TensorFlow性能的相关内容

文章 2024-08-31 来自：开发者社区

深度解析 Uno Platform 离线状态处理技巧：从网络检测到本地存储同步，全方位提升跨平台应用在无网环境下的用户体验与数据管理策略

处理离线状态下的用户体验是任何现代应用开发中不可或缺的一部分。当用户在网络连接不稳定或完全断开的情况下使用应用时，仍能提供良好的用户体验至关重要。Uno Platform 作为一个强大的跨平台框架，为开发者提供了多种手段来应对这一挑战。本文将通过一个具体的案例——在线笔记应用——来探讨如何在 Uno Platform 中优雅地处理离线状态，并提供示例代码...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

TensorFlow与GPU加速：提升深度学习性能

深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在图像识别、自然语言处理、游戏等领域取得了显著的成就。然而，深度学习模型通常包含数以百万计的参数，并且需要大量的计算资源来进行训练。传统的CPU计算在处理这些复杂的模型时往往会遇到性能瓶颈。幸运的是，GPU（图形处理单元）由于其并行处理能力，成为了加速深度...

文章 2023-05-18 来自：开发者社区

如何将 Tensorflow.js 的性能疯狂提升 100%+

编者按：本文由支付宝体验技术部数据智能团队成员青壁编写。文中内容是他根据在实际项目中总结而来。在正式开始前，我们先来看看两组对比的数据。模型首次执行性能对比 tfjs vs ant-tfjs推理性能对比（基于MobileNetV2）1. Web上的高性能计算[R]. Web Worker使用 Web Worker 可以将一些 CPU 密集型计算转移到子线程中去做执行，同理可...

文章 2019-03-07 来自：开发者社区

TensorFlow 携手 NVIDIA，使用 TensorRT 优化 TensorFlow Serving 性能

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：日前，TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合，使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，...

文章 2018-07-10 来自：开发者社区

前言：这篇文章的内容是去年上家公司参加部门code hackthon活动上运用了一些简单的Tensorflow机器学习模型，做的一个预测磁盘性能的小工具。因为和现在所做的行业和工作内容有些一定差距，就不详述应用的详细场景。google今年的开发者大会上定位所有的方向主攻“AI First”，相信机器学习将来会越来越多的提高大家的工作效率，也希望以后能用机器学习来给业务赋能。背景：企业级存储器在....

文章 2017-12-26 来自：开发者社区

云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践

目录云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践 1 背景　　2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示，TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板，灵活、更通用、易使用、更快，而且完全开源。在短短的一年时间内，在GitH...

文章 2017-08-02 来自：开发者社区

人工智能爆点：浪潮发布新版Caffe-MPI，较谷歌TensorFlow 性能翻倍！

5月9日，浪潮在美国圣何塞举行的2017 GPU技术大会(GTC17)上发布了新一代并行深度学习计算框架Caffe-MPI。测试数据显示，在基于国际通行的Imagenet数据集进行深度学习模型训练时，Caffe-MPI表现出良好的并行扩展，其性能是Google最新深度学习框架TensorFlow的近两倍。Caffe-MPI是全球首个集群并行版的Caffe深度学习计算框架，由浪潮主导开发并已在Gi....

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更新时间 2024-09-01 11:26:20

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