在不斷發(fā)展的人工智能世界中,開(kāi)發(fā)人員在選擇正確的深度學(xué)習(xí)框架時(shí)常常感到困惑。無(wú)論是由 Google Brain 團(tuán)隊(duì)力量支持的 TensorFlow 豐富文檔,還是由 Facebook 人工智能研究實(shí)驗(yàn)室提供的 PyTorch 動(dòng)態(tài)計(jì)算圖,選擇都不是那么簡(jiǎn)單。有些框架在語(yǔ)義分割方面表現(xiàn)出色,而另一些框架則在 GPU 基準(zhǔn)測(cè)試方面表現(xiàn)出色。
今天,小編將在這篇文章中為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)報(bào)道,通過(guò)閱讀這篇文章,大家可以對(duì)它具備清晰的認(rèn)識(shí),主要內(nèi)容如下。
今年 3 月,蘋(píng)果發(fā)布了其自研 M1 芯片的最終型號(hào) M1 Ultra,它由 1140 億個(gè)晶體管組成,是有史以來(lái)個(gè)人計(jì)算機(jī)中最大的數(shù)字。蘋(píng)果宣稱只需 1/3 的功耗,M1 Ultra 就可以實(shí)現(xiàn)比桌面級(jí) GPU RTX 3090 更高的性能。
本文節(jié)選自《深度學(xué)習(xí)入門(mén)之PyTorch》,本書(shū)從人工智能的介紹入手,了解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論,并學(xué)習(xí)如何用PyTorch框架對(duì)模型進(jìn)行搭建。 對(duì)于人類(lèi)而言,以前見(jiàn)過(guò)的事物會(huì)在腦
為增進(jìn)大家對(duì)pytorch的了解,本文將對(duì)pytorch的簡(jiǎn)單知識(shí)加以講解。如果你對(duì)本文內(nèi)容具有興趣,不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
在芯片性能提升有限的今天,分布式訓(xùn)練成為了應(yīng)對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型的主要方法。本文將向你介紹流行深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 最新版本( v1.5)的分布式數(shù)據(jù)并行包的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和評(píng)估。 論文地
前天,Linux基金會(huì)終于對(duì)美國(guó)實(shí)體清單的出口管制做出了積極回應(yīng),并向所有人保證。
深度學(xué)習(xí)需要大量的計(jì)算。它通常包含具有許多節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有許多需要在學(xué)習(xí)過(guò)程中必須不斷更新的連接。換句話說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都有成百上千個(gè)相同的人工神經(jīng)元在執(zhí)行相同的計(jì)算。因此,
如何用最少的精力,完成最高效的 PyTorch 訓(xùn)練?一位有著 PyTorch 兩年使用經(jīng)歷的 Medium 博主最近分享了他在這方面的 10 個(gè)真誠(chéng)建議。 在 Efficient PyTorch 這
生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學(xué)習(xí)模型,是近年來(lái)復(fù)雜分布上無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。模型通過(guò)框架中(至少)兩個(gè)模塊:生成模型
對(duì)于什么是“人工智能公司”,目前還沒(méi)有明確的分類(lèi)。對(duì)一些人來(lái)說(shuō),人工智能只是一個(gè)流行詞,被添加到營(yíng)銷(xiāo)策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術(shù),雖然這給市場(chǎng)帶來(lái)了一些真正創(chuàng)新的解決方案,
對(duì)于什么是“人工智能公司”,目前還沒(méi)有明確的分類(lèi)。對(duì)一些人來(lái)說(shuō),人工智能只是一個(gè)流行詞,被添加到營(yíng)銷(xiāo)策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術(shù),雖然這給市場(chǎng)帶來(lái)了一些真正創(chuàng)新的解決方案,