Комментарии 17
Есть добрые люди, которые ткнут меня (а мне кажется и все собщество пользователей-нубов) в примеры использования тензоров (если я правильно понимаю, это когда вместо работы со всем массивом векторов, создается на его основе на порядок меньшее множество, в виде дерева, и обучение идет уже с этими весами, а затем с помощью какой то магии получаются обратно веса нейронной сети?), как я понимаю поддержку тензоров в открытых проектах имеет только tensorflow и theano?
0
Я не понял что вы имеете в виду.
Tensorflow и Theano работают в символьном режиме, когда сначала создаётся граф вычислений, а потом он «запускается» и происходит работа нейросети.
Есть и другие подходы.
Иногда процесс вычислений задаётся линейно, как например сделано в dl4j.
DyNet создаёт граф вычислений на каждый вызов и исполняет его.
Chainer производит «ход вперёд» без создания графа, однако запоминает историю для последующего вычисления градиентов и оптимизации.
Веса модели есть везде и их количество будет одинаковым для сети одинаковой конфигурации вне зависимости от фреймворка. Иначе сети не были бы одинаковой конфигурации.
Tensorflow и Theano работают в символьном режиме, когда сначала создаётся граф вычислений, а потом он «запускается» и происходит работа нейросети.
Есть и другие подходы.
Иногда процесс вычислений задаётся линейно, как например сделано в dl4j.
DyNet создаёт граф вычислений на каждый вызов и исполняет его.
Chainer производит «ход вперёд» без создания графа, однако запоминает историю для последующего вычисления градиентов и оптимизации.
Веса модели есть везде и их количество будет одинаковым для сети одинаковой конфигурации вне зависимости от фреймворка. Иначе сети не были бы одинаковой конфигурации.
+2
Расскажите пожалуйста почему Inception до сих пор не на свалке истории, когда есть DenseNet? Какие у него плюсы? Вроде у DenseNet и качество выше и весов меньше. Из недостатков разве что ResNet MS Research опубликовали.
Ну и сравнение по GitHub popularity как-то не самый сильный аргумент в свете того, что MS явно заявляет, что их CNTK быстрее: https://github.com/Microsoft/CNTK
К тому же они мерятся звездочками с Keras. Keras мало похож на конкурента. Зачем он вообще в этом сравнении?
Ну и сравнение по GitHub popularity как-то не самый сильный аргумент в свете того, что MS явно заявляет, что их CNTK быстрее: https://github.com/Microsoft/CNTK
К тому же они мерятся звездочками с Keras. Keras мало похож на конкурента. Зачем он вообще в этом сравнении?
-1
MS этот график составлял в прошлом году, когда tf ещё работал на cudnn4, сейчас tf на 5 и скорость стала значительно выше
0
Этож Ализар. Что вы от него хотите?:)
Тут же каждая вторая фраза веет тем что человеку лень разобраться было.
Пардон, про DenseNet интересно. А сколько она по сравнению с ResNet будет весить после развертывания в памяти?
Веса и объем памяти не обязательно одинаковые понятия.
Тут же каждая вторая фраза веет тем что человеку лень разобраться было.
Пардон, про DenseNet интересно. А сколько она по сравнению с ResNet будет весить после развертывания в памяти?
Веса и объем памяти не обязательно одинаковые понятия.
+1
Получается Google будет развивать свою библиотеку только для python и Go, ну и во вторую очередь для Java и C++?
Будет что-то ли что-то для php и javascript?
Будет что-то ли что-то для php и javascript?
0
Создавать и обучать сетки в Tensorflow сейчас все равно можно практически только в питоне.
Обученные же легко запускаются в виде микросервисов с помощью https://github.com/tensorflow/serving. Нужно только чтобы был grpc.
Интегрировать tensorflow в своё серверное приложение библиотекой я бы не стал. Оно весьма тяжёлое. Заморачиваться с тем, что делается для мобильных приложений для сервера имхо оверкилл, когда есть решение на микросервисах.
Обученные же легко запускаются в виде микросервисов с помощью https://github.com/tensorflow/serving. Нужно только чтобы был grpc.
Интегрировать tensorflow в своё серверное приложение библиотекой я бы не стал. Оно весьма тяжёлое. Заморачиваться с тем, что делается для мобильных приложений для сервера имхо оверкилл, когда есть решение на микросервисах.
0
вот ждешь нормального поста про тензорфлоу 1.0, а пишет ализар, :but_why:
0
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Накатил CPU-only версию… при старте выдает: "на вашем пк есть SSE3/SSE4.1/AVX/etc. но чет меня забыли с ними собрать, а так я бы мог и пошустрее ворочаться на CPU"… вот это я понимаю, магия Google )
0
Использование нейросети в Gmail для составления автоматического краткого ответа на письмо с анализом контекста (текста входящего письма, на которое нужно составить ответ)
Посоветуйте литературу, хочу узнать поподробнее как делать такие штуки
+2
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Google выпустила TensorFlow 1.0