Training Operators TensorFlow Training (TFJob) PyTorch Training MPI Training MXNet Training Job Scheduling Training Operators Training of ML models in Kubeflow through ope...

2.3. 自动求梯度 2.3.1. 简单例子 2.3.2. 训练模式和预测模式 2.3.3. 对Python控制流求梯度 2.3.4. 小结 2.3.5. 练习 2.3. 自动求梯度 在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。本节将介绍如何使用MXNet提供的autograd 模块来自动求梯度。如果对本节中的数学概念（如梯...

Training Chainer Training MPI Training MXNet Training PyTorch Training TensorFlow Training (TFJob) Training Training of ML models in Kubeflow Chainer Training Instruct...

2.4. 查阅文档 2.4.1. 查找模块里的所有函数和类 2.4.2. 查找特定函数和类的使用 2.4.3. 在MXNet网站上查阅 2.4.4. 小结 2.4.5. 练习 2.4. 查阅文档 受篇幅所限，本书无法对所有用到的MXNet函数和类一一详细介绍。读者可以查阅相关文档来做更深入的了解。 2.4.1. 查找模块里的所有函数和...

Frameworks for Training Chainer Training MPI Training MXNet Training PyTorch Training TensorFlow Training (TFJob) Frameworks for Training Training of ML models in Kubeflow...

常用深度学习框架 2018.09.13 性能对比 1. 训练时间: Network DenseNet-121 (Multi-GPU) 2. 1000张图片推理时间(s): Network ResNet-50 3. CPU推理时间(s): E5-2630v4, Network FCN5 框架评价 推荐框架 1.Keras 2.TensorFlo...

2.1. 获取和运行本书的代码 2.1.1. 获取代码并安装运行环境 2.1.1.1. Windows用户 2.1.1.2. Linux/macOS用户 2.1.2. 更新代码和运行环境 2.1.3. 使用GPU版的MXNet 2.1.4. 小结 2.1.5. 练习 2.1. 获取和运行本书的代码 本节将介绍如何获取本书的代码和安装运行...

Frameworks for Training Chainer Training MPI Training MXNet Training PyTorch Training TensorFlow Training (TFJob) Feedback Frameworks for Training Training of ML models i...

4.6. GPU计算 4.6.1. 计算设备 4.6.2. NDArray的GPU计算 4.6.2.1. GPU上的存储 4.6.2.2. GPU上的计算 4.6.3. Gluon的GPU计算 4.6.4. 小结 4.6.5. 练习 4.6.6. 参考文献 4.6. GPU计算 到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和...

3.3. 线性回归的简洁实现 3.3.1. 生成数据集 3.3.2. 读取数据 3.3.3. 定义模型 3.3.4. 初始化模型参数 3.3.5. 定义损失函数 3.3.6. 定义优化算法 3.3.7. 训练模型 3.3.8. 小结 3.3.9. 练习 3.3. 线性回归的简洁实现 随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越...