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基本简介 深度学习框架一般都支持多GPU并行计算,主要分为数据并行和模型并行.TensorFlow支持的是数据并行. 数据并行的原理: CPU负责梯度平均和参数更新 在GPU上训练模型的副本 由图中可以看出多GPU并行计算的过程: 模型副本定义在GPU上 对于每一个GPU, 都是从CP...

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当使用TensorFlow进行大网络计算时调试和优化都比较复杂,使用可视化的工具是很有必要的 API参考链接 序列化数据 开始使用TensorBoard之前,我们需要在运行TensorFlow程序的时候生成相应的数据供其使用.

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卷积的示意图如下:

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you-get是python制作的一个命令行工具,但是目前不支持优酷的播单视频下载功能,自己写了一个小脚本来下载. 依赖库安装 环境 python3 所需依赖 bs4, requests, you-get