图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附全部代码）
数据处理 图像二分类涉及到数据的处理，需要将图像转换为计算机可以识别的数字格式。通常使用的方法是将每个图像转换为一个多维数组，每个像素点的值代表该像素点的颜色强度。对于彩色图像，通常有三个通道（红色、绿色、蓝色），因此对于每个像素点，需要有三个值来表示它的颜色。\ ...
【保姆级教程】linux搭建miniconda+cuda+pytoch深度学习环境
本文以图文结合的方式，详细记录了linux操作系统搭建miniconda+cuda+pytoch深度学习环境的步骤，供大家参考学习。一、gpu服务器准备首先注册九天毕昇人工智能平台，注册之后有免费的gpu服务器可以使用，注册后点击右上角的控制台，然后点击单机训练-->新建实例然后对实例名称进行...
深度学习框架教程:介绍一些流行的深度学习框架 (如TensorFlow、PyTorch等)
一、引言深度学习框架的意义与作用深度学习在近年来取得了显著的成果，为各个领域带来了革命性的变革。在实际应用中，深度学习框架起着至关重要的作用。它们为研究人员和开发者提供了一种简便、高效的方式来实现复杂的神经网络模型。通过使用深度学习框架，开发者可以将更多的精力放在设计和优化模型上，而不必关注底层的实...
Keras 初级教程：深度学习的开始
Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高级接口，它可以运行在多种底层引擎上，如 TensorFlow、CNTK 或 Theano。Keras 的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。Keras 中主要的模型是 Sequential 模型和函数式 API 模型。在这篇文章中，我们...
pytorch教程 （一） -- 深度学习项目流程
使用的库列表import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import To...
PyTorch学习系列教程：构建一个深度学习模型需要哪几步？
不同于经典的机器学习流程，深度学习模型的搭建和训练更为灵活和简单，称之为灵活是因为一般没有成熟和直接可用的模型，而更多需要使用者自己去设计和组装各个网络模块；称之为简单是因为深度学习往往实现端到端的训练，即直接从原始数据集到模型输出，而无需经典机器学习中的数据预处理、特征工程、特征选择等多阶段式的工...
112 页 PPT，2019 最新教程《深度学习数学基础》发布！
今天给大家介绍一份不错的深度学习数学基础，共 112 页 PPT，7 月 22 号刚刚发布。作者：本教程的作者是以色列特拉维夫大学电气工程学院的助理教授 Raja Gieles。他的研究兴趣在于信号和图像处理和机器学习之间的交叉，特别是在深度学习、逆问题、稀疏表示和信号和图像建模中。摘要：在过去的五...
TensorFlow教程：快速入门深度学习五步法（附Keras实例）
作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以 Keras 为例来说明。我们可以用 5 步 + 4 种基本元素 + 9 种基本层结构，这 5-4-9 模型来总结。 我们通过一张图来理解下它们之间的关系： 点击查看大图 5步法： 构造网络模型 编译模...
Tensorflow快餐教程(13) - 程序员学深度学习快速入门五步法
程序员学深度学习快速入门五步法 作为一个程序员，我们可以像学习编程一样学习深度学习模型开发。我们以Keras为例来说明。 我们可以用5步 + 4种基本元素 + 9种基本层结构，这5-4-9模型来总结。 5步法： 构造网络模型 编译模型 训练模型 评估模型 使用模型进行预测 4种基本元素： 网络结构：...
【教程】如何利用深度学习硬件的“闲置时间”来挖矿
没有GPU，深度学习就无法进行。但当你没有优化任何东西时，如何让所有的teraflops都被充分利用？ 最近比特币价格一路飙升，您可以考虑利用这些闲置的资源来获取利润。这并不难，你需要做的就是设置一个钱包，选择要挖掘的东西，建立一个矿工软件并运行它。在谷歌上搜索“如何开始在GPU上挖矿”，有很多详细...
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