这篇文章介绍了 Docker 与深度学习结合的例子。Docker 的优势是解决了依赖的问题，方便分发个人工作成果；缺点是不直接支持 GPU，需要开发者自己安装 nvidia-docker。

这篇文章介绍了 Docker 与深度学习结合的例子。Docker 的优势是解决了依赖的问题，方便分发个人工作成果；缺点是不直接支持 GPU，需要开发者自己安装 nvidia-docker。

该配置版本最后更新的日期是今年七月，该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端，并添加对 MKL BLAS 库的支持。 目前有很多帮助我们在 Linux 或 Mac OS 上构建深度学习（DL）环境的指导文章，但很少有文章完整地叙述如何高效地在 Windows 10…

等待主机安装好，之后，在控制台获取到公网 IP（比如123.123.123.123），用 ssh 登录。 Keras 封装了 Theano 和 Tensorflow 的高度模块化的深度学习库，非常适合新手。 实战了一下，同样的项目下，GPU 训练速度比 CPU 训练快了 187…

我在 TCL 的实习即将结束。在回校参加毕业典礼之前，我决定搭建自己的个人深度学习平台。我想我不能真的依赖于公司或实验室的机器，毕竟那工作站不是我的，而且开发环境可能是一团糟(它已经发生过一次)。有了个人平台，我可以方便地通过 teamViewer 随时登录我的深度学习工作站。…

Tensorflow 在 Windows 系统下的安装教程，有完整的 gpu 版本加速库的环境配置

TensorFlow 为 Java 程序提供了 API 。这些 API 是在 Java 应用中专门用来加载和执行 Python 创建的模型的。这个教程解释了如何安装并在应用中使用 。 警告： TensorFlow 的 Java API 不 包含在 TensorFlow 中。 中…

环境搭建全教程，靠谱的安装教程。

最近，Pedro Gusmão 等人对于英伟达的四种 GPU 在四种不同深度学习框架下的性能进行了评测。本次评测共使用了 7 种用于图像识别的深度学习模型。