OneFlow 是一个采用全新架构设计的工业级通用深度学习框架。
OneFlow 率先提出了静态调度和流式执行的核心理念,解决了大数据、大模型、大计算带来的异构集群分布式扩展挑战,具有五大优势:并行模式全、运行效率高、分布式易用、资源节省、稳定性强。
特性:
分布式训练全新体验,多机多卡如单机单卡一样简单
完美契合一站式平台(k8s + docker)
原生支持超大模型
近零运行时开销、线性加速比
灵活支持多种深度学习编译器
自动混合精度
中立开放,合作面广
持续完善的算子集、模型库
OneFlow 是一个由百度开发的深度学习计算框架。它具有高性能、易用性和可扩展性的特点。OneFlow 支持自动求导、分布式训练和模型部署等功能,可以帮助开发者更快、更方便地实现深度学习应用。
主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料,侧重点不同,但推
Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程,介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN,链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架:1)tensorflow,谷歌主推,时下最火,小型试验和大型计算都可以,基于python,缺点是上手相对较难,速度一般;2)torch,facebook主推,用于小型试验,开源应用较多,基于lua,上手较快,网上文档较全,缺点是lua语言相对冷门;3)mxnet,大公司主推,主要用于大型计算,基于python和R,缺
我太菜了,C++需要恶补才行,面试完基本上就知道自己寄,面试官特别好给我说了很多,也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话,会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话,会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
现在开始学深度学习。在这部分讲义中,我们要简单介绍神经网络,讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题:给定房屋的面积,我们要预测其价格。 在之前的章节中,我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
深度学习的总体来讲分三层,输入层,隐藏层和输出层。如下图: 但是中间的隐藏层可以是多层,所以叫深度神经网络,中间的隐藏层可以有多种形式,就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后,一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
Python 是一种通用的高级编程语言,广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库,如 Numpy,Scipy,Pandas,Matplotlib,像 Theano,TensorFlow,Keras 这样的框架。
你拿起这本书的时候,可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上,五年前的模型还几乎无法使用,如今的模型的表现已经超越了人类。