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金秀:

2020-02-29 05:45 来源:中国经济网陕西

  金秀:

  阳泉悄倌跆拳道俱乐部 文/桐城一派西甲第27轮,榜首第一的巴萨和第二的马竞展开了一场关键对决。文/桐城一派西甲第27轮,榜首第一的巴萨和第二的马竞展开了一场关键对决。

这是贝尔一人面对国足整条防线的时候,在刚过中场的地方,贝尔开始趟球过人。今天回到主场,申花也尽显疲态,如果不是李帅高接低挡,申花上半场就要丢球了。

  不管是非洲一哥卡通戈还是非洲二哥巴索戈,都不能比记忆里那个伊沃。整体来看,这4场比赛,中超球队累计领先时长大约在54分钟,而韩国球队的累计领先时长达到了115分钟,差不多相差了1个小时!

  下半场,这一剧本又重演了一次第68分钟,客队抓住反击机会由金仁成破门超出比分。北京时间3月22日晚,中国杯第一场比赛就将打响,国足迎战威尔士,对于长春亚泰前锋谭龙来说,他对于中国杯十分期待,尽管只是国足新人,但谭龙跃跃欲试,期待能够在中国杯上场。

在落后两球的情况下队形没有散,思想比较统一。

  如果郝海东不是对中国足球一直以来的关注,何来的爱之深责之切的言论呢?作为郝海东来说像他这样一心为中国足球好的人,应该是越多越好。

  此后,高拉特彻底开挂,一场比赛打进4球!面对韩国球队,高拉特总是能进球。要知道,阿兰已经连续5场比赛破门了。

  今天回到主场,申花也尽显疲态,如果不是李帅高接低挡,申花上半场就要丢球了。

  很多球迷都觉得听郝海东的言论非常过瘾。谈到明天的比赛,卡帅要求球员必须保持百分百的注意力,但他认为这并非主教练可以在训练中要求球员的,只能通过球员自己去激发自己的想法。

  第37分钟,贺惯挑传,埃尔克森禁区内凌空抽射被吕文君阻挡,上港错过破门良机。

  怀化窗疟羌有限公司 目前恒大1胜2平积5分排名榜首,而济州联则是1胜2负积3分排名垫底。

  要知道,像这样负面的消息被欧洲媒体吐槽,是非常影响中超联赛的品牌形象的,所以,对于中国足协来说,在今后还是尽量不要出现这么不职业的一幕,要不然我,中超联赛这样发展下去真是连K联赛都不如了。因此,上港已经提前出线。

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  金秀:

 
责编:

Facebook宣布开源Caffe2:可在手机与树莓派上训练和部署模型

西北桌氖谑新能源有限公司 比赛开始后,中国队在场面上就处于下风,尤其是在贝尔的冲击下,中国队的后防线几乎成了摆设,开场2分钟贝尔就利用自己的能力,在贺惯和王燊超的盯防下帮助威尔士先下一城,这粒开场的闪电破门直接将中国队打蒙了,随后威尔士利球员在中国半场如入无人之境,轻松的打入一粒又一粒进球,而面对实力强劲的威尔士球员,中国队被打的毫无还手之力。

原标题:Facebook宣布开源Caffe2:可在手机与树莓派上训练和部署模型

选自Caffe2.ai

机器之心编译

在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。

在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。

为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文本和音频)之上的模型,我们需要的计算能力不可小觑。如果我们要在移动设备上部署这些模型,那么它们就必须要非常快而且轻量,但这也同样十分困难。要克服这些难题,我们需要一种稳健的、灵活的和便携式的深度学习框架。

Facebook 一直以来都在和开源社区的其他开发者合作一起打造这样一款框架。今天,Facebook 宣布开源了第一版生产可用的 Caffe2 版本,这是一个轻量级的、模块化的深度学习框架,并且在强调了便携性的同时保持了可扩展性和性能。

我们致力于为社区提供高性能的机器学习工具,以便人人都能创造智能的应用和服务。与 Caffe2 一同发布的还有相关的一些教程和案例,其中包括在一台机器上使用多个 GPU 的大规模学习和使用一个或多个 GPU 的在多台机器上的大规模学习、学习在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型。另外,你只需要编写几行代码就能调用来自 Caffe2 Model Zoo 的预训练模型。

Caffe2 部署在 Facebook 之中以帮助研发人员训练大型机器学习模型,并为手机用户提供人工智能驱动的良好体验。现在,开发者可以访问很多相同的工具,允许他们运行大规模分布式训练方案,并创建手机端的机器学习应用。我们已与英伟达、 高通、英特尔、亚马逊和微软展开密切合作,从而在云端和手机端优化 Caffe2。这些合作将允许机器学习社区快速完成使用更复杂模型的实验过程,并部署下一代人工智能增强型应用和服务。

