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分布式TensorFlow编程模型演进

tensorflow 分布式 api mapreduce

引言 TensorFlow从15年10月开源至今，可谓是发展迅猛，从v0.5到如今的v2.0.0-alpha，经历了无数个功能特性的升级，性能、可用性、易用性等都在稳步提升。相对来说，对于我们工业界，大家可能更关注分布式TensorFlow的发展，本文尝试梳理下分布式TensorFlow从问世到现在经历过的变迁。分布式TensorFlow运行时基本组件用户基于TensorFlow-API编写好代码提交运行，整体架构如下图所示。 [ dist-tf ] Client 可以把它看成是TensorFlo

2019-05-16

1.8K0

手机端运行卷积神经网络实现文档检测功能(二) -- 从 VGG 到 MobileNetV2 知识梳理

卷积神经网络 tensorflow

前言这是上一篇博客（(http://fengjian0106.github.io/2017/05/08/Document-Scanning-With-TensorFlow-And-OpenCV/)）的后续和补充，这次对边缘检测算法的升级优化，起源于一个意外事件，前一个版本是使用 TensorFlow 1.0 部署的，并且是用 TF-Slim API 编写的代码，最近想使用 TensorFlow 1.7 重新部署一遍，本来以为是一件比较容易的事情，结果实操的时候才发现全是坑，首先遇到的就是废弃 A

2018-06-11

2K3

机器学习入门之HelloWorld（Tensorflow）

机器学习 tensorflow windows anaconda python

1 环境搭建 (Windows) 安装虚拟环境 Anaconda，方便python包管理和环境隔离。 Anaconda3 4.2 http://mirrors.oa.com/anaconda/archive/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe，自带python 3.5。创建tensorflow隔离环境。打开Anaconda安装后的终端Anaconda Prompt，执行下面命令 conda create -n tensorflow python=3.5 #创建名为ten

2018-04-27

1.1K0

基于 TensorFlow 在手机端实现文档检测

tensorflow 卷积神经网络 opencv 神经网络机器学习

手机端运行卷积神经网络的一次实践 — 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 1. 前言本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16/VGG19，Inception v1-v4 Net，ResNet 等，这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构，尤其是 VGG 网络，被很多其他的算法借鉴，本文也会使用 VGG16 的基础

2018-03-23

1.6K0

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