L****8
发帖数: 3938 | 1 有啥比tensorflow theano 牛逼的地方？ |
h*i
发帖数: 3446 | 2 It's Amazon's official choice of ML technology.
【在 L****8 的大作中提到】
: 有啥比tensorflow theano 牛逼的地方？
|
L****8
发帖数: 3938 | 3 so ?
【在 h*i 的大作中提到】
: It's Amazon's official choice of ML technology.
|
s********k
发帖数: 6180 | 4 据说快，资源消耗少，不过因为文档不全，除了那帮华人大牛从头开始搞得，我自己看
了下觉得上手可能难一点，不然TF，和pytorch
【在 L****8 的大作中提到】
: 有啥比tensorflow theano 牛逼的地方？
|
w***g
发帖数: 5958 | 5 好像用的人少。底下都是cudnn，用tf应该没错。现在鸡毛框架层出不穷好烦。
update:
打算开始学pytorch了。这两天开始train imagenet，发现确实跟小数据不一样。
死慢死慢死慢死慢的。据说pytorch速度不错。
caffe应该是死了。theano应该也快了。
【在 L****8 的大作中提到】
: 有啥比tensorflow theano 牛逼的地方？
|
C*****5
发帖数: 8812 | 6 大牛，您终于上了pytorch。我是越用越喜欢。
【在 w***g 的大作中提到】
: 好像用的人少。底下都是cudnn，用tf应该没错。现在鸡毛框架层出不穷好烦。
: update:
: 打算开始学pytorch了。这两天开始train imagenet，发现确实跟小数据不一样。
: 死慢死慢死慢死慢的。据说pytorch速度不错。
: caffe应该是死了。theano应该也快了。
|
w***g
发帖数: 5958 | 7 pytorch目前不适合deploy，而且userbase不大。
做东西卖钱可能还是得tensorflow。
有空我其实宁可看电视剧。实在是生存压力大不学不行。
这种情况下就凸显我picpac的优势了。如果当时用tfrecord，
接pytorch就不方便了。
这两天我用TF基本实现了colorful colorization。
正在着手做neural enhance。有没事干的同学欢迎一起研究。
有些东西自己一个个试实在太慢。
【在 C*****5 的大作中提到】
: 大牛，您终于上了pytorch。我是越用越喜欢。
|
C*****5
发帖数: 8812 | 8 大牛，请问怎么一起研究？我也很想跟着大牛一起学习。
【在 w***g 的大作中提到】
: pytorch目前不适合deploy，而且userbase不大。
: 做东西卖钱可能还是得tensorflow。
: 有空我其实宁可看电视剧。实在是生存压力大不学不行。
: 这种情况下就凸显我picpac的优势了。如果当时用tfrecord，
: 接pytorch就不方便了。
: 这两天我用TF基本实现了colorful colorization。
: 正在着手做neural enhance。有没事干的同学欢迎一起研究。
: 有些东西自己一个个试实在太慢。
|
w***g
发帖数: 5958 | 9 就是把你闲着的GPU贡献出来帮我跑程序。
我们用不同的参数/architecture跑，看看结果有啥区别。
顺便学习。机器如果闲着，其实easily几个星期时间就闲过去了。
【在 C*****5 的大作中提到】
: 大牛，请问怎么一起研究？我也很想跟着大牛一起学习。
|
N*****m
发帖数: 42603 | 10 coffe死了？coffe2都出来了，还有戏吗？
【在 w***g 的大作中提到】
: 好像用的人少。底下都是cudnn，用tf应该没错。现在鸡毛框架层出不穷好烦。
: update:
: 打算开始学pytorch了。这两天开始train imagenet，发现确实跟小数据不一样。
: 死慢死慢死慢死慢的。据说pytorch速度不错。
: caffe应该是死了。theano应该也快了。
|
|
|
N*****m
发帖数: 42603 | 11 btw, pytorch是fb在搞，coffe的作者在脸书上班，估计是没戏了
【在 N*****m 的大作中提到】
: coffe死了？coffe2都出来了，还有戏吗？
|
w***g
发帖数: 5958 | 12 没想到caffe2又死灰复燃了，还搞出来个.ai的网站!
