深度学习tensorflow功能展示学习记录

dkube-例子 该存储库包含移植到Dkube上运行的DL示例，并展示了Dkube平台的功能。 功能- 在Tensorflow，Pytorch等已知框架上进行深度学习培训... 基于定制容器的培训，可以使用定制框架或简单的python / C ++代码 基于GPU的培训。 分布式培训。 超参数调整以找到最佳参数空间。 使用自定义容器进行数据预处理。 使用管道自动化的工作流程。 提供以下示例， Tensorflow示例 使用MNIST网络进行灰度数字分类。 支持基于GPU的训练，

尼克·麦克卢尔（Nick McClure） ================= 建立： ================= 目录 本章旨在介绍TensorFlow中的主要对象和概念。 我们还将介绍本书其余部分中如何访问数据，并提供其他资源来学习TensorFlow。 在这里，我们介绍TensorFlow以及大多数TensorFlow算法如何工作的概述。 如何在TensorFlow中创建和初始化张量我们还描述了这些操作在Tensorboard中的显示方式。 如何在TensorFl

很棒的深度学习项目 的权重和偏见功能，研究人员探索深学习技术，Kagglers展示获奖车型策划机器学习报告和行业领袖分享最佳做法。 :collision: 我们欢迎这个。 查看我们的了解更多信息。 :collision: wandb的awesome-dl-projects是报告随附的代码的集合。 报告 描述 作者 使用可变长度遗传算法优化CNN的超参数。 RNN的NumPy实现。 渐变和连接性也已可视化。 LSTM的NumPy实现。 讨论了体系结构的差异和LSTM的优点。 使