PyTorch与CUDA：加速深度学习模型训练的最佳实践
概述 随着深度学习应用的广泛普及，高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它支持动态计算图，易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力...
利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践
最近团队的模型部署上线终于全面开始用上docker了，这感觉，真香！ 讲道理，docker是天然的微服务，确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。 部分神经网络框架比如caffe依赖过重，安装困难。各种网络模型未做工程化优化，部署困难。tensorflow等框架对GPU等硬件的占用难以灵活控制。对于做应用来说，这些问题诸如对GPU的硬件的管理，对复杂依赖的部署，而这些正好就是docker....
深度学习最佳实践系列——权重w初始化
作为深度学习的初学者，我有意识到的一件事情，即网络上没有太多的在线文档能够涵盖所有深层次的学习技巧。都是一些比较零碎的实践技巧，比如权重初始化、正则化及循环学习率等，这些可以使得训练和调试神经网络变得更容易和更高效。本系列博客内容将尽可能多地介绍一些实践细节，以便你更容易实现深度学习方法。 在...
一文了解深度学习在NLP中的最佳实践经验和技巧
在NLP社区中曾流行着这样一个玩笑，说是一个带注意力机制的LSTM模型在任何的NLP任务上的表现都是最好的。虽然这在过去的两年中确实如此，但这个模型已经成为了现在标准的baseline，随着NLP社区的逐步发展，大家开始转向使用其他更加有趣的模型。 不过，本文作者不想独自花费2年的时间去发掘下一个带注意力机制的LSTM模型，也不想去推翻现有效果好的一些技巧或方法。虽然许多现有的深度学习库已经考虑....
Fastai深度学习课程的八大最佳实践
去年九月，我参加了《Practical Deep Learning for Coders（第一部分）》的课堂，由Fastai社区的Jeremy Howard教授，它将于2018年1月份可在慕课网上线。经过七周的时间，我学会了很多技能： 1.使用预训练模型构建世界一流的图像分类器； 2.从调查过的数据集中构建语言模型的情感分析工具； 3.如何对结构化数据集进行...
一文了解深度学习在NLP中的最佳实践经验和技巧
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | JeyZhang，鸽子 在NLP社区中曾流行着这样一个玩笑，说是一个带注意力机制的LSTM模型在任何的NLP任务上的表现都是最好的。虽然这在过去的两年中确实如此，但这个模型已经成为了现在标准的baseline，随着NLP社区的逐步发展，大家开始转向使用其他更加有趣的模型。 不过，本文作者不想独自花费2年的时间去发掘下一个带注意...
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