事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器/深度(ml/dl)学习(Python3.10/Tensorflow2)

坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在

构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西。但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征。

tensorflow学习率指数衰减ExponentialDecay的参数介绍与使用方法

本文介绍在tensorflow库中,用于动态调整神经网络的学习率的一种方法——指数衰减ExponentialDecay()策略的参数含义及其具体用法~

基于Python和TensorFlow实现BERT模型应用

本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型:BERT模型教程》,作者: Echo_Wish。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google提出的一种用于自然语言处理(NLP)的预训练模型。BERT

Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口,实现深度学习神经网络回归的具体方法~

Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法~

在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优

摘要:本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。 本文分享自华为云社区《在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优》,作者:昇腾CANN 。 用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后,如果存在性能不达标的问题,就需要进行调优。本文就带大家了解

Dive into TensorFlow系列(1)-静态图运行原理

接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一

Dive into TensorFlow系列(2)- 解析TF核心抽象op算子

本文作者:李杰 TF计算图从逻辑层来讲,由op与tensor构成。op是项点代表计算单元,tensor是边代表op之间流动的数据内容,两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么?TF中有哪些op,以及各自的适用场景是什么?op到底是如何运行的?接下来让我们一起探索和回答这些

从源代码构建TensorFlow流程记录

通常情况下,直接安装构建好的.whl即可。不过,当需要一些特殊配置(或者闲来无事想体会 TensorFlow 构建过程到底有多麻烦)的时候,则需要选择从源代码构建TensorFlow。万幸文档混乱的 TensorFlow 还是好心地为我们提供了一整页的文档供参考

Pytorch:使用Tensorboard记录训练状态

我们知道TensorBoard是Tensorflow中的一个强大的可视化工具,它可以让我们非常方便地记录训练loss波动情况。如果我们是其它深度学习框架用户(如Pytorch),而想使用TensorBoard工具,可以安装TensorBoard的封装版本TensorBoardX。最后,需要提到的是,因为Tensorboard太常用了,所以在目前最新的Pytorch版本中已经直接集成进来了。所以,现在使用Tensorboard只需要直接导入torch.utils.tensorboard即可。

一文详解TensorFlow模型迁移及模型训练实操步骤

摘要:本文介绍将TensorFlow网络模型迁移到昇腾AI平台,并执行训练的全流程。然后以TensorFlow 1.15训练脚本为例,详细介绍了自动迁移、手工迁移以及模型训练的操作步骤。 本文分享自华为云社区《将TensorFlow模型快速迁移到昇腾平台》,作者:昇腾CANN。 当前业界很多训练脚本

解读注意力机制原理,教你使用Python实现深度学习模型

本文介绍了注意力机制的基本原理,并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的注意力机制模型应用于文本分类任务。

好饭不怕晚,Google基于人工智能AI大语言对话模型Bard测试和API调用(Python3.10)

谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂,是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量,旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间,毁誉参半,很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比,Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人。

解决Python使用GPU

本文简单介绍了使用Python解决使用GPU的方法,并给出了TensorFlow和PyTorch示例;本文还介绍了TensorFlow GPU的安装版本介绍,以及介绍了安装CUDA的详细教程。

使用Python实现深度学习模型:序列到序列模型(Seq2Seq)

本文介绍了序列到序列(Seq2Seq)模型的基本原理,并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。

聊聊神经网络的基础知识

来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量:0阶张量;12,4,3, 向量:一阶张量;[12,4,3] 矩阵:二阶张量;[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量:多维数组;

ONNX Runtime入门示例:在C#中使用ResNet50v2进行图像识别

ONNX Runtime简介 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。ONNX 运行时推理可以实现更快的客户体验和更低的成本,支持来自深度学习框架(如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras)以及经典机器学习库(如 scikit-learn、LightGBM、

使用Triton部署chatglm2-6b模型

一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run

基于训练和推理场景下的MindStudio高精度对比

摘要:MindStudio提供精度比对功能,支持Vector比对能力。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔》,作者:Tianyi_Li。 训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移