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全部文章 / 博客（共18篇）

Jina AI x 矩池云Matpool ｜神经搜索引擎，一键构建

图片、视频、语音等非结构化数据在快速增长，随着深度学习技术的不断升级，非结构化数据的搜索也逐渐形成可能。在这样的背景下，专注于神经搜索技术的商业开源软件公司——Jina AI，提出了神经搜索 (Neural Search) ，借助深度学习技术搜索非结构化数据。现在，矩池云 Matpool 已经支持...

深度学习神经搜索云计算

2022-05-12

0 388

在MATPool矩池云完成Pytorch训练MNIST数据集

本文为矩池云入门手册的补充：Pytorch训练MNIST数据集代码运行过程。案例代码和对应数据集，以及在矩池云上的详细操作可以在矩池云入门手册中查看，本文基于矩池云入门手册，默认用户已经完成了机器租用，上传解压好了数据、代码，并使用jupyter lab进行代码运行。在MATPool矩池云完成P...

pytorch machinelearning

2022-04-18

0 480

在矩池云上复现 CVPR 2018 LearningToCompare_FSL 环境

这是 CVPR 2018 的一篇少样本学习论文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 环境选用 Tenso...

人工智能机器学习矩池云 gpu云 cvpr pytorch

2021-09-01

0 443

在矩池云上复现 PaddleGAN 照片转油画风格教程

我选用的是cuda10.1纯镜像案例来自paddlepaddle官方PaddleGAN库中，可以查看 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/ https://github.com/wzmsltw/PaintTransformer 安装需要的软件包 a...

PaddleGAN PaddlePaddle 飞浆矩池云机器学习

2021-08-24

0 615

矩池云上使用Visdom可视化图像说明

租用机器添加默认端口点击展开高级选项点击添加端口配置添加Visdom默认端口，选择 http 端口填入 8097 进入环境安装并使用 JupyterLab 链接是本次实验用来安装实验的工具 HTTP 8097端口链接打开是你的Visdom了安装 pip install v...

Visdom 机器学习矩池云 gpu云 pytorch

2021-08-05

0 650

矩池云上nvidia opencl安装及测试教程

本教程租用的是2080ti，3.7多框架镜像。添加nvidia-cuda的阿里源 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "...

nvidia opencl 机器学习矩池云 gpu云

2021-08-04

0 829

矩池云上安装及使用Milvus教程

选择cuda10.1的镜像更新源及拷贝文件到本地 apt-get update cp -r /public/database/milvus/ / cd /milvus/ cp ./lib/* /usr/lib/ 安装mysql等必备的包 apt-get install mysql-server...

Milvus 机器学习矩池云 gpu云

2021-08-04

0 874

矩池云上安装 NVCaffe教程

使用的是P100，cuda11.1base镜像创建虚拟环境 conda create -n py36 python=3.6 conda deactivate conda activate py36 安装依赖包 apt update apt-get install libopencv-dev lib...

机器学习 caffe nvcaffe 矩池云 gpu云

2021-08-04

0 509

矩池云助力科研算力免费上"云"，让 AI 教学简单起来

矩池云是一个专业的国内深度学习云平台，拥有着良好的深度学习云端训练体验，和高性价比的GPU集群资源。而且对同学们比较友好，会经常做一些大折扣的活动，最近双十一，全场所有的RTX 2070、Platinum 8260机器打三折，以2070为例，充值150元原价只能使用30小时，打折后可以使用100小时...

机器学习矩池云 gpu云人工智能

2020-12-10

0 826

矩池云 | 使用LightGBM来预测分子属性

今天给大家介绍提升方法(Boosting), 提升算法是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯（Michael Kearns）提出的：一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”？弱学习者一般是指一个分类器，它的结果只比随机分类好一点点。强学习者指分类器的结果非...

机器学习矩池云 gpu云人工智能

2020-12-10

0 697