Публикации по теме 'mxnet'
Объединение преобразований данных с нейронной сетью для более быстрого вывода и упрощения производства…
Авторы: Сандип Кришнамурти , Джейк Ли
Предварительная обработка данных - это обычный шаг перед подачей данных для обучения модели и вывода. Gluon , обязательный Python API MXNet , чаще всего используется для обучения модели. Gluon предоставляет вам простые в использовании API-интерфейсы преобразования данных, которые скрывают сложность выполнения асинхронной предварительной обработки данных во время обучения. Однако при развертывании модели в производственной среде вам все равно..
Классификация изображений с помощью MXNet Scala Inference API
Автор: Цин Лань , Рошани Нагмоте
В недавнем выпуске MXNet версии 1.2.0 был выпущен новый MXNet Scala Inference API . Этот выпуск ориентирован на оптимизацию взаимодействия разработчиков с приложениями вывода, написанными на Scala. Scala - это язык программирования общего назначения, который поддерживает как функциональное программирование, так и систему строгих статических типов, и используется с крупномасштабной распределенной обработкой с такими платформами, как Apache Spark...
Сколько плагинов я использую?
Диспетчер плагинов Jenkins через Script Console
Прежде всего, что такое Дженкинс?!
Jenkins — это сервер автоматизации с открытым исходным кодом.
Что может сделать Дженкинс?
Автоматизируйте часть CI/CD при разработке программного обеспечения. CI = непрерывная интеграция (слияние Github фиксирует после тестирования) CD = непрерывная доставка (выпуск публики для публики)
Одним из преимуществ открытого исходного кода является предоставление кода общественности. Эти дополнения..
GluonNLP v0.7.1 - BERT Reloaded
GluonNLP [7] только что был улучшен. Версия 0.7 включает базовую модель BERT, предварительно обученную на крупномасштабном корпусе, производительность которой сопоставима с большой моделью BERT из оригинальной статьи BERT. Другие основные моменты включают больше версий BERT, обученных на специализированных корпусах, новые модели (ERNIE, GPT-2, ESIM и т. Д.) И другие наборы данных. Полные примечания к выпуску можно найти здесь: https://github.com/dmlc/gluon-nlp/releases . После..
Учебники Trueface: преобразование моделей MXNet для работы с высокопроизводительными фреймворками вывода
Здесь, в Trueface, мы используем MXNet для обучения наших моделей машинного обучения. MXNet - отличный фреймворк, когда дело доходит до прототипирования и обучения, благодаря надежному и простому в использовании API, который позволяет разработчикам любого уровня подготовки приступить к работе всего с нескольких строк кода.
Однако, когда приходит время развертывать наше программное обеспечение в инфраструктуре клиентов, мы часто сталкиваемся с ограничениями памяти и ЦП из-за..
Ускорение глубокого обучения на ЦП с помощью Intel MKL-DNN
Автор: Чжэн Да , специалист по прикладным технологиям Amazon AI Перевод с: https://zh.mxnet.io/blog/mkldnn
Intel недавно выпустила библиотеку математического ядра для глубоких нейронных сетей ( MKL-DNN ), которая специально оптимизирует набор операторов для глубокого обучения. Это открытый исходный код, предназначенный для замены MKLML.
Мы рады сообщить, что Apache MXNet теперь интегрирует MKL-DNN для ускорения глубокого обучения на ЦП! Команда MXNet и команда Intel работали вместе..
MxNet для табличных данных
MxNet для табличных данных
Недавно я работал над задачей построения модели двоичной классификации с использованием MxNet для табличных данных. Мой набор данных представлял собой смесь числовых и категориальных переменных, и я хотел предварительно обработать каждый тип отдельно, прежде чем передавать комбинацию в функцию потерь. Чтобы усложнить задачу, я хотел объединить табличные данные с текстовыми данными. Проще говоря, у меня было три типа входных данных для моей модели - числовой,..
