飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台.pdf
使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势：
1. 节省编写大量底层代码的精力：屏蔽底层实现，用户只需关注模型的逻辑结构。同时，深度
学习工具简化了计算，降低了深度学习入门门槛
2. 省去了部署和适配环境的烦恼：具备灵活的移植性，可将代码部署到CPU/GPU/移动端上，
选择具有分布式性能的深度学习工具会使模型训练更高效。
文件下载
评论信息
其他资源
- 人机交互大作业-新闻发布系统
- 非线性系统(第三版)》(作者))哈里尔(译者)朱义胜 董辉 李作洲 电子工业2005年7月第1版
- 壁虎老师JAVA教程.txt
- someip-sd报文
- ADS 设计 低噪声放大器(LNA)
- OpenCV人脸识别
- LKA_MPC.slx
- Abaqus模拟焊接的方法
- 我的java实习报告
- DataGridView中数据存入数据库方法
- 政务大数据模板.zip
- iOS 瀑布流之栅格布局
- SSM(SpringMVC+Spring+Mybatis)整合案例-SSM.zip
- 第三章 变压器 2020.9.29.pptx
- Typora.dmg
- nrf24le1低功耗详解
- 计算机图形学opengl+shader几个实例
- SparkStreaming流式日志过滤与分析
- html5唯美爱情表白动画源码
- linux学习资料(收集了很久)
- Asp Web 服务器 (迷你绿色版,替代IIS)
- 下垂控制，采用频率有功下垂特性（Droop Character）
- android iOS php des 互通加密解密算法
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明