是的，你可以在一个39美元的树莓派板子上运行TensorFlow，你也可以在用一个装配了GPU的亚马逊EC2的节点上跑TensorFlow，价格是每小时1美元。是的，这些选择可能比你自己攒一台机器要更现实一点。但是如果你和我是一样的人，你...
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...
...过 PCA 降维之后，很难理解X中每一列代表什么行为。基于TensorFlow深度神经网络分类器建模创建分类器设计系统时，选择调用 tensorflow Python API，直接建立 DNNClassifier 对象，省去了大量从底层开始架构模型的时间。对解决简单分类...
...的语言，讲解机器学习、神经网络与深度学习示例基于 TensorFlow 1.4 和 TensorFlow 2.0 实现 中文文档 TensorFlow 2 / 2.0 官方文档中文版 知乎专栏 欢迎关注我的知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/geektutu OpenAI gym TensorFlow 2.0 (九) - 强化学习70...
...esNet-101 和 ResNet-52）在不同深度学习框架下（Torch，Caffe，TensorFlow 和 Neon）的评测。在评测中，除了 Neon，所有框架都使用了英伟达 cuDNN 5.1。我们在每个 minibatch 里使用了 64 个取样，每次进行超过 100 次推理和训练。图表中缺失的...
...一个InfiniBand网卡。这是一个很好的深度学习配置吗？像TensorFlow和PyTorch这样的现代库非常适合并行化循环和卷积网络。以卷积为例，2/3/4 块GPU的期望加速大约分别是1.9x / 2.8x / 3.5x。对于循环网络，序列长度是最重要的参数，在常...
前言如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索tensorflow time series，会发现star数较高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，...
...编写 GPU CUDA 代码，我们通常会使用软件库（如 PyTorch 或 TensorFlow）。但是，要想高效使用软件库，你需要选择合适的 GPU。在几乎所有情况下，这意味着你需要使用英伟达的产品。CUDA 和 OpenCL 是进行 GPU 编程的两种主要方式。CUDA ...
...回归时，梯度下降算法能帮助学习系数 W、W2 和 b 的值。Tensorflow 的多特征线性回归1.快速回顾单特征线性回归的 TF 代码由 3 部分组成（见下图）：构建模型（蓝色部分）基于模型构建成本函数（红色部分）使用梯度下降（绿色...
...音识别、图像识别、天气预测等等。常见的开源项目有：tensorflow、scikit-learn、predictionio、golearn等。 云计算 面对海量的数据，要对其进行统计分析，并非单台机器的运算能力所能企及的，所以必须采用分布式架构，集结多台机...
...音识别、图像识别、天气预测等等。常见的开源项目有：tensorflow、scikit-learn、predictionio、golearn等。 云计算 面对海量的数据，要对其进行统计分析，并非单台机器的运算能力所能企及的，所以必须采用分布式架构，集结多台机...
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...
yy13818512006
马龙驹
马忠志
刘福
ernest
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