深度学习开源代码链接

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MXNet 学习 (1) --- 最易上手的深度学习开源库 --- 安装及环境搭建

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习

如何学习开源代码（摘自互联网）

如何阅读和学习开源代码 通过阅读开源代码,可以学习其中的框架和模式.代码技巧.算法等.但是经常有些人拿到开源代码以后不知道如何下手,这里分享一下我的一些经验. 1.拿到代码以后编译运行它,了解它干什么的,实现了功能. 2.从入口点开始阅读,按照流程,了解这个软件是怎么运行起来的. 3.从整体上观察这个软件是有哪些模块组成的,最好能画一画图. 4.修改软件的功能,并且能够调试它.不能仅仅停留在阅读代码上,一定要改代码,这样才能增加对开源代码的理解. 5.做笔记,把这个开源代码实现的功能,实现方式.

深度学习-开源方案

对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注,以下我们推荐2016年人气最高的六款开源深度学习工具: 一.TensorFlow TensorFlow新版本的重大意义在于首次支持分布式处理,可使用机群培训机器学习模型,此前只支持单一机器. 二.Keras 开发者是François Chollet,在谷歌从事深度学习技术研究. 三.CNTK https://github.com/Microsoft/CNTK/ 作为微软认知服务(Cognitive S

转载：深度学习caffe代码怎么读

原文地址:https://www.zhihu.com/question/27982282 Gein Chen的回答 Many thanks —————————————————————————————————————————— 1．学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受.Caffe的官网上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地开始训练一些已有的经典模型,如LeNet.我建议先从 LeNet MNIST

深度学习的代码框架

1. Tensorflow 图的模式 定义各模块,前三个步相当于搭建了模型的静态图. 数据输入函数 优化问题的loss函数, 效果度量函数.注: loss 函数相当于定义深层网络. 参数优化算子 通过循环的调用section.run 刷新优化参数,loss函数值,效果度量值(准确率,KS等) 2. torch模式 & TF的Eager模式 没有了section,每次计算梯度得到具体的值,并更新, 执行方式与一般算法描述一致, 使用成本低,更适合入门. torch 和 Eager 模式的差别: E

Google深度学习开源框架TenseorFlow安装

Google近期发布了TensorFlow,考录到Google出品,必属精品,估计这玩意会火,不过火钳刘明已经来不及了 今天才想着安装来试试 TensorFlow官网:https://www.tensorflow.org/ 安装的话最简单的是pip安装: $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 一句话搞定,当然,在天朝

值得我们深度学习的十大开源框架

本周早些时候 Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub 上其实

十个值得一试的开源深度学习框架

IT168 评论本周早些时候Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 1 无疑,来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆GitHub当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过1万个. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开

十个开源深度学习框架

来源:http://www.ctocio.com/ccnews/19687.html 本周早些时候Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆GitHub当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过1万个. 对于希望在应用