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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：weixin_42115074

  1. entropix:计算训练后的神经网络的信息内容-源码

  2. 计算神经信息内容 · 入门 运行单元测试： python unit_test.py 运行主脚本： python main.py 使用Jupyter笔记本make_plots.ipynb生成图。 环境细节 该代码在以下位置运行： 火炬1.5.0 使用Docker容器nvcr.io/nvidia/pytorch:20.03-py3 在NVIDIA Titan RTX GPU上，驱动程序版本为440.82，CUDA版本为：10.2 引文 如果您认为此代码有用，请随时引用： misc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：329kb
    • 提供者：weixin_42143161

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  2. 面向Tensor核心的NVIDIA深度学习示例 介绍 该存储库提供了易于训练和部署的最新深度学习示例，并通过在NVIDIA Volta，Turing和Ampere GPU上运行的NVIDIA CUDA-X软件堆栈实现了最佳的可重复精度和性能。 NVIDIA GPU Cloud（NGC）容器注册表 这些示例以及NVIDIA深度学习软件堆栈在NGC容器注册表（ ）上每月更新的Docker容器中提供。 这些容器包括： 该存储库中最新的NVIDIA示例 NVIDIA在各自框架的上游共享了最新的贡献

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：62mb
    • 提供者：weixin_42136477

  1. 火炬容器-源码

  2. FLARE容器v21.01

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42109598

  1. aihwkit：IBM模拟硬件加速套件-源码

  2. IBM Analog Hardware Acceleration Kit 描述 IBM Analog Hardware Acceleration Kit是一个开放源代码Python工具箱，用于在人工智能环境中探索和使用内存计算设备的功能。 :warning: 该库目前处于测试阶段，并且正在积极开发中。 请注意潜在的问题，并密切关注即将发布的版本中的改进，新功能和错误修复。 该工具包包含两个主要组件： Pytorch集成 一系列允许在使用该工具包的原语和功能： 模拟神经网络模块（完全连接的

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  1. dkube-examples-internal：DKube深度学习平台的示例-源码

  2. 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，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：166mb
    • 提供者：weixin_42144199

  1. Jetson-TX2-源码

  2. 杰特逊TX2 制作ros docker映像 您应该在Jetson设备（Nano，TX，Xavier等）上运行此代码。 依赖项： CUDA 10.1 Python XX 火炬1.X.0 ROS（韵律） 自由意识 如何建立docker映像： tx2 $ cd [your Dockerfiles/ path] tx2 $ source docker_build.sh 怎么跑 tx2 $ cd [your Jetson-TX2/ path] tx2 $ source docker_run.

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