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kErAs gpu

with tf.device('/gpu:0'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) # all ops in the LSTM layer will live on GPU:0 with tf.device('/gpu:1'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) y = LS...

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全。...

优点:支持python,模型库全,搭模型快,关注度极高,迭代快,可用GPU加速。 缺点:内部许多类的抽象不合理。 命名略显混乱。 查看中间层输出不够直接。 模型需要compile这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其作者和一些代...

选择新鲜水果的你代表你喜爱平凡,你心目中一直没有什么梦想,有一种随遇而安的心态,即使有梦想亦会量力而为。由于你是个踏实的人,故成功实现梦想的机会也较大。我就是这样

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全。...

优点:支持python,模型库全,搭模型快,关注度极高,迭代快,可用GPU加速。 缺点:内部许多类的抽象不合理。 命名略显混乱。 查看中间层输出不够直接。 模型需要compile这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其作者和一些代...

Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因: 轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GP...

Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因: 轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GP...

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全。...

如果你想在不同的GPU上训练同一个模型的不同副本,但在不同的副本中共享权重,你应该首先在一个设备上实例化你的模型,然后在不同的设备上多次调用该对象,

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