苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版Mac推出还不到两周，谷歌就把专为Mac优化的TensorFlow版本做好了，训练速度最高提升到原来的7倍。机器之心报道，机器之心编辑部。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac一直是非常受欢迎的平台，也有人用Mac训练神经网络，但训练速度一直是一个令人头疼的问题。

【摘要】本文主要通过两个实际应用案例：一是基于本地JupyterNotebook的MNIST手写数据识别；二是基于华为云服务器的CIFAR10图像分类，对开源框架MindSpore进行介绍。!(https://bbsimg.huaweicloud.com/blogs/img/1592961022115085796.

9月11日，蚂蚁金服在2019谷歌开发者大会上海站上开源了ElasticDL项目，这是业界首个基于TensorFlow实现弹性深度学习的开源系统。开源地址为：https://github.com/sqlmachinelearning/elasticdl/(https://www.oschina.net/action/GoToLink

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d5faf24ffe0cd18c36b230fb42019591efa.gif)一、概述    之前我们写了几篇文章详细讲解了SparkShuffle的Writer原理、技术演进历程及Spark2.x中三种Writer机制的具体实现，这里我们对Shuffle

一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留

近日，由天翼云数据库团队、中国电信云计算研究院和深圳北理莫斯科大学合作完成的《Taste:TowardsPracticalDeepLearningbasedApproachesforSemanticTypeDetectionintheCloud》（构建云上基于深度学习的大规模语义类型识别系统）论文被28thInternationalConferenceonExtendingDatabaseTechnology（EDBT）长文收录。