免費(fèi)gpu云服務(wù)器 keras精品文章

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  用免費(fèi)TPU訓(xùn)練Keras模型，速度還能提高20倍！

  本文介紹了如何利用 Google Colab 上的免費(fèi) Cloud TPU 資源更快地訓(xùn)練 Keras 模型。很長一段時間以來，我在單個 GTX 1070 顯卡上訓(xùn)練模型，其單精度大約為 8.18 TFlops。后來谷歌在 Colab 上啟用了免費(fèi)的 Tesla K80 GPU，配備 12GB 內(nèi)存，且速...

  IamDLY 2019-04-25 18:32 評論0 收藏0
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  GPU訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型哪家強(qiáng)？AWS、谷歌云、IBM等6大平臺對比

  ...文，4個時期），訓(xùn)練雙向LSTM的成本。由上圖可知，專用服務(wù)器是控制成本的較佳選擇。這項基準(zhǔn)測試橫向比較了以下硬件平臺：亞馬遜AWS EC2，谷歌Google Cloud Engine GCE，IBM Softlayer，Hetzner，Paperspace，以及LeaderGPU，這些硬件提供商...

  史占廣 2019-04-25 18:24 評論0 收藏0
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  15個Python庫，讓你學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)更輕松

  ...故事 網(wǎng)站 | http://chaindesk.cn 愿碼愿景 | 打造全學(xué)科IT系統(tǒng)免費(fèi)課程，助力小白用戶、初級工程師0成本免費(fèi)系統(tǒng)學(xué)習(xí)、低成本進(jìn)階，幫助BAT一線資深工程師成長并利用自身優(yōu)勢創(chuàng)造睡后收入。 官方公眾號 | 愿碼 | 愿碼服務(wù)號 | 區(qū)...

  W4n9Hu1 2019-07-31 10:19 評論0 收藏0
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  從硬件配置到框架選擇，請以這種姿勢入坑深度學(xué)習(xí)

  ...雜的系統(tǒng)才行。在生產(chǎn)中使用深度學(xué)習(xí)一塊 CPU 就可以，服務(wù)器可任選。大多數(shù)使用案例我們都推薦這么做。以下是幾個要點：在生產(chǎn)中進(jìn)行訓(xùn)練的情況非常少見。即使你想每天都更新模型權(quán)重，也無需在生產(chǎn)中進(jìn)行訓(xùn)練。這是...

  marek 2019-04-25 18:21 評論0 收藏0
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  從硬件配置到軟件安裝，一臺深度學(xué)習(xí)機(jī)器的配備指南

  ...penCV 3.0 gold release (vs. 2015-06-04)# - Digits# - Lasagne# - Nolearn# - Keras#################################### started with a bare ubuntu 14.04.3 LTS install, with only ubuntu-desktop install...

  joywek 2019-04-25 18:04 評論0 收藏0
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  使用AMD CPU，3000美元打造自己的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器

  本文作者詳細(xì)描述了自己組裝深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的過程，從 CPU、GPU、主板、電源、機(jī)箱等的選取到部件的安裝，再到服務(wù)器的設(shè)置，可謂面面俱到。作者指出，組裝者首先要弄清自己的需求，然后根據(jù)預(yù)算做出合理的選擇。 注...

  Vultr 2019-06-18 11:18 評論0 收藏0
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  Keras.js可以讓你使用瀏覽器在GPU上運(yùn)行Keras模型

  ...你使用 WebGL 在 GPU 驅(qū)動的、你的瀏覽器上運(yùn)行訓(xùn)練好的 Keras 模型。模型直接根據(jù) Keras JSON 格式配置文件和關(guān)聯(lián)的 HDF5 權(quán)重而序列化（serialized）。項目地址：https://github.com/transcranial/keras-js互動演示用于 MNIST 的基本卷積網(wǎng)絡(luò)在 MNIS...

  XiNGRZ 2019-04-25 18:05 評論0 收藏0
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  10 大深度學(xué)習(xí)架構(gòu)：計算機(jī)視覺優(yōu)秀從業(yè)者必備

  ...定任務(wù)上進(jìn)行基準(zhǔn)測試。VGG 的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)可在互聯(lián)網(wǎng)上免費(fèi)獲取，因此被廣泛用于各種應(yīng)用。另一方面，它的主要缺陷在于如果從頭訓(xùn)練，則過程緩慢。即使在性能很好的 GPU 上，也需要一周多的時間才能完成訓(xùn)練。論文：Very D...

  qieangel2013 2019-04-25 18:16 評論0 收藏0
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  tensorflow中訓(xùn)練如何調(diào)用gpu

  ... python import tensorflow as tf with tf.device(/GPU:0): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation=relu), tf.keras.layers.Dense(10, activation=softmax)...

  社區(qū)管理員 2023-04-26 03:01 評論0 收藏1456