tensorflow

最近用笔记本跑Keras和TensorFlow深度学习代码，一个模型跑十几个小时还奔溃，真的头大！这篇文章简单讲解易学智能GPU搭建Keras环境的过程，并实现了LSTM文本分类的实验，本来想写Google Colab免费云，但看知乎评价也不太好（梯子常断网、时间限制、数据量小）。因此，选择一个评价较好的平台供大家学习（6块一小时），也希望大家推荐更好的平台，百度飞浆后续准备也学习下，希望这篇文章能解决自身电脑配置不足，需要GPU运行模型且服务器价格又不是太高的同学，加油！ 如果个人电脑足够使用的同学，则可以看看这篇文章的LSTM文本分类代码，下一篇文章我将详细对比。基础性文章，希望对您有所帮助。 本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及论文介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客，尝试第一个付费专栏，但更多博客尤其基础性文章，还是会继续免费分享，但该专栏也会用心撰写，望对得起读者，共勉！ Keras下载地址： https://github.com/eastmountyxz/AI-for-Keras TensorFlow下载地址： https://github.com/eastmountyxz/AI

近日，阿里云异构计算宣布上线gn7 GPU系列云服务器，即日起开放售卖。gn7系列实例是阿里云新一代GPU计算实例，主要面向AI训练和高性能计算应用。该产品基于NVIDIA A100 Tensor Core GPU打造，云服务器中的8块A100 GPU以NVIDIA NVSwitch实现了GPU之间的NVLink直接通信。 结合最新支持的Tensor Core加速能力，阿里云gn7云服务器最高可让AI最佳性能提升20倍，高性能计算速度提升2.5倍，单卡最高支持19.5TFlops（FP64）、156TFlops （TF32）、312 TFlops（FP16 混合精度）的运算。对于大模型训练的场景，阿里云自研的神龙AI加速引擎AIACC可以通过优化多GPU训练通信效率，进一步提升多GPU和多机并行训练的加速比，为AI研发过程节省更多的时间和成本。 第一批上线的产品为效率最高的阿里云神龙裸金属实例ebmgn7, 用户可直接获得一台完整的配置有Intel 2代Xeon Scalable 52核CPU、768G系统内存和由 NVSwitch互联的8颗A100 的GPU服务器主机。 随着人工智能的不断发展，深度学习的训练模型越来越庞大和复杂，训练模型需要的算力也在快速增长。针对AI训练和高性能计算的算力需求，NVIDIA于今年5月推出了 A100 GPU。NVIDIA A100