TensorFlow
与“TensorFlow”的相关热搜词：
相关“TensorFlow” 的资讯15篇
-
【腾讯云】11.11云上盛惠！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！
11.11云上盛惠！海量产品 · 轻松上云！云服务器首年1.8折起，买1年送3个月！超值优惠，性能稳定，让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧！
腾讯云
12-20
广告 -
Google 辟谣放弃 TensorFlow，它还活着
不知道是不是之前“TensorFlow 将死”的谣言传得过盛，Google 于日前紧急发布了一篇标题为《Bringing Machine Learning to every developer’s toolbox》（将机器学习带入每位开发者的工具箱）的公告，广而告之，TensorFlow 没有“死”，而且各种数据表明，其现如今发展地非常好，也是全球300万软件开发者最常用的 ML 工具......
-
微软携手AMD推动基于RDNA 2 GPU的TensorFlow-DirectML训练
作为一款机器学习（ML）工具，TensorFlow-DirectML 被设计适用于广泛的硬件类型（尤其是 GPU）。最新消息是，AMD 已同微软携手，为 Windows 平台带来了基于 RNDA 2 的新体验。具体说来是，其推理性能提升到了 3.7 倍、整体 AI Benchmark Alpha 跑分也达到了 4.4 倍。（来自：PYPI.org 官网）据悉，这是在 AMD Radeon RX 6900 XT / RX 6600 XT 图形硬件上展开的测试，且训练成绩最高提升到了 4.4 倍。微软指出，为应对世界上最严苛?
-
TensorFlow-DirectML开放提供：在Windows 10/WSL上训练ML模型
1 年多以前，微软宣布和多家硬件厂商合作，在 Windows Subsystem for Linux（WSL）上对 GPU 加速的机器学习（ML）模型进行训练。微软在 2020 年 6 月放出了预览版。今天，这个开源的 GitHub 项目已经退出预览，正式开放提供。微软训练了 TensorFlow-DirectML，这是 TensorFlow 的一个分叉，利用 DirectML 为在 Windows 10 和 WSL 上训练 ML 模型提供跨厂商的硬件加速。微软表示，使用 TensorFlow-DirectML 相当容易，因为它可以通?
-
八卦一下快手Bagua：突破TensorFlow、PyTorch并行瓶颈的分布式训练框架
近日，快手和苏黎世理工宣布开源分布式训练框架 Bagua（八卦），相比于 PyTorch、TensorFlow 等现有深度学习开源框架仅针对系统层面进行优化，Bagua突破了这一点，专门针对分布式场景设计了特定的优化算法，实现了算法和系统层面的联合优化，性能较同类提升60%。研发背景随着摩尔定律的失效，单个计算单元的能力已经远远无法满足数据的指数级增长。比如，快手每天上传的新视频超过千万条，即便训练简单的分类模型（比如 ResNet），
-
谷歌研究院推出MoveNet动作检测工具和TensorFlow.js API
谷歌刚刚推出了一款能够检测人体姿态的 MoveNet 模型，并且提供了相应的 TensorFlow.js 应用程序接口（API）。官方宣称 MoveNet 能够非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点，此外通过与 InclueHealth 的合作，该公司还将确定 MoveNet 是否能够为患者的远程护理提供帮助。（来自：TensorFlow Blog）据悉，MoveNet 模型可供 TF Hub 上的开发者使用，并且提供了闪电（Lighting）和雷电（Thunder）两款衍生版本。前者适用于对延迟?
-
超越 PyTorch 和 TensorFlow，这个国产框架有点东西
在深度学习领域，PyTorch、TensorFlow 等主流框架，毫无疑问占据绝大部分市场份额，就连百度这样级别的公司，也是花费了大量人力物力，堪堪将 PaddlePaddle 推入主流。在这样资源主导、肉食者谋的竞争环境下 ，一家国产深度学习框架的创业公司 OneFlow 出现了。它以处理大规模模型见长，甚至今年将全部源码和实验对比数据，在 GitHub 进行了开源。质疑不可避免的出现了：OneFlow 这种擅长解决大模型训练的新架构有必要吗？深度学习
-
谷歌推出TensorFlow Quantum 可用于构建量子AI模型
谷歌宣布推出了TensorFlow Quantum (TFQ)，这是一个用于构建量子机器学习模型原型的开源库。虽然量子计算机还不是主流，但当它们到来时，就需要算法。TFQ填补了这一空白，让开发者有可能创造出混合人工智能算法，，既使用经典计算技术，又使用量子计算机电路模拟。
-
谷歌为机器学习框架TensorFlow发新模块：提高隐私性
据美国科技媒体The Verge报道，谷歌今日为其机器学习框架“TensorFlow”发布了最新的模块，开发者只需添加几行额外的代码，就能提高其AI模型的隐私性。
-
华为云应用编排，手把手教您轻松搭建TensorFlow环境
随着全球科技变革的推进，人工智能成为各大公司的研究热点和战略重心。TensorFlow是谷歌推出的开源机器学习框架，自开源以来便受到极大关注，是GitHub社区上最受欢迎的机器学习、深度学习项目之一。目前，TensorFlow可以在多个云平台上部署运行,但仍存在软件的依赖与管理问题，而利用Docker技术具有的快速部署与可移植等优势，可以实现TensorFlow的虚拟化异构，解决TensorFlow环境依赖的问题，并为科研人员及工程师提供便捷的开发?
-
图普科技：如何用TensorFlow实现物体检测的像素级分类
TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。最近，这个「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，实现物体的像素分类。TensorFlow 的物体检测 API 模
