keras gpu linuxSEARCH AGGREGATION
回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應該很重要。因為，顯卡這么貴，都自購，顯然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是講amazon aws的，這對國內用戶，有多大意義呢？我來接地氣的回答吧。簡單一句話：我們有萬能的淘寶啊！說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平臺，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時租用，動不動就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
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回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
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回答:馬哥教育的Linux真是讓我受益終身啊！當初跟著馬哥學習了好長時間，差點就要放棄了，還好自己對Linux比較熱愛對馬哥也比較信任就堅持學了下去，現在的我從小白變成了我們這里的大神，感謝馬哥讓我學到了真正的技術！
Kosmos
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回答:linux屬于比較常見的課程，很多學校都有，建議不要只依靠網絡了解，你可以去聽一下課程，再跟老師和在校生交流一下，看看課程適不適合自己。自己的親身感受才是最準確的判斷。我是在跟馬哥學的Linux，課程全面，講的都是企業正在用的技術，很多就業的都是內推，我就是內推找到的工作，現在在杭州，月薪12K吧 還可以。
Anchorer
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回答:馬哥的沒有看，個人自學看的老男孩的視頻教程，我推薦。1.你要有決心。既然要學，就要有結果，不能半途而廢。給自己定個目標。2.你要學方法。善于總結，多做筆記。老男孩的課還是注重方法的。3.基礎很枯燥，基礎很重要。基礎很多，也很枯燥，也是最難堅持的，基礎的命令150個每個命令還有很多參數，勤加練習，基礎不牢地動山搖。堅持下去?4.補充自學時間跨度長，容易學著學著前面的就丟了，要經常回顧，多練習。一定要...
Ajian
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回答:x86內核也就是pc桌面電腦所使用的內核，而arm是嵌入式，比如最常見的就是手機和汽車內置操作系統。通常因為linux跑在服務器上，就是x86平臺，所以x86上的軟件是最多也是最穩定的。無論開發還是測試，x86平臺都更方便。當然，linux也可以跑在嵌入式上，但是由于嵌入式設備太多了，比如五花八門的手機硬件(陀螺儀，GPS等等)，linux很難做出比較完善的驅動支持。所以通常手機上使用的都是裁剪或...
Developer
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...終于讓它能在高于 800×600 的分辨率下工作了，我使用了 Linux X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER 352.30 版本作為圖像驅動。設置演示安裝的是 CUDA 7.0，我選擇安裝的 CUDA 7.5。雖然該版本的確有所改進，但在一些庫上也難以正常工作。如果你...
... 安裝操作系統 下一步是安裝操作系統。我使用的是 Linux，因為大多數 DL 框架都是針對該系統設計的。使用的臺式機是 Ubuntu 16.04 LTS, 用 USB 就可安裝全部的東西。有很多像 UNetbootin 或 Rufus（僅用于 Windows）的免費工具，可以...
...stalling TensorFlow on Ubuntu（https://www.tensorflow.org/install/install_Linux#tensorflow_gpu_support）Google Cloud TPU：針對 Google Cloud TPU 上的 Keras 的實驗性 tf.data 集成在 Google Cloud TPU 上對 Eager Execut...
...你使用 WebGL 在 GPU 驅動的、你的瀏覽器上運行訓練好的 Keras 模型。模型直接根據 Keras JSON 格式配置文件和關聯的 HDF5 權重而序列化（serialized）。項目地址：https://github.com/transcranial/keras-js互動演示用于 MNIST 的基本卷積網絡在 MNIS...
... python import tensorflow as tf with tf.device(/GPU:0): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation=relu), tf.keras.layers.Dense(10, activation=softmax)...
...了如何利用 Google Colab 上的免費 Cloud TPU 資源更快地訓練 Keras 模型。很長一段時間以來，我在單個 GTX 1070 顯卡上訓練模型，其單精度大約為 8.18 TFlops。后來谷歌在 Colab 上啟用了免費的 Tesla K80 GPU，配備 12GB 內存，且速度稍有增加...
...nt thing is to configure a group of proper tools and develope environments.Keras is a well recommended framework by google, which can either supported by tensorflow and theano. Due to the excellent...
L.C.提醒我補上配置的坑 1.配置gpu版本的keras（tensorflow/theano）真xx難！對計算的時間要求不高，就弄個cpu慢吞吞訓練算了，怎么安裝cpu版本的深度學習框架？ so fxxking easy!官網（或清華大學鏡像站點）下載anaconda安裝，之后在命...
...保GPU的較大利用率，他使用了由CuDNN（ CuDNNLSM層）支持的Keras快速LSTM實現。數據集 Twitter情緒分析數據集（Twitter Sentiment Analysis Dataset [2]），包含1,578,627條分過類的推文，每行用1標記為積極情緒，0表示消極情緒。模型對9...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
