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从 GPU、TPU,到 Web 端、移动端,深度学习部署训练变简单

早些时候的统计显示,今年3月,深度学习框架集中爆发。5月,有人发布可以直接在 iphone11上训练神经网络的开源项目。日前,百度开源国内首个可直接运行在 Web 端的深度学习框架 Paddle.js。这些都使深度学习框架的部署和训练变得简单。 深度学习框架提供一系列的深度学习组件,开发者选择一套框架之后,可以自定义数据集、算法、参数等,通过训练得到模型参数。就像一套供自由拼装的积木,玩家可直接搭建模型,而不用先去做木工,造方块。 3月开源的华为全场景 AI 计算框架 MindSpore;旷视深度学习框架天元 MegEngine;清华大学发布基于元算子和动态编译的深度学习框架计图 Jittor,就提供了国产 AI 训练的“积木”。 深度学习框架训练模型通常要求设备具有强大的算力,因此过去多是在 GPU 或是 TPU 上训练,之后再压缩部署到各终端设备。上述的三个框架也不例外。一些较为常见的、可以部署在 Web 端的框架也都尚未支持端训练。比如东京大学机器智能实验室的 WenDNN,只支持任务的推断阶段,不能用在训练阶段。Keras.js 只支持 Keras 生成的模型,不支持模型训练,...

开发者开源了一款工具,可将 Ubuntu 转变为滚动更新版本

Ubuntu 开发者Martin Wimpress 开源了一个可以将 Ubuntu 转换为滚动版本的工具 Rolling Rhino,可以通过选择并跟踪一系列更改/程序包,将 Ubuntu 每日构建镜像转换为滚动发行版 devel。 滚动更新对于想要一次安装 Ubuntu 并跟踪所有开发更新,同时自动跟踪后续系列的 Ubuntu 开发者来说会比较省事,同时可以更快地体验到新特性。 Rolling Rhino 用法 从每日镜像安装某一种 Ubuntu Desktop: Ubuntu Desktop Daily Build Kubuntu Daily Build Lubuntu Daily Build Ubuntu Budgie Daily Build Ubuntu Kylin Daily Build Ubuntu MATE Daily Build Ubuntu Studio Daily Build Xubuntu Daily Build 引导新安装,并用于rolling-rhino将其转换为滚动版本。 git clone https://github.com/wimpysworld/...

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