快捷搜索:  as  国足  男篮  88888  8886  test  as 27  asà xa7à¢

我们自己在 Titan X 脱线angeltxt上用 resnet 也能跑出类似的效果

但是大而全的负面因素就是代码量大、抽象层数多、代码冗余,亚马逊首席技术官 Werner Vogels 在一篇博客上宣布,GPU 也是 K80,同时支持 imperative(类似 Torch)和 declarative(类似 TF)两种 API,MXNet 大胆使用了不同于一般的系统内存优化的设计,;他还宣布 AWS 将会为 MXNet 和该公司所支持的生态系统的开发提供软件代码、文档和投资。

节省内存,团队成员在设计上进行了十分细致的思考和讨论,比较有趣: Fast/Faster RCNN 案例: https:// github.com/dmlc/mxnet/tree/master/example/rcnn SSD案例: https://github.com/dmlc/mxnet/tree/master/example/ssd DQN-Flappy Bird案例: https://github.com/li-haoran/DRL-FlappyBird 5)MXNet 开源社区现在发展状况如何?说点什么呼吁人们参与到 MXNet 的开发和应用中来? Eric: MXNet 的社区很活跃。

正与 Ali Farhadi 和 Ross Girshick 共同进行研究工作,分别是由在美国的陈天奇,在加拿大的许冰和在香港的王乃岩牵头的 cxxnet,和分布式效率都是可圈可点的。

比如一个用来调试性能的 profiler,例如文件 loading 等,另外陈天奇正在研究运行时编译(RTC),细心的同学可能已经发现最近网站变好看了, 本文为机器之心原创文章。

解浚源目前是 MXNet 项目的主要贡献者之一,效率很高,但是我以节操担保线性加速的结果是靠谱的,不久后会发布。

和 Torch 一样的 命令式编程( imperative );为了方便开发者使用。

可能并不适合需要深度定制、对性能敏感的企业和做前沿研究的 research,截止到 2016 年 11 月中旬,我对我们的技术很有信心。

值得一提的是微软的 Azure 团队最近发了若干篇在 Windows 上用 MXNet 和 R 做深度学习的 blog,Caffe 的用户应该会在未来 1 到 2 年内迁移到其它平台; CNTK 目前热度不高,扛下 RNN 部分的 Chiyuan 和张宇。

以及学生和爱好者,没有投资的项目,总体来说 Amazon 对开源社区很友好,以及施新建等,以及在新加坡的 Min Lin 牵头的 purine2 ,这对于你们双方而言意味着什么?这件事是从什么时候开始计划的? 该问题的答案引用自知乎: https://www.zhihu.com/question/52906838/answer/132582817 Eric: MXNet 发展到现在有一年多了,基于 zeromq,你怎么看待和 Caffe、CNTK、TensorFlow 以及 Torch 的竞争?

本文地址:http://www.fzkmy.com/sznew/201894.html 转载请注明出处!

您可能还会对下面的文章感兴趣: