Deepo是一个Docker镜像，具有完全可重现的深度学习研究环境。 它包含最受欢迎的深度学习框架: theano, tensorflow, sonnet, pytorch, keras, lasagne, mxnet, cntk, chainer, caffe, torch。
用法：
tensorflow
$ python
>>> import tensorflow >>> print(tensorflow.__name__, tensorflow.__version__) tensorflow 1.3.0
pytorch
$ python
>>> import torch >>> print(torch.__name__, torch.__version__) torch 0.2.0_3
sonnet
$ python
>>> import sonnet >>> print(sonnet.__name__, sonnet.__path__) sonnet ['/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sonnet']
和类似解决方案的对比：
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在开始深度学习之前，需先做好一件小事，那就是配置环境，配环境的烦恼配过的都知道，话不多说，直奔主题…… 在阅读本文之前需要了解：docker是什么？docker的常用命令有哪些？（当然，不了解也没有关系，按照本文所述步骤一步步来就可以不明觉厉的配好环境了hiahiahia） ufoym/deepo是一个几乎包含所有主流深度学习框架环境的docker镜像：theano, tensorflow, so
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Ubuntu 18.04安装docker踩坑记录 （根据docker官网） 1.Update the apt package index: $ sudo apt-get update 2.Install packages to allow apt to use a repository over HTTPS: $ sudo apt-get install \ apt-transport-htt
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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
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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
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本文向大家介绍用过哪些移动端深度学习框架？相关面试题，主要包含被问及用过哪些移动端深度学习框架？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 开源的有：小米的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn，百度的mobile-deep-learning(MDL)；caffe、tensorflow lite都有移动端，只是可能没有上面的框架效率高。据传还有支付宝的xNN，商
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9.21 一面 9.27 二面 9.30 三面（加面），希望后续有hr面或者oc吧 总结而言，讯飞非常喜欢问基础知识，从算法到操作系统到数学建模，问的项目并不多，所以以后大家要是面的话一定多准备八股 深度学习框架和平台方向相当于是算法和工程的结合，所以算法原理，部署，加速，操作系统，python底层都问到了。跟面试官交流又学习到很多知识，遗憾的是面的时候很多没有准备到，希望好运吧！ 一面面经：和实
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8.22 一面 自我介绍 项目介绍 问我有没有读过pytorch源码（懵逼） GPU内存模型 不同池化操作反向传播之后会有什么区别 分布式训练有什么了解？ 量化相关 QAT和PTQ的区别 C++ 容器相关底层实现 手撕cuda 向量和
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自我介绍 问项目（主要是谈项目的细节） cpu的体系结构 与内存之间的交互 手写环形缓冲区的逻辑 包括读缓冲区 写缓冲区的操作（c++） 手写自旋锁的逻辑 （c++） 算法：排序链表 要求使用归并排序
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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