回答:云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 当进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，而我们只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算，像政府、金融、电力、教育、交通...
susheng
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最近谷歌正式宣布TensorFlow 0.8 已经完全实现并行计算并原生态支持与kubernetes相结合，使得谷歌机器学习开源项目TensorFlow在支持集群化、并行化和分布式训练方面都实现了质的飞跃。 在上周谷歌的官方博客中，谷歌公布了谷...
Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等，深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。机器之心也曾发表过多篇相关的介绍和对比文章，如《主流深度学习框架对比：看你最适合哪一款...
1.1 什么是数据流图 TensorFlow使用符号计算图，这与Theano相似，不过与Theano相比，TensorFlow 更简洁。TensorFlow 的名字本身描述了它自身的执行原理: Tensor (张量)意味着N维数组，Flow (流)意味着基于数据流图的计算。数据流图中的图...
...片，是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行：TensorFlow排名第一，这个或许并不出意外，Keras排名第二，随后是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。Chollet在推文中补充，Keras的使用在产业界和整个数据科学圈中...
...有关深度学习的内容：谷歌工程师Pete Warden介绍如何利用TensorFlow框架，开发为Google Translate、Google Photos等不同产品订制的深度学习方案；调研公司Tractica的首席分析师Bruce Daley从市场的角度介绍深度学习在计算机视觉产业生态中的...
谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览！该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的，据Google网站描述，对移动和嵌入式设备来说，TensorFlow是一种轻量级的解决方案，支持多平台运行，从机架式服务器到微小的物联网设...
...近比较火热的动态计算图相关的框架主要有DyNet、PyTorch和TensorFlow Fold，就是围绕着这其中一个点或两个点进行的。目前在这场竞争中，TensorFlow Fold以其先进的Dynamic Batching算法走在了其他框架的前面。为了方便大家了解TensorFlow Fol...
简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人。 文章包括一下几个部分：1.为什么要尝试做这个项目？2.为什么选取了这个模型？3.模型的数据从哪里来？4.模型的优化过程？5.项目可以进一步提...
...去年，谷歌推出面向移动端和嵌入式的神经网络计算框架TensorFlowLite，将这股潮流继续往前推。TensorFlowLite如何进行操作？本文将介绍TFLite在有道云笔记中用于文档识别的实践过程，以及 TFLite 都有些哪些特性，供大家参考。近年...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
刘厚水
王笑朝
刘东
付永刚
ernest.wang
