一年不算短，但也不算长。一年时间，可以让Swift从11位跌倒13位，也可以让PyTorch从第4位飙升194%至第2位！ PyTorch狂涨194%，逼近TensorFlow份额
UC伯克利RISELab的在读博士Caroline Lemieux，分享了他们团队收集的深度学习框架和数据科学库使用情况的统计数据。O'Reilly Media的首席数据科学家Ben Lorica根据RISELa
Tensorflow计算图学习tensorflow程序一般分为两个阶段：1、定义计算图所有的计算2、在session中执行计算在tensorflow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，可以通过tf.get_default_graph()函数获取。import tensorflow as tf
a=tf.constant([1.0,2.0], name='a') # 定义一个常量使用tf.co
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2024-09-04 08:56:20
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考虑到要是自己去做一个项目，那么第一步是如何把数据导入到代码中，何种形式呢？是否需要做预处理？官网中给的实例mnist，数据导入都是写好的模块，那么自己的数据呢？ 一、从文件中读取数据（CSV文件、二进制文件、图片或其他格式） 读取文件，都需要一个阅读器reader和一个转换解码操作decode，不同格式的文件对应不同的接口API。 1）CSV文件：用的文件读取器和解码器是 T
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2024-09-16 14:21:34
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在10月11日开幕的“2017杭州·云栖大会”首日主论坛，阿里云总裁胡晓明重点介绍新一代计算平台MaxCompute+PAI。在12日的主论坛中，阿里巴巴集团副总裁，搜索事业部&计算平台事业部负责人周靖人说，数据是机器智能创新的基础，拥有充沛的计算能力才能全面释放数据的价值。随后周靖人与英特尔公司数据中心事业部副总裁Rob Hays共同进行BigBench On MaxCompute[1]
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2023-10-21 17:45:22
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AutoDL算李云平台租用教程1、AutoDL官网2、注册3、学生认证4、开始租服务器5、选择服务器6、查看实例 跑100多万的数据，把自己的电脑直接干死机了，这不了解到AutoDL租服务器比较亲民，这就来试试！ 1、AutoDL官网https://www.autodl.com/home2、注册3、学生认证注册完,了，不要着急不要着急，来进行学生认证！学生认证可以便宜点！！注册完了以后，将自己
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2023-11-14 21:00:06
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显卡3050Ti(算力可以达到8.6 可查询) cuda:11.0由于cuda11.0不支持算力8.6的GPU 因此修改 ~/.bashrc中的信息 sudo ge 在cuda配置文件下面增加：export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0"然后：source ~/.bashrc发现还是caffe调用的是8.6的算力，参考另一个办法，直接修改caffe中的cmake文件夹下面的c
目录1.cuda cudnn1.1 cuda cudnn的版本选择1.2 创建GPU的虚拟环境（Anaconda）1.3 安装Tensorflow-gpu1.4 安装nilmtk1.5 pycharm配置虚拟环境1.6 这里我提供我的环境依赖1.cuda cudnn1.1 cuda cudnn的版本选择若电脑自带英伟达生产的RTX20或30系列显卡，可以直接下载并根据教程安装，若是其他显卡，请移步
文章目录1深度学习要这么深？2、如何解决数据不平衡问题？3如何解决梯度爆炸与消失。4为什么要使用许多小卷积核(如3x 3 )而不是几个大卷积核？5为什么我们对图像使用卷积而不仅仅是FC层？6什么是数据正则化/归一化(normalization)？为什么我们需要它？7解释降维(dimensionality reduction)，降维在哪里使用，降维的好处是什么? 1深度学习要这么深？1、一个直观的
第1章 云计算基础概念
1.1 什么是云计算？它能做什么？概念？非成熟型新型技术？有前途。
[1]:什么是云计算？举个例子：云笔记，云硬盘，云音乐（酷狗有猜你喜欢）等服务模式。所以云计算就在我们身边，涵盖我们的衣食住行（ppt-云计算就在我们身边）
[2]:而且，当前云计算目前格局百家争鸣？（各种云，阿里云/腾讯云/华为云/百度云/金山云/UCloud/京东云/华三云/网易云/
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2024-03-30 21:15:26
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实测成功配置信息1：Windows10，GT755m, Capability 3.0Ana(Mini)conda管理，环境 Python 3.6(.13) Cuda=9.0 Cudnn=7.0 Tensorflow_gpu=1.10.0（1.11.0 就已经不行了）matplotlib = 2.2.5, pandas = 1.0.0 （限制版本是因为不能破坏tensorflow对nump
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2024-08-05 12:35:48