你可以在 caffe2.ai 上查看 Caffe2 文档和教程,并在 GitHub 查看源代码。如果你考虑使用 Caffe2,我们很乐意了解你的具体需求。请参与我们的调查。我们将向你发送有关新版本和特殊的开发者活动/网络研讨会的信息。

  • 主页:http://caffe2.ai.enjoygd.cn

  • GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

  • 调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

主页:http://caffe2.ai.enjoygd.cn

GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

以下是 Caffe2 在 GitHub 上开源项目的介绍:

Caffe2 是一个兼具表现力、速度和模块性的深度学习框架,是 Caffe 的实验性重构,能以更灵活的方式组织计算。

许可

Caffe2 的发布许可许可 :https://github.com/Yangqing/caffe2/blob/master/LICENSE

建立 Caffe2

详细的构建矩阵:

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

OS X

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

Ubuntu

可运行版本:

  • Ubuntu 14.04

  • Ubuntu 16.06

Ubuntu 14.04

Ubuntu 16.06

需要的依赖包

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

build-essential

cmake

git

libgoogle-glog-dev

libprotobuf-dev

protobuf-compiler

python-dev

python-pip

sudo pip install numpy protobuf

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

build-essential

cmake

git

libgoogle-glog-dev

libprotobuf-dev

protobuf-compiler

python-dev

python-pip

sudo pip install numpy protobuf

可选择 GPU 支持

如果你计划使用 GPU,而不只是使用 CPU,那你应该安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,这是一个面向深度神经网络的 GPU 加速库。英伟达在官方博客中详细介绍了安装指南,或者可以尝试下面的快速安装指令。首先,一定要升级你的图显驱动!否则你可能遭受错误诊断的极大困难。

安装 Ubuntu 14.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.enjoygd.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.enjoygd.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

安装 Ubuntu 16.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.enjoygd.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.enjoygd.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

安装 cuDNN(所有都是 Ubuntu 版本)

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.enjoygd.cn/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz"

wget ${CUDNN_URL}

sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local

rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.enjoygd.cn/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz"

wget ${CUDNN_URL}

sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local

rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig

可选择的依赖项

注意,Ubuntu 14.04 使用 libgflags2。Ubuntu 16.04 使用 libgflags-dev。

# for Ubuntu 14.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2

# for Ubuntu 14.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2

# for Ubuntu 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev

# for Ubuntu 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev

# for both Ubuntu 14.04 and 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

libgtest-dev

libiomp-dev

libleveldb-dev

liblmdb-dev

libopencv-dev

libopenmpi-dev

libsnappy-dev

openmpi-bin

openmpi-doc

python-pydot

# for both Ubuntu 14.04 and 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

libgtest-dev

libiomp-dev

libleveldb-dev

liblmdb-dev

libopencv-dev

libopenmpi-dev

libsnappy-dev

openmpi-bin

openmpi-doc

python-pydot

检查下面的 Python 部分,并在建立 Caffe2 之前安装可选择的程序包。

mkdir build && cd build

cmake ..

make

mkdir build && cd build

cmake ..

make

安卓和 iOS

我们使用 CMake 的安卓和 iOS 端口构建原始二进制文件,然后就能将其集成到安卓或 XCode 项目中。查看脚本/build_android.sh 和/build_ios.sh 获得具体信息。

对于安卓系统,我们可以使用 gradle 通过 Android Studio 直接构建 Caffe2。这里是一个示例项目:https://github.com/bwasti/AICamera。注意,你可能需要配置 Android Studio,这样你编写代码的 SDK 和 NDK 版本才会正确。

树莓派

对于 Raspbian 系统,只需要在树莓派上运行脚本/build_raspbian.sh 就行了。

Tegra X1

为了在英伟达的 Tegra X1 平台上安装 Caffe2,需要使用 NVidia JetPack 安装器简单地安装最新版本的系统,然后再在 Tegra 设备上运行脚本/build_tegra_x1.sh。

Python 支持

为了进行下面的教程,Python 环境需要安装 ipython-notebooks 和 matplotlib,在 OS X 系统中可以通过以下方法安装:

brew install matplotlib --with-python3

pip install ipython notebook

brew install matplotlib --with-python3

pip install ipython notebook

你会发现下面的 Python 库同样在具体的教程和案例中是必需的,所以你可以运行下面的命令行一次性安装所有的要求库:

sudo pip install

flask

graphviz

hypothesis

jupyter

matplotlib

pydot python-nvd3

pyyaml

requests

scikit-image

scipy

setuptools

tornado

sudo pip install

flask

graphviz

hypothesis

jupyter

matplotlib

pydot python-nvd3

pyyaml

requests

scikit-image

scipy

setuptools

tornado

构建环境(已知能运行)

原文链接:http://caffe2.ai.enjoygd.cn/blog/2017/04/18/caffe2-open-source-announcement.html

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权

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