4款深度学习框架简介,初学者该如何选择?
大数据DT
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2021-02-17 03:36
导读:近几年,随着深度学习爆炸式发展,在人工智能领域除了理论方面的突破外,还有基础架构的突破,它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台,本文将对这些平台进行逐一介绍。
作者:杜振东 涂铭
来源:大数据DT(ID:hzdashuju)
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总结:深度学习新手可以使用Theano来练习,但对于职业开发者,建议使用其他主流深度学习框架。
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由于TensorFlow的接口一直处于快速迭代之中,并且版本之间存在不兼容的问题,因此开发和调试过程可能会出现问题(许多开源代码无法在新版的TensorFlow上运行)。 -
想学习TensorFlow底层运行机制的读者需要做好心理准备,TensorFlow在GitHub代码仓库的总代码量超过100万行,系统设计比较复杂,因此这将是一个漫长的学习过程。 -
在代码层面,面对同一个功能,TensorFlow提供了多种实现,这些实现良莠不齐,使用中还有细微的差异,请读者注意区分。另外,TensorFlow创造了图、会话、命名空间、PlaceHolder等诸多抽象概念,对普通用户来说难以理解。
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总结:凭借Google强大的推广能力,TensorFlow已经成为当今最炙手可热的深度学习框架,虽不完美但是最流行。目前各公司使用的框架也不统一,读者有必要多学习几个流行框架以作为知识储备,TensorFlow就是一个不错的选择。
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总结:Keras比较适合作为深度学习框架,但是过度的封装并不适合新手学习(无法理解深度学习的真正内涵),故不推荐。
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使用强大的GPU加速的Tensor计算(类似 Numpy)。 -
构建基于tape框架的autograd系统深度神经网络。
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总结:如果说TensorFlow的设计是“Make it complicated”,Keras的设计是“Make it complicated and hide it”,那么PyTorch的设计真正做到了“Keep it Simple,Stupid”。
关于作者:杜振东,国家标准委人工智能技术专家和AIIA(中国人工智能产业发展联盟)技术专家。拥有8年机器学习与文本挖掘相关技术经验,6年中文自然语言处理相关项目实战经验,擅长PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架,擅长运用NLP前沿技术解决真实项目的难题。
涂铭,数据架构师和人工智能技术专家,曾就职于阿里,现就职于腾讯。对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java等相关技术有深入的研究,积累了丰富的实践经验。
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评论
广告投放该如何选择?
曾就职于某大型互联网企业,负责公司的广告投放业务,有的经验给大家分享一下吧。今天主要给大家分享几个点:
* 我们的钱都投哪儿了?
* 每个渠道的投放有什么技巧?
* 如何分配每个渠道的投放费用?
* 如何分析每个渠道的转化率并进行优化?
一、我们的钱都投哪儿了?
作为一家大型的互联网公司,本身就有一定的品牌知名度及用户数,广告投放的核心目的是为
了扩大品牌知名度,抢占更多的市场份额。所以我们会从搜索引擎,自媒体系平台,等渠道入
手,搜索引擎比较出名的(百度,搜狗,360,UC)了,做搜索引擎推广认准这四个平台可,
这四大引擎还有百度信息流,搜狗信息流,360信息流,UC信息流,每个平台审核的程度也不
一样的。自
电微15217449405
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视频剪辑软件该如何选择?
那你直接用imove好了,又好用又免费而且还支持4K,界面简洁,适合新手,剪vlog绝对够了。
1,新建项目,imove有两个选项,一个是预告片,一个是影片,预告片是它已经设定好了,类似于模板,只需要往里面套视频就行,但是这个模板有点难改。如果要剪辑视频的话,我们一般选择影片。
2、选择影片,先导入背景音乐和第一段素材,可以在这里快捷地选择素材长度。
3、点击右上角的问号图标可以显示当前页面所有功能的操作方法。
4、选择由录屏得来的背景音乐,操作,拆分音频。
5、将拆分得来的音频轨道拖至第一段素材下面,删除背景音乐序列。
6、点击右上角加号添加第二段素材,如需对素材进行裁剪,选中素材,删除。
7、如果对素材的速度
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