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TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图
api
ios
tensorflow
机器学习
神经网络
TensorFlow Lite 2019 年发展分为四个关键部分：易用性、性能、优化和可移植性。
刘盼
2019-05-17
652
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谷歌携手恩智浦发布发布：端到端开源机器学习平台
tensorflow
linux
pytorch
机器学习
深度学习
今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会，却被生生开出了硬件发布会的味道。
刘盼
2019-05-08
495
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TensorFlow Lite发布重大更新！支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
tensorflow
https
网络安全
android
go
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
刘盼
2019-03-15
1.2K
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【免费教学】在嵌入式中使用 TensorFlow Lite
嵌入式
tensorflow
android
第一期中，分享了 TensorFlow Lite 的一些基本知识。今天与大家分享 Android 平台上的一些 TensorFlow Lite 应用，先来一起看看视频吧：
刘盼
2018-07-26
1.4K
0
【免费教学】Tensorflow Lite极简入门
tensorflow
嵌入式
机器学习
边缘计算时代离我们越来越近，当前嵌入式设备的智能框架还是 TensorFlow Lite比较成熟，这里我准备用一系列免费课程和大家一起讨论下 TensorFlow Lite在移动设备上的应用，让我们的设备智能起来。
刘盼
2018-07-26
1.2K
0
【视频教学】如何加速深度学习架构
深度学习
tensorflow
pytorch
有些人会觉得现在市场上有很多深度学习引擎的框架，比如tensorflow, pytorch, caffe等，为什么还需要加速呢，很简单，虽然深度学习的技术发展火热，也有很多大牛，但是深度学习框架在技术上目前并没有收敛。这种事就像大数据分析hadoop一样，之前并没有成熟框架来处理分布式数据，经过很多年沉淀，现在hadoop已经成工业标准，后来内存的计算用spark。深度学习框架也是一样，由于深度学习算法还没有完全成熟以及与传统硬件计算力的不同（对新的芯片计算能力有需求），所以深度学习框架并没有得到真正的收敛。下面我们看一下袁进辉老师对深度学习架构的优化有什么办法。
刘盼
2018-07-26
895
0
3.训练模型之在GPU上训练的环境安装
tensorflow
机器学习
深度学习
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证，如果这些代码数据都 OK 的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，一般来说至少有一块或者多块 GPU，有相当好的显存和内存，接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡，TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速， 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
刘盼
2018-03-16
3K
0
基于树莓派和Tensowflow的物体识别-brain
tensorflow
机器学习
近来这篇文章很火：How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow （作者是Lukas，CrowdFlower创始人） ，中文译本为《
刘盼
2018-03-16
4K
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三天速成 TensorFlow课件分享
tensorflow
强化学习
该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow，其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的，基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlow」开始依次讲解计算图、占位符、张量等基本概念。
刘盼
2018-03-16
1.9K
0
移动和嵌入式设备上也能直接玩机器学习？
机器学习
tensorflow
最近，机器学习（ML）话题大热，Arm也推出神经网络机器学习软件 Arm NN。这是一项关键技术，可在基于 Arm 的高能效平台上轻松构建和运行机器学习应用程序。那么对于Arm NN，你又了解多少呢？
刘盼
2018-03-16
1.8K
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