深度学习框架-Tensorflow2：特点、架构、应用和未来发展趋势
引言 深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架，已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所...
pipeline加载TensorFlow架构模型，怎么指定TensorFlow使用gpu显存大小？
pipeline加载TensorFlow架构模型，怎么指定TensorFlow使用gpu显存大小？我在12G的卡上运行BSHM人像抠图模型，占用11G，在24G的卡上运行，占用20G，请问怎么设置，其占用显存大小？
Tensorflow1架构内核和学习方法论
概念简介总体介绍TensorFlow的主要作用是构建和训练复杂的机器学习模型，提供高效的并行计算能力，可视化训练过程，支持多种编程语言以及跨平台计算。这些特点使得TensorFlow成为目前炙手可热的深度学习框架之一。TensorFlow是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值...
TensorFlow Quantum：建立在量子架构上工作的机器学习模型
量子计算和人工智能(AI)的交叉有望成为整个科技史上最引人注目的工作之一。量子计算的出现可能会迫使我们重新设想几乎所有现有的计算范式，人工智能也不例外。然而，量子计算机的计算能力也有可能加速人工智能的许多领域，这些领域目前仍不实用。人工智能和量子计算协同工作的第一步是将机器学习模型重新构想为量子架构...
Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构
1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的，应用层开发会基于框架层。比如开发Linux Driver会基于Linux kernel，开发Android app会基于Android Framework。深度学习也不例外，框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口、稳定的运行时、高...
阿里妈妈基于TensorFlow做了哪些深度优化？TensorFlowRS架构解析
一． 综述 深度学习比传统的逻辑回归有着更强的模型刻画能力，同时也带来了计算力百倍提升的需求。相比图像、语音、视频等领域，搜索、广告、推荐等场景有着独特的场景特点: 样本规模和特征空间通常非常巨大，千亿样本、百亿特征并不罕见，同时存在大量的稀疏特征作为Embedding输入。这就要求我们针对此场景下...
谷歌披露了TensorFlow处理器单元架构的细节
本月早些时间谷歌进一步披露了更多关于一年前发布的TPU的细节。TPU项目和团队的高级架构师Norm Jouppi表示，与Nvidia K80和Haswell E5-2699 V3等主流高性能处理器相比，使用TPU执行神经网络计算可以获得成数量级的性能增益。Jouppi说： “据估计TPU会比K80 ...
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