·2022-11-24 15:35

小白的深度学习之路，Ubuntu安装Anaconda以及Tensorflow方法汇总帖

首先，介绍一下自己使用的虚拟机版本以及深度学习框架，在安装过程中遇到的问题以及注意事项会在这里一一介绍。在这里，我选择的是系统是Ubuntu版本的Linux，并在Vmware上进行了系统的安装。
所幸楠风知我意·2022-11-24 14:52

重磅发布2.0 Alpha版，TensorFlow新定位：端到端开源机器学习平台

虽然在此之前关于TensorFlow2.0的众多更新已经放出，但作为当前最为流行的深度学习框架，2.0Alpha版的正式发布依旧引人关注。此外，今日谷歌还开源了新的框架与库，发布了两款有趣的开发硬件。
吾会飞飞飞·2022-11-24 12:31

opencv-python的cv.dnn介绍

dnn.blobFromImage注：plt可以直接显示归一化后的图片2.2.dnn.NMSBoxes2.3.dnn.readNetOPenCV自3.3版本开始，加入了对深度学习网络的支持，即DNN模块，它支持主流的深度学习框架生成与到处模型的加载
集电极·2022-11-24 12:12

cv.dnn介绍及常用模块

介绍OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，即模型训练好了，进行预测，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。
甜甜的初夏·2022-11-24 12:09

PIL Image与tensor在PyTorch图像预处理时的转换

前言：在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时，你可能和我一样遇到过各种各样的问题，网上虽然总能找到类似的问题，但不同文章的代码环境不同，也不一定能直接解决自己的问题。
SL_World·2022-11-24 11:59

无需深度学习框架，如何从零开始用Python构建神经网络

点击上方"程序员小乐"关注公众号,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文Sometimeswewantthingstobedifferent,wethinkmaybeifwepretendthattheyare,foolpeople,that’senough,butitneveris.有时候我们希望事情有所改变，觉得如果我们假装那是我们想要的，欺骗别人，那样就行了，但事实
吧主·2022-11-24 11:28

模型推理部署

TVM针对不同的深度学习框架和硬件平台，实现了统一的软件栈，以尽可能高效的方式，将不同框架下的深度学习模型部署到硬件平台上。
xiaomu_347·2022-11-24 11:28

Keras 从零开始构建深度神经网络

简单的说，Keras是对TensorFlow等深度学习框架的更高一层的封装，以提供更加优雅，用户友好的接口设计。
kenblikylee·2022-11-24 11:25

【深度学习框架体系的学习】pytorch

如何设计一个具有通用性的程序框架？一切都要基于长期的阅读手打思考1.将繁琐且重复的事情做成高内聚的黑箱2.将问题模块化：处理数据，构建网络，损失函数，优化函数，模型保存。五大模块自己从0构建1).文件夹model或者net：CIMIC-GAN.py（整体网络结构）,common.py（部分小网络结构）,还有一些和网络相关的配置文件yaml文件）。2).文件夹data：存放数据集或者和数据集信息有关
Titus W·2022-11-24 09:24

c#+tensorflow.net的环境配置

一、tensorflow.net的介绍TensorFlow是一个深度学习框架，支持Linux平台，Windows平台，Mac平台，甚至手机移动设备等各种平台，TensorFlow提供了非常丰富的深度学习相关的
lxx_123456·2022-11-24 09:07

【tensorrt】从零YOLOV5在Windows10的部署（tensorrtx）

简单来说，可以认为tensorRT是一个只有前向传播的深度学习框架，只负责模型的推理过程。
吉均·2022-11-24 09:07

Pytorch 学习

一、简介PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库（Python+Torch（深度学习框架）），由Facebook的人工智能研究小组开发。
IT__learning·2022-11-24 09:29

Pytorch入门，简介，开发环境搭建及pytorch-gpu源码编译

简介目前的深度学习框架很多，如Tensorflow、Pytorch、Keras、FastAI、CNTK等等，这些框架各有优缺点，尤其是Tensorflow和Pytorch，使用都非常广泛，那么应该如何进行选择呢
kuokay·2022-11-24 09:16

Paddle简介

PaddlePaddle是百度公司提出的深度学习框架。
weixin_43166986·2022-11-24 05:45

图神经网络实践之图节点分类（一）

1.DGL介绍DGL是一个python包，用以在现有的深度学习框架上（包括Pytorch、MXNet和TensorFlow）来实现图神经网络系列模型。
nrcc·2022-11-24 04:14

使用droupout技术注意

注意：1.只能在训练的时候使用随机清除神经元，不能在测试中或者验证中使用2.深度学习框架：tensorflow，paddlepaddle，keras，
一只tobey·2022-11-24 02:43

pytorch搭建分类器分类CIFAR10

pytorch对CIFAR10进行分类最近实验室的项目需要用到pytorch，pytorch也是目前最流行的深度学习框架之一，非常简单好用，这次就使用pytorch搭建一个简单的卷积神经网络用于CIFAR10
江湖大梦1874·2022-11-24 02:36

MATLAB人工大猩猩部队GTO优化CNN-LSTM用于多变量负荷预测

基于MATLAB2020b的深度学习框架，提出了一种基于CNN-LSTM的多变量电力负荷预测方法，该方法将历史负荷与气象数据作为输入，输出一天96个时刻负荷值，建模学习特征内部动态变化规律，即多变量输入多输出模型
机器鱼·2022-11-24 01:50

torchvision的理解和学习(翻译torchvision在pypi上的文档)

torchvision在pypi上的文档介绍PyTorch0.3.0中文文档简介:torchvision包是服务于pytorch深度学习框架的,用来生成图片,视频数据集,和一些流行的模型类和预训练模型.
tang-0203·2022-11-24 01:13
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