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xingoo
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2019年1月5日
基于TensorFlow的深度学习系列教程 2——常量Constant
摘要: 前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图。本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容。 "基于TensorFlow的深度学习系列教程 1——Hello World!" 常量的概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant
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posted @ 2019-01-05 17:19 xingoo
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2019年1月3日
深度学习Tensorflow生产环境部署(下·模型部署篇)
摘要: 前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用。 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了。 cpu版本的可以直接拉取tenso
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posted @ 2019-01-03 21:05 xingoo
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深度学习Tensorflow生产环境部署(上·环境准备篇)
摘要: 最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑。特意总结一下,当做前车之鉴。 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 或者 显卡是Tesla的P40 TensorFlow则是当下最新的1.12.0版本。 2 背景知识 在介绍如何部署之前
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posted @ 2019-01-03 20:21 xingoo
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2019年1月2日
Crontab和sudo中无法使用TensorFlow ImportError libcublas.so.9.0
摘要: 最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。 比如我下面这个执行文件 : 得到的结果: 直接使用Python可以执行,但是sudo或者crontab定时任务都无法正常运行。 使用find命令查找文件 可以发现在我安装的目录下: google后
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posted @ 2019-01-02 21:27 xingoo
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2018年12月23日
基于TensorFlow的深度学习系列教程 1——Hello World!
摘要: 最近看到一份不错的深度学习资源——Stanford中的CS20SI:《TensorFlow for Deep Learning Research》,正好跟着学习一下TensorFlow的基础,还是收获颇丰,随手整理成博客随时翻阅。 为什么选择TensorFlow? 自从12年AlexNet获得Ima
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posted @ 2018-12-23 14:37 xingoo
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2018年12月22日
想要接触人工智能吗?先要学会如何阅读论文
摘要: 凭借着对算法和AI的向往,终于有机会接触到人工智能的领域。现在的主要工作就是在OCR文字识别,期间也看了不少的论文,从CTPN到Faster RCNN,再到EAST和FOTS。最开始因为刚接触这个领域,很多名词看不懂,论文阅读非常吃力,后来随着知识的积累和深入,现在阅读也变得轻松起来。最近关注爱可可
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posted @ 2018-12-22 17:15 xingoo
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2018年12月9日
《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》—— 读书笔记
摘要: 第一章 什么是数据化运营
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posted @ 2018-12-09 20:27 xingoo
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2018年11月23日
《新参者》—— 读后总结
摘要: “新参者”在日语中是新加入的人的意思,在这里指代两个人,一个是书中的死者三井峰子;一个是刑警加贺恭一郎。三井峰子刚刚来到人形町附近就被杀害、而加贺恭一郎因工作原因被降职到人形町,通过与当地居民的聊天接触,从家长里短的聊天中发现了事情的真相。其中有很多感人的小故事,虽然最终证实都与凶案无关,但是每个细
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posted @ 2018-11-23 22:13 xingoo
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2018年11月16日
《增长黑客》—— 读后总结
摘要: 之前读到四分之三的时候,手机丢了,无奈放弃微信读书就没继续读;后来换了手机,终于把这本书给续上了。 第一章 增长黑客的崛起 第二章 创造正确的产品 第三章 获取用户 第四章 激发活跃 第五章 提高留存 第六章 增加收入 第七章 病毒传播 第八章 完整案例 附录——关注的指标
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posted @ 2018-11-16 22:36 xingoo
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2018年11月15日
在Java Web中使用Spark MLlib训练的模型
摘要: PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用。目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了。 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型
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posted @ 2018-11-15 21:35 xingoo
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