NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件。 随着工业数据集规模的迅速增长， ...
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2020-06-19 11:45:10
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神经网络 BPNN 感知机 神经网络入门 反向传播 tensorflow tf基础 控制依赖项 变量命名域和tensorboard 一元线性回归 模型持久化 交叉熵 global_steps的使用 手写数据集实现 CNN 激活函数 CNN过拟合 手写数据集CNN模型 权重初始化-CNN 批归一化 自 ...
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2020-06-18 17:49:05
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该方法属于无监督式的深度学习方法，优点： 1 无需标注 2 只训练正样本 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 适用场景：适合缺陷较为明显的项目 dev_update_off () dev_close_window () set_system ('seed_rand', 25) * * ...
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2020-06-18 12:44:21
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随着预训练技术的到来，作为深度学习重要应用领域之一，自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？有人也许会说：多训练几个epoch嘛！ ...
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2020-06-17 20:25:50
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最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本，带来多项重要更新。非常值得关注的是，飞桨“动态图”能力有了重大升级，不但编程体验极大提升，而且训练性能已媲美“静态图”，部署能力也有全面强化。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.o ...
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2020-06-17 20:24:42
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1.深度学习框架 pytorch与其他框架的比较 pytorch的学习方法： 课程安排： PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点: 类似于NumPy，但是它可以使用GPU 可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用 2.tensor的运算 Tensor类 ...
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2020-06-15 17:41:34
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深度学习框架集成平台C++ Guide指南 这个指南详细地介绍了神经网络C++的API，并介绍了许多不同的方法来处理模型。 提示 所有框架运行时接口都是相同的，因此本指南适用于所有受支持框架（包括TensorFlow、PyTorch、Keras和TorchScript）中的模型。 导入神经网络 最简 ...
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2020-06-15 15:47:26
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1.TCP三次握手 2.树深度的迭代法 3. 找到数组中 大于所有左边的数，小于所有右边的数，复杂度<n^2 4. precision,recall,f1 ; 什么时候希望precision高，什么时候希望recall高 5.机器学习与深度学习的边界 6. 盛最多水的容器 1. https://ba ...
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2020-06-15 12:18:56
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一、定义问题，收集数据集 首先要清楚面对问题的输入数据是什么？要预测什么？ 收集这些数据，有需要的话用标签来标注数据。 其次要清楚面对的是什么类型的问题？是二分类问题、多分类问题、标量回归问题、向量回归问题，还是多分类、多标签问题？或者是其他问题，比如聚类、生成或强化学习？确定问题类型有助于你选择模 ...
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2020-06-15 12:16:26
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最近用pycharm做深度学习， 越用越慢，而且很容易内存溢出。 最终解决办法：将除代码库之外数据全部迁移出项目。避免pycharm对图片数据进行索引，费时且无用 程序明明只是存取，示范。不应该占用大内存。并且这种是随着使用的开始，越来越长。从最开始的十几秒，到几分钟，到现在一个小时。网上搜索方法都 ...
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2020-06-13 22:54:04
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