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突发!TensorFlow技术主管皮特·沃登离职,重返斯坦福读博:我在谷歌“太难了”!
作者丨维克多 编辑丨岑峰 又一技术大咖离开业界,前往高校攻关科研!  据Pete Warden(皮特沃登)本人推特消息,他将离开谷歌公司,重返斯坦福大学攻读计算机博士学位。 皮特沃登是谷歌公司Tensorflow面向移动和嵌入式设备部分的技术主管,也是 Tensorflow团队的创始成员之一。著有《TinyML》一书,希望让机器学习不再囿于云端超级计算机,而是可以被隐藏于众多小到可以被忽视的电子零件中。 至于离开谷歌的原因,皮特沃登说:在谷歌推出新的硬件设备“太难了”,因为一旦失败会对大公司声誉造成非常大
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2022-03-03
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谷歌接二连三申请AI专利,Pytorch该不该想想侵权的事儿? | reddit热帖
近日reddit上一篇帖子再次引发了圈内热议,当BN和dropout被谷歌申请了专利时,像Facebook这样的公司如何确保Pytorch不侵权?很人认为对此没有必要担心,这只是谷歌的“防御”专利,但事实就是如此吗?
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2021-11-05
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至强秘笈 | DL Boost,以低精度成就高效率的魔术师
深度学习是人工智能(AI)近几年重新走红的功臣,也是吞噬算力的巨大“黑洞”。据评估,仅对一个图像分类器进行训练,可能就需耗费次单精度操作[1]。在商业化深度学习应用纷纷落地的今天,用户的既有算力储备正受到前所未有的挑战。
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2021-10-11
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Udemy职场趋势报告:PyTorch需求最大,混合技能成为新的发展要求
在过去充满不确定性的一年中,企业办公形态不断发生变化,这给公司以及“打工人”带来不小考验。与去年相比,今年的哪些技能受到“打工人”们的重视呢?
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2021-01-07
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"量子优越性"之后,谷歌强势开源量子版TensorFlow!
继2019年10月谷歌在《Nature》上发布关于验证“量子优越性”论文之后,3月9日,谷歌再次就“量子”做出新的发布。
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2020-03-11
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模型web迁移延时太长,机器学习神器Cortex 能一键解决吗?
Cortex作为一款为生产Web服务的工具,能够和AWS服务结合起来,重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
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2020-02-21
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2019 年机器学习框架之争:PyTorch 和 TensorFlow 谁更有胜算?
对于机器学习科研工作者和工业界从业人员来说,熟练掌握一种机器学习框架是必备技能之一。随着深度学习技术发展的突飞猛进,机器学习框架市场也渐渐度过了初期野蛮生长的阶段。大浪淘沙,目前仍然活跃的机器学习框架主要是 PyTorch 和 TensorFlow。本文从学术界和工业界两个方面深度盘点了 2019 年机器学习框架的发展趋势。
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2019-11-26
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业界 | 怎么把 GPU 上训练的模型转到 TPU 或者 CPU 上去?DeepMind 发布新工具支招
雷锋网 AI 科技评论按:DeepMind 有一支专门的科研平台团队(the Research Platform Team),他们的职责是为 AI 学术研究构建加速计算的基础设施。他们不经常亮相,但是这次由他们撰文介绍的 TF-Replicator 是一个极为有用的工具:它是又一个实用的软件库,可以帮助从未接触过分布式系统的研究人员们轻松地在 GPU 集群和云 TPU 集群上部署 TensorFlow 模型,也就成为了深度学习进行大规模工业化应用的重要组件。TF-Replicator 的程序化模型现在也已经作为 TensorFlow 的 tf.distribute.Strategy 的一部分开源在 https://www.tensorflow.org/alpha/guide/distribute_strategy。
AI科技评论
2019-11-01
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动态 | TensorFlow 2.0 新特性来啦,部分模型、库和 API 已经可以使用
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
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2019-11-01
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开发 | TensorFlow 2.0开发者测试版来啦,正式版推出指日可待
在过去的几年里,在 GitHub 社区的高效参与下,TensorFlow 开发团队审查了 RFC,添加了许多新功能,实现了 TensorFlow 2.0 的大部分功能,并专注于易用性,这对 TensorFlow 来说是一个重要里程碑。 TensorFlow 是一项真正的社区工作,非常欢迎开发者提出建议和反馈。那么,如何提出建议和反馈,如何接收最新的资讯?下面是官方 GitHub 上给出的方法。
AI科技评论
2019-11-01
3620
资源 | 多级别堆栈不是问题!全新中介码与编译器框架 MLIR
AI 科技评论按:为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件(GPU、TPU、移动设备)时,由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误,近日开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。
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2019-10-31
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干货 | TensorFlow Probability 概率编程入门级实操教程
之前没有学过概率编程?对 TensorFlow Probability(TFP)还不熟悉?下面我们为你准备了入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》(教程查看地址:https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#tensorflow),这门教程的实例现在也在 TFP 中开放了。作为对所有人开放的开源资源,TFP 版本的概率编程对之前用 PyMC3 写的那版进行了补充。
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2019-10-31
1.1K0
一文详解 TensorFlow 2.0 的 符号式 API 和命令式 API
TensorFlow 2.0 中,我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化(abstraction)级别,让你可以根据自己的项目,挑选出最适合的级别。本文中,我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式:
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2019-10-31
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干货 | 使用 Tensorflow 物体检测来玩射击游戏《反恐精英》
方才,我偶然发现了这样一个有趣的项目。文章作者是利用网络摄像头玩经典游戏“格斗之王”。他借助网络摄像头记录的信息、结合CNN和RNN的使用来识别踢打和拳击的动作。之后,他将模型输出的预测值翻译成游戏中用到的准确动作。这确实是一个很棒的玩儿法~
AI科技评论
2019-10-31
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与 TensorFlow 功能互补的腾讯 angel 发布 3.0 :高效处理千亿级别模型
近日,紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容。
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2019-08-29
1.1K0
四种常见NLP框架使用总结
本文来自公众号:哈工大SCIR,AI 科技评论 获授权转载,如需转载,请联系哈工大SCIR
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2019-08-15
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Huskarl 最近进展:已支持与 OpenAI Gym 环境无缝结合!
近日,Github 上开源的一个专注模块化和快速原型设计的深度强化学习框架 Huskarl 有了新的进展。该框架除了轻松地跨多个 CPU 内核并行计算环境动态外,还已经成功实现与 OpenAI Gym 环境的无缝结合。TensorFlow 发布了相应的文章来报道此研究成果。
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2019-07-30
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开发 | TensorFlow 2.0 Beta发布,现在就开始体验吧
AI 科技评论按: 继反复预热以及在今年三月在 TensorFlow 开发者峰会上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版(内部测试版)之后,TensorFlow 2.0 Beta 版(公开测试版)也终于在今天发布了。
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2019-06-15
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业界 | TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图
TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。非常欢迎您在 TensorFlow Lite 论坛中评论我们的发展蓝图,并向我们提供反馈。
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2019-05-08
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干货 | 多任务深度学习的三个经验教训
雷锋网AI 科技评论按,AZohar Komarovsky,Taboola 算法工程师,致力于研究推荐系统相关的机器学习应用程序。不久前他分享了最近一年关于多任务深度学习的研究经验。雷锋网 AI 科技评论编译整理如下:
AI科技评论
2019-03-07
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