IT之家 10 月 31 日消息，TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，借助 TensorFlow，初学者和专家可以轻松创建适用于桌面、移动、Web 和云环境的机器学习模型。 随着英特尔自家锐炫独显的 ...

雷锋网按：本文作者天清，原文载于其知乎专栏世界那么大我想写代码，雷锋网获其授权发布。 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用with gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 随着深度学习技术快速的发展，深度学习任务的数据和计算规模 ...

导语：请不要让缺少预算或者系统不兼容成为探索路上的拦路虎和借口。 雷锋网按：本文作者阿萨姆，本文首发于作者的知乎专栏《数据说》，雷锋网获其授权发布。 背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux作为深度学习操作 ...

为了提高训练速度减少训练时长，在训练阶段最好在配有GPU的本地服务器或者云服务器上进行。本例以Linux 64位下的Python 3.8版本为例，可选择下载对应的安装包。在保存安装包的路径下打开终端，运行命令进行安装TensorFlow。这里安装的是Tensorflow2.3.0-gpu版本 ...

提到 TensorFlow，机器学习圈的人肯定很熟悉，它一直是最流行的开源深度学习框架之一。自 2015 年至今，成千上万的开源贡献者、开发人员、社区组织者、研究人员都投入到了这一开源软件库上。 不过近年来，关于 TensorFlow 的争议不断，谷歌要放弃 TensorFlow 转向 ...

用微信扫描二维码 分享至好友和朋友圈 原标题：用GPU加速深度学习: Windows安装CUDA+TensorFlow教程 雷锋网按：本文作者阿萨姆，本文首发于作者的知乎专栏《数据说》，雷锋网获其授权发布。 背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选 ...

你还在用 TensorFlow 吗？ 提到 TensorFlow，机器学习圈的人肯定很熟悉，它一直是最流行的开源深度学习框架之一。自 2015 年至今，成千上万的开源贡献者、开发人员、社区组织者、研究人员都投入到了这一开源软件库上。 不过近年来，关于 TensorFlow 的争议不断 ...

今天，谷歌正式发布了 TensorFlow 2.4，带来了多项新特性和功能改进。 TensorFlow 2.4 的更新包括对于分布式训练和混合精度的新功能支持，对 NumPy API 子集的试验性支持以及一些用于监测性能瓶颈的新工具。 在 TensorFlow 2.4 中，tf.distribute 模块引入了对使用 ...

原标题:学界 | 阿里NIPS 2017 Workshop论文：基于TensorFlow的深度模型训练GPU显存优化 选自 arXiv 作者：孟晨、孙敏敏、杨军、邱明辉、顾扬 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 NIPS 2017 在美国长滩举办，场面非常热烈。阿里巴巴一篇介绍深度模型训练 GPU 显存优化的论文 ...

TensorFlow Lite（TFLite）现在支持在 Android 设备上使用 OpenCL 进行 GPU 推理，这一改进使得 TFLite 性能比使用现有 OpenGL 后端提高了约 2 倍。 TensorFlow Lite 团队介绍了目前其使用 OpenCL 在移动 GPU 推理上所取得的进展，并宣布正式推出基于 OpenCL 的 Android 移动 GPU 推理引擎 ...

7项指标排名第一。 JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。