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  • 2020,国产AI开源框架“亮剑”TensorFlow、PyTorch

    深度学习开源框架领域的一个既定事实是,TensorFlow、PyTorch基本两分天下,从技术能力到生态建设,它们能给AI落地提供有力支撑,可以满足大部分企业在其中构建自己的AI应用。反观国产AI开源框架,即便百度PaddlePaddle已开源四年,腾讯Angel、阿里X-DeepLearning等框架也相继开源,但从市场影响力和使用规模来看,还难与前两者抗衡。

    2020.03.30 0
  • 对标Pytorch,清华团队推出自研AI框架“计图”

    一支清华大学团队决定研发更加灵活高效的深度学习框架。他们于近日宣布开源Jittor(计图),采用元算子融合和动态编译技术,深度优化内存,有效提升了系统的运行性能和通用性,确保实现和优化分离,大幅提升应用开发的灵活性、可拓展性和可移植性。

    2020.03.23 0
  • 几行代码构建全功能的对象检测模型,他是如何做到的?

    在本教程中,作者提供了一种简单的方法,任何人都可以使用几行代码构建全功能的对象检测模型。更具体地说,我们将使用Detecto,这是一个在PyTorch之上构建的Python软件包,可简化该过程并向所有级别的程序员开放。

    2020.02.19 0
  • Pytorch和Tensorflow,谁会笑到最后?

    作为谷歌tensorflow某项目的Contributor,已经迅速弃坑转向Pytorch。目前Tensorflow还没有被Pytorch比下去,但之后极大概率被比下去。

    2019.12.25 0
  • 如何用Neo4j和Scikit-Learn做机器学习任务?| 附超详细分步教程

    图算法不是一个新兴技术领域,在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年,业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性,无法进行因果推断的这个缺陷,而图神经网络(GNN)成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN,各种新工作不断被提出,基于图神经网络的框架随之产生,如大家现在都已经熟悉的DGL,两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能,大家对图(Graph)、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。

    2019.12.04 0
  • PyTorch VS TensorFlow谁最强?这是标星15000+ Transformers库的运行结果

    究竟是 PyTorch 还是 TensorFlow 更有效率地训练和运行 Transformers 模型?作者对不同环境下所展现的性能进行了对比,最终的结果是,无论在 CPU 还是 GPU 上,最终两大框架的表现都差不多。

  • 确认!语音识别大牛Daniel Povey将入职小米,曾遭霍普金斯大学解雇,怒拒Facebook

    10 月 17 日,语音界传奇 Daniel  Povey 发布推特,宣布自己 2019 年末将要入职小米,目前正在签订合同阶段,入职后,他将带领一支团队研发下一代 PyTorch-y Kaldi。小米公司内部知情人士向 AI科技大本营确认了 Daniel  Povey 将入职的消息,表示还在走最后流程,具体职位信息不便透露,但很快就会对外公布官方消息。

    2019.10.18 0
  • Facebook开源模型可解释库Captum,这次改模型有依据了

    前脚 TF 2.0 刚发布,在 PyTorch 开发者大会首日也携 PyTorch1.3 版本而来。除此之外,还发布了隐私保护机器学习框架 CrypTen、模型可解释库 Captum 和下一代目标检测/目标分割研究平台 Detectron2。这篇文章介绍的是Facebook 在深度学习的可解释性问题上发布的新成果——Captum。

    2019.10.14 0
  • 掌握深度学习,为什么要用PyTorch、TensorFlow框架?

    并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。另一方面,在某些情况下,深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。在这些情况下,你可以考虑使用 PyTorch 和 TensorFlow ,特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。

    2019.09.05 0
  • 上手必备!不可错过的TensorFlow、PyTorch和Keras样例资源

    TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。

    2019.08.07 0
  • 异类框架BigDL,TensorFlow的潜在杀器!

    你能利用现有的Spark集群构建深度学习模型吗?如何分析存储在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 级的数据吗?企业想用深度学习模型,可是要考虑的问题又很多,怎么破?这篇文章中,我们将给大家讲讲大数据+深度学习下,BigDL框架的利弊与应用教程,为什么有了TF、PyTorch,还是会考虑用BigDL?

  • 实战:掌握PyTorch图片分类的简明教程 | 附完整代码

    深度学习的比赛中,图片分类是很常见的比赛,同时也是很难取得特别高名次的比赛,因为图片分类已经被大家研究的很透彻,一些开源的网络很容易取得高分。如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练,再慢慢去模型调优,很难取得较好的成绩。我们在[PyTorch小试牛刀]实战六·准备自己的数据集用于训练讲解了如何制作自己的数据集用于训练,这个教程在此基础上,进行训练与应用。

    2019.06.14 0
  • PyTorch Hub发布获Yann LeCun强推!一行代码调用经典模型

    6月11日,Facebook PyTorch 团队推出了全新 API PyTorch Hub,提供模型的基本构建模块,用于提高机器学习研究的模型复现性。PyTorch Hub 包含一个经过预训练的模型库,内置对Colab的支持,而且能够与Papers With Code 集成。另外重要的一点是,它的整个工作流程大大简化。

    2019.06.12 0
  • 重磅!Facebook更新PyTorch 1.1,打算跨GPU分割神经网络

    时隔半年不到,PyTorch 已经从之前的 1.0 升级到 1.1 版本了。刚刚,Facebook 在年度开发者大会 F8 上宣布正式发布 PyTorch 1.1 版本,这是对 PyTorch 1.0 的一次大的功能升级。

  • PyTorch最佳实践和代码风格,教你高效使用PyTorch!非常有用,错过就太可惜了!

    PyTorch1.0之后,越来越多的人选择使用PyTorch,今天给大家介绍一个github项目,作者通过自己使用PyTorch的实际工程经验,总结出了一套非常有用的使用PyTorch的最佳实践,涉及到使用PyTorch的方方面面,看了之后非常有收获!

  • 如何从零开始用PyTorch实现Chatbot?(附完整代码)

    本教程会介绍使用seq2seq模型实现一个chatbot,训练数据来自Cornell电影对话语料库。对话系统是目前的研究热点,它在客服、可穿戴设备和智能家居等场景有广泛应用。

    2019.03.11 0
  • 资源 | 斯坦福最新NLP课程上线,选择PyTorch放弃TensorFlow

    今天在斯坦福大学 2019 年冬季  CS224n 最新课程已经正式更新到官网啦。新一年,大家可以开始跟着名校课程学起来啦~今年一个非常大的变化就是所有内容实现都使用 PyTorch,不再使用 TensorFlow。内容设计方面新增了 Transformers、Subword Models、Human Language 等内容。

    2019.03.06 0
  • 港中大、商汤开源目标检测工具包mmdetection,对比Detectron如何?

    近日,香港中文大学-商汤联合实验室开源了基于 PyTorch 的检测库——mmdetection。上个月,商汤和港中大组成的团队在 COCO 比赛的物体检测(Detection)项目中夺得冠军,而 mmdetection 正是基于 COCO 比赛时的 codebase 重构。

    2019.03.07 0

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