本文介绍了注意力机制的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的注意力机制模型应用于文本分类任务。
谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂，是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量，旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间，毁誉参半，很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比，Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人。
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在
前置知识 Activation 激活指的是一些在fp时计算得到的临时tensor, 会用于bp时的计算. 如果能在fp计算后把临时tensor缓存下来就可以加速bp, 缺点在于激活会占用大量显存. 以一层transformer结构为例分析下各层存在的激活. 简单部分的分析这里忽略. 主要分析下几个不
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4
本文简单介绍了使用Python解决使用GPU的方法，并给出了TensorFlow和PyTorch示例；本文还介绍了TensorFlow GPU的安装版本介绍，以及介绍了安装CUDA的详细教程。
本文介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。
来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量：0阶张量；12,4,3, 向量：一阶张量；[12,4,3] 矩阵：二阶张量；[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量：多维数组；
ONNX Runtime简介 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。ONNX 运行时推理可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持来自深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras）以及经典机器学习库（如 scikit-learn、LightGBM、
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
摘要：MindStudio提供精度比对功能，支持Vector比对能力。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔》，作者：Tianyi_Li。 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移
摘要：本文介绍了昇腾CANN提供的模型转换工具ATC，介绍了其功能、架构，并以具体样例介绍了该工具的基本使用方法以及常用设置。 本文分享自华为云社区《使用ATC工具将主流开源框架模型转换为昇腾模型》，作者： 昇腾CANN。 什么是ATC，它能做什么？ 昇腾张量编译器（Ascend Tensor Co
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。 本文分享自华为云社区《视频动作识别》，作者：HWCloudAI。实验目标 通过本案例的学习： 掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法； 注意事项 本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运
