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RSS订阅原创 基于 PaddlePaddle / PyTorch 实现 CIFAR-10 / MNIST 图像分类
基于 PaddlePaddle / PyTorch 实现 CIFAR-10 / MNIST 图像分类1. 框架介绍1.1 PaddlePaddle1.2 PyTorch2. 数据集介绍2.1 CIFAR-102.2 MNIST3. 数据加载3.1 CIFAR-103.2 MNIST3.3 数据加载器4. 模型设计4.1 AlexNet4.2 基于 PaddlePaddle 实现 AlexNet4.3 基于 PyTorch 实现 AlexNet 1. 框架介绍 1.1 PaddlePaddle PaddleP
2020-08-25 21:45:50
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tensorflow-1.7.0-cp35-cp35m-linux_aarch64_cuda9.whl
TX2上通过JetPack 3.2安装了ubuntu 16.04的系统和CUDA 9.0与cuDNN 7.0.5，并且安装了jdk 1.8.0_121
2018-06-19
tensorflow-1.7.0-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl
TX2上通过JetPack 3.1安装了ubuntu 16.04的系统和CUDA 8.0与cuDNN 6.0.1，并且安装了jdk 1.8.0_121
2018-06-02
tensorflow-1.3.0-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl（TX2）
TX2上通过JetPack 3.1安装了ubuntu 16.04的系统和CUDA 8.0与cuDNN 6.0.1，并且安装了jdk 1.8.0_121，然后利用bazel 0.5.2编译生成的whl文件
2018-05-09
空空如也
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