不使用cudnn 训练网络

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CUDNN学习笔记（4）

Tensor Core操作说明： 关于sm_70上的cuDNN v7使用Tensor Core Operations的一些说明：Volta GPU系列支持Tensor Core操作，这些操作执行多个浮点产品的并行浮点积累。 将数学模式设置为CUDNN_TEN
night李 6年前 2498

在Win10上安装支持GPU训练的Tensorflow

在前面的文章中，我展示了如何测试你的Linux系统，看看你是否有支持TensorFlow的GPU，并在当时承诺接下来介绍Windows和MacOS的相关知识。因此，在本文中，我讲介绍如何测试支持GPU的Windows系统，如果你有这方面的需求，可以在获得Te
【方向】 6年前 7890

Facebook 基于十亿单词量构建高效神经网络模型

使用神经网络进行序列预测是众所周知的计算机科学问题，在语音识别、机器翻译、语言建模和其他领域中都有着广泛的应用。这种预测使用的模型对计算能力要求很高，这限制了它们的实际应用。 Facebook AI Research的科学家设计了自适应的softmax算法，
boxti 6年前 770

带你测试对比深度学习框架！TensorFlow,Keras,PyTorch...哪家强？(附数据集）

深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RN
技术小能手 6年前 20616

Facebook通过10亿单词构建有效的神经网络语言模型

由于在语言识别、机器翻译和语言建模等领域表现出了优异的性能，为序列预测而设计的神经网络最近再次引起了人们的兴趣，但是这些模型都是计算密集型的，成本非常高。比如在语言建模领域，最新的成果依然需要在大规模GPU集群上训练几周的时间，虽然效果不错，但是这些计算密集型
寒凝雪 6年前 954

谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

  本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A   谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译    来源：ThingsEx
wangxiaocvpr 7年前 1909

使用专用硬件加速深度卷积神经网络

英文论文链接：http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=240715 翻译：卜居 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/detail
以亭 8年前 4155

Caffe：一个深度学习框架 [转]

Caffe是一个深度学习框架，具有表达力强、速度快和模块化的思想，由伯克利视觉学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了这个项目。 Caffe 为什么选择Caffe？ 富有表现力的架构鼓励应用和创新。
西关大叔 6年前 1073

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