由于https://github.com/tensorflow/privacy的程序需要tf1.14以上的版本才能运行. 因此需要升级系统的tensorflow tensorflow1.14的gpu版对显卡驱动和cuda有要求 见https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962 而cuda中自带了相对应...
TFE 是在 TensorFlow 上构建的隐私计算框架,充分利用了 TF 中已有的图计算优化、网络通信和优化等特点,让开发者仅需关注隐私计算协议的功能层和应用层,是最早出现的一批支持安全多方计算+机器学习的隐私计算框架之一,其开源实现也影响了后续兴起的多个相关框架。TFE的创始成员来自Cape Privacy,但目前主力维护工作主要由...
TFE 是在 TensorFlow 上构建的隐私计算框架,充分利用了 TF 中已有的图计算优化、网络通信和优化等特点,让开发者仅需关注隐私计算协议的功能层和应用层,是最早出现的一批支持安全多方计算+机器学习的隐私计算框架之一,其开源实现也影响了后续兴起的多个相关框架。TFE的创始成员来自Cape Privacy,但目前主力维护工作主要由...
1.验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU: 你可以在电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息;在ubuntu下面的话,你可以通过下面这行命令来简单查看一下NVIDIA GPU版本信息: lspci | grep -i nvidia jason@Jason-Matebook:~$ lspci | grep -i...
TensorFlow Privacy Github地址:https://github.com/tensorflow/privacy 除此之外,从服务器、边缘设备到网络,TensorFlow通过标准化交换格式和调整API实现平台和组建间的兼容性和一致性,支持更多平台和语言。 TensorFlow for Javascript已经有30万次下载和100个贡献者。今天公布的TensorFlow.js1.0版本性能进一步优化,例如和去年...
TensorFlow.js 1.0 版本开源地址:https://github.com/tensorflow/tfjs/releases 为TensorFlow 家族再添两位新成员 另外,谷歌还为 TensorFlow 家族再添了两位新成员:TensorFlow Federated(TFF)开源框架和 TensorFlow Privacy 机器学习开源库。 TensorFlow Federated(TFF)是一个开源框架,适用于面向分散式数据执行机器学习和其...
最近重新在anaconda中重新安装了tensorflow-GPU的环境,记录一下以后备用 1、安装anaconda 2、创建新环境 conda create --name your_env_name python=3.6 3、安装CUDA11.0 注意版本号的对应 查看自己电脑时候正确安装 https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/100633488?utm_medium=distribute.pc_relevant.none...
一、查看系统所安装的python版本 打开终端输入指令:python,如图1所示,我的系统是ubuntu16.04.03,默认安装的python版本为2.7.12。 图1 二、安装python对应版本的pip和依赖包若python版本为2.7,则输入如下命令: [plain] view plain copy sudo apt-get install python-pi...Windows安装TensorFlow(CPU/GPU) 安装Tensor...
我花了一年时间把Speech Recognition, Language Model, Text Summarization, Image Classification, Object Detection, Segmentation, Differential Privacy, Frame Prediction等模型写了一遍,后来成为TensorFlow github上model zoo的雏形。那年还是个到处都是低垂果实的时候,没有GPT3这种极其烧钱的大模型,只要对模型做一些小的...
Model, Text Summarization, Image Classification, Object Detection, Segmentation, Differential Privacy, ...