Introduction What is Volcano Why Volcano Features Rich scheduling policies Enhanced job management Multi-architecture computing Faster scheduling Ecosystem Introduction...

3.9 多层感知机的从零开始实现 3.9.1 获取和读取数据 3.9.2 定义模型参数 3.9.3 定义激活函数 3.9.4 定义模型 3.9.5 定义损失函数 3.9.6 训练模型 小结 3.9 多层感知机的从零开始实现 我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。 ...

9.1. 图像增广 9.1.1. 常用的图像增广方法 9.1.1.1. 翻转和裁剪 9.1.1.2. 变化颜色 9.1.1.3. 叠加多个图像增广方法 9.1.2. 使用图像增广训练模型 9.1.2.1. 使用多GPU训练模型 9.1.3. 小结 9.1.4. 练习 9.1. 图像增广 在“深度卷积神经网络（AlexNet）” 小节里...

机器学习插件 版本：v1.3 机器学习插件 机器学习插件分为模型训练和模型服务两个插件，使用如下命令安装插件： vela addon enable model - training vela addon enable model - serving 模型训练插件中含有 model-training 和 jupyter-notebook ...

9.6 目标检测数据集（皮卡丘） 9.6.1 下载数据集 9.6.2 读取数据集 9.6.3 图示数据 小结 参考文献 9.6 目标检测数据集（皮卡丘） 在目标检测领域并没有类似MNIST或Fashion-MNIST那样的小数据集。为了快速测试模型，我们合成了一个小的数据集。我们首先使用一个开源的皮卡丘3D模型生成了1000张不同角度和大小...

3.5. 图像分类数据集（Fashion-MNIST） 3.5.1. 获取数据集 3.5.2. 读取小批量 3.5.3. 小结 3.5.4. 练习 3.5.5. 参考文献 3.5. 图像分类数据集（Fashion-MNIST） 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较...

为什么选择 Keras？ Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Keras 可以轻松将模型转化为产品 Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 为什么选择 Keras？ 在如今...

Getting Started with Katib Katib setup Installing Katib Accessing the Katib UI The new Katib UI Examples Example using random algorithm TensorFlow example PyTorch example C...

为什么选择 Keras？ Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Keras 可以轻松将模型转化为产品 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 为什么选择 Keras？ 在...

介绍 我为什么要用 VisualDL？ 可视化 易集成 易使用 功能全 完全开放 介绍 VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能，项目正处于高速迭代中，新的组件会不断加入。 目前大多数DNN平台均使用Python作为配置语言，VisualDL原生支持python...