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10月12日，阿里巴巴集团副总裁周靖人在云栖大会上发布了阿里云在大数据计算能力上的新突破：将BigBench数据规模扩展到100T；流计算2.0每秒峰值达千万QPS，整体链路延时亚秒级；E-MapReduce对比同类产品平均性能提升3倍。阿里巴巴集团副总裁周靖人与英特尔公司数据中心事业部副总裁Rob Hays周靖人说，数据是机器智能创新的基础，拥有充沛的计算能力才能全面释放数据的价值。我们希望通过
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2024-02-09 09:55:14
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云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。通常来说，平台的每个集群节点被部署在互联网的骨干数据中心，可以独立提供计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，在架构上和传统的服务器有着很大的区别。云服务器将成趋势？计算力和安全性是考验使用过程中，主机服务配置与业务规模可根据用户的需要进行配置，并可灵
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2023-10-25 14:50:28
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# 算力云平台的开发指南
作为一名初入行的小白，可能会对如何构建一个算力云平台感到迷茫。没关系，本文将帮助你理解开发的流程，并提供必要的代码示例和注释，助你全面掌握这个项目。
## 流程概述
在构建算力云平台时，可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|----
从数据处理到万物智联，从智能驾驶到航空航天，算力为各行各业的发展注入了新动能。与此同时，伴随企业数字化转型加快，产生大量数据，人们对算力提出了新的诉求：当下，互联网的媒介形式越发丰富、生产的数据量愈发膨胀，其底层所需要的算力规模持续增长，这远远超过摩尔定律的极限，传统IT体系无法满足爆棚的算力需求。在硬件成本上，每升级新一代CPU，硬件芯片、服务器、数据中心的成本也随之上涨。在性能上，大数据计算、
如今，无论你去哪里，都会有人对你说，或者向你兜售和云计算有关的什么东东。而你只有剥去其谎言的外衣，还其本来面目，你才能够了解云计算是否真的适合于你的企业。下面就是我们列出的关于云计算的9大必须剥去的谎言。
谎言1：只有一种“云”。至少有三种格式的“云”，每一种都有着不同的利益和风险。它们是1)“基础设施作为服务”(IaaS，提供按需使用的虚拟服务器，例如Amazon的EC2)；2)Web服务或称“
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2023-12-01 13:59:06
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文章目录Tensorflow笔记1 常用函数1.1 tf.where()1.2 np.mgrid()1.3 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()1.4 model.compile()2 网络的实现2.1 基础框架——Sequential 和 Class 网络框架2.1.1 tf.keras.models.Sequential()2.1.2 class
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2024-09-03 11:24:04
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深度栗 编译整理量子位 报道 | 公众号 QbitAI深度学习的世界，风云变幻。五年前，还是Theano称霸的天下，如今完全不一样的了。所以，一个叫Jeff Hale的数据科学家，想全方位观察一下，每个深度学习框架有多受欢迎，发现了很多有趣的现象。先总体看一下，各个深度学习框架的武力值 (Power Scores) ：TensorFlow的第一名无可争辩，也是找工作所需技能首选，但依然有些数据出人
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2024-02-20 20:45:04
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# PyTorch版本算力的探讨与实践
在深度学习的领域里，PyTorch 已经成为了最流行的深度学习框架之一。许多研究者和工程师使用它来构建和训练复杂的模型。随着技术的不断发展，PyTorch 的版本更新也在不断引入新的功能和性能优化。本文章将探讨 PyTorch 版本对于算力的影响，并通过一段简单的代码示例来展示如何使用 PyTorch 进行算力测试。
## PyTorch 版本的演变
目录第1部分 主流深度学习框架比较1.1 使用排名1.2 综合比较 第2部分 深度学习框架概述2.1 Tensorflow2.2 Keras2.3 Pytorch2.4 Paddle Paddle 2.5 Caffe2.6 MxNet第3部分 个人感受与建议3.1 选择平台的依据和规则3.2 个人建议第1部分 主流深度
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2024-08-20 17:56:51
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云平台算力指标是一项在现代云计算环境中日益重要的指标，它直接影响到资源分配和系统性能。了解和有效管理算力指标，可以帮助企业在日常运行中提高效率，降低成本，同时在资源紧张的情况下优化使用。接下来，我们将探讨如何解决云平台算力指标问题的全过程。
### 背景描述
在进行算力指标分析时，我们首先需要明确以下几个关键步骤：
1. **数据收集与整理**：从各个模块获取算力数据；
2. **数据分析*