在大公司干就是好。要有哪个冤大头支持我花时间好好做做picpac就好了。
安圭拉这地方以后光靠卖.ai域名好了，都不用工作了。我估计马上也得给他们捐钱了。
【在 N*****m 的大作中提到】
: coffe死了？coffe2都出来了，还有戏吗？
|
k*****u
发帖数: 1688 | 13 copy的mxnet作者的blog：
对于一个优秀的深度学习系统，或者更广来说优秀的科学计算系统，最重要的是编程接
口的设计。他们都采用将一个领域特定语言(domain specific language)嵌入到一个主
语言中。例如numpy将矩阵运算嵌入到python中。这类嵌入一般分为两种，其中一种嵌
入的较浅，其中每个语句都按原来的意思执行，且通常采用命令式编程(imperative
programming)，其中numpy和Torch就是属于这种。而另一种则用一种深的嵌入方式，提
供一整套针对具体应用的迷你语言。这一种通常使用声明式语言(declarative
programing)，既用户只需要声明要做什么，而具体执行则由系统完成。这类系统包括
Caffe，theano和刚公布的TensorFlow。
目前现有的系统大部分都采用上两种编程模式的一种。与它们不同的是，MXNet尝试将
两种模式无缝的结合起来。在命令式编程上MXNet提供张量运算，而声明式编程中MXNet
支持符号表达式。用户可以自由的混合它们来快速实现自己的想法。例如我们可以用声
明式编程来描述神经网络，并利用系统提供的自动求导来训练模型。另一方便，模型的
迭代训练和更新模型法则中可能涉及大量的控制逻辑，因此我们可以用命令式编程来实
现。同时我们用它来进行方便地调式和与主语言交互数据。
【在 L****8 的大作中提到】
: 有啥比tensorflow theano 牛逼的地方？
|
w***g
发帖数: 5958 | 14 用户其实根本不懂。连我这种专业用户都是既不懂也不care，除非真要用了才会去学。
mxnet的优势在于多语言支持。如果不想用python，mxnet是唯一的选择。
我是真心佩服mxnet这批人的。如果好好market一下，破了python一家独大的局面，
也是造福后代的事情。虽然我知道这好像不可能。
本来还有个lua，现在来个pytorch，lua也用不上了。
【在 k*****u 的大作中提到】
: copy的mxnet作者的blog：
: 对于一个优秀的深度学习系统，或者更广来说优秀的科学计算系统，最重要的是编程接
: 口的设计。他们都采用将一个领域特定语言(domain specific language)嵌入到一个主
: 语言中。例如numpy将矩阵运算嵌入到python中。这类嵌入一般分为两种，其中一种嵌
: 入的较浅，其中每个语句都按原来的意思执行，且通常采用命令式编程(imperative
: programming)，其中numpy和Torch就是属于这种。而另一种则用一种深的嵌入方式，提
: 供一整套针对具体应用的迷你语言。这一种通常使用声明式语言(declarative
: programing)，既用户只需要声明要做什么，而具体执行则由系统完成。这类系统包括
: Caffe，theano和刚公布的TensorFlow。
: 目前现有的系统大部分都采用上两种编程模式的一种。与它们不同的是，MXNet尝试将
|
N*****m
发帖数: 42603 | 15 赶脚mxnet的用户主流也是用py
【在 w***g 的大作中提到】
: 用户其实根本不懂。连我这种专业用户都是既不懂也不care，除非真要用了才会去学。
: mxnet的优势在于多语言支持。如果不想用python，mxnet是唯一的选择。
: 我是真心佩服mxnet这批人的。如果好好market一下，破了python一家独大的局面，
: 也是造福后代的事情。虽然我知道这好像不可能。
: 本来还有个lua，现在来个pytorch，lua也用不上了。
|
s*****l
发帖数: 7106 | 16 Caffe2已经fb背书
【在 w***g 的大作中提到】
: 好像用的人少。底下都是cudnn，用tf应该没错。现在鸡毛框架层出不穷好烦。
: update:
: 打算开始学pytorch了。这两天开始train imagenet，发现确实跟小数据不一样。
: 死慢死慢死慢死慢的。据说pytorch速度不错。
: caffe应该是死了。theano应该也快了。
|
N*****m
发帖数: 42603 | 17 小贾就在脸书么。脸书同时搞两个啊。
【在 s*****l 的大作中提到】
: Caffe2已经fb背书
|
s*****l
发帖数: 7106 | 18 昨天在gtc看见jia了
talk一如既往的火爆
一如既往的chinglish 哈哈
【在 N*****m 的大作中提到】
: 小贾就在脸书么。脸书同时搞两个啊。
|
s*****l
发帖数: 7106 | 19 感觉caffe2就是给embeded定制的
【在 N*****m 的大作中提到】
: 小贾就在脸书么。脸书同时搞两个啊。
|
N*****m
发帖数: 42603 | 20 牛逼啊，跟老黄在第一排
http://www.gputechconf.com/
【在 s*****l 的大作中提到】
: 昨天在gtc看见jia了
: talk一如既往的火爆
: 一如既往的chinglish 哈哈
|
