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最大限度提升 CPU 上的 TensorFlow* 性能:推理工作负载的注意事项和建议

本文将介绍使用面向 TensorFlow 的英特尔® 优化* 进行 CPU 推理的性能注意事项
Authored by Nathan Greeneltch (Intel) Last updated on 08/09/2019 - 02:02
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针对英特尔® 至强™ 处理器 E5 系列的 Caffe* 评分优化

为了不断优化英特尔® 架构的深度学习工作负载,我们的工程师探索不同的路径,以达到最高性能。

Authored by Gennady F. (Blackbelt) Last updated on 10/15/2019 - 16:50
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现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化

本文向人工智能 (AI) 社区介绍了在基于英特尔® 至强和英特尔® 至强融核™ 处理器的平台上实施的 TensorFlow* 优化。
Authored by Elmoustapha O. (Intel) Last updated on 05/08/2018 - 09:18
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使用 Neon™ 框架对无人机视频进行物体检测

摘要
Authored by Last updated on 08/06/2018 - 19:43
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使用 TensorFlow* 对象检测 API 实施交通灯检测

本案例研究评估了 TensorFlow* 对象检测 API 处理一个实时任务的能力,即在基于英特尔® 至强® 处理器的机器上进行交通灯检测。
Authored by admin Last updated on 08/13/2018 - 23:08
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在英特尔® 至强® 和英特尔® 至强融核™ 处理器上提升深度学习训练和推理性能

如何使用 TensorFlow* 和 Caffe* 在英特尔® 至强® 处理器上提升深度学习训练和推理性能。
Authored by Vikram S. (Intel) Last updated on 04/30/2019 - 01:47
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推理引擎开发人员指南

Deploying deep learning networks from the training environment to embedded platforms for inference is a complex task. The Inference Engine deployment process converts a trained model to an Intermediate Representation.
Authored by Deanne Deuermeyer (Intel) Last updated on 11/12/2018 - 01:15
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面向新手的人工智能从业者指南

在基于英特尔® 至强™ 平台的基础设施上部署 TensorFlow* 框架并运行示例测试
Authored by Beenish Zia (Intel) Last updated on 08/21/2019 - 00:44