文章目录 1. 单机多卡 MirroredStrategy 2. 多机训练 MultiWorkerMirroredStrategy 3. TPU 张量处理单元 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 单机多卡 MirroredStrategy # 分布式训练 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 1 单机多卡 MirroredStrategy strategy = tf.distribute.Mirrored
https://colab.research.google.com/drive/1j2kp_t0S_cofExSN7IyJ4QtMscbVlXU-
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training（此文的信息是2.3版本之前）。
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
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这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册，基于 Keras 和 Eager Execution（即时运行）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
Google-research开源的BERT代码中，微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现，即使机器上有多块GPU，也无法并行训练，不满足大规模训练的要求。本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因，并给出修改代码，支持多卡训练的方案。
MirroredStrategy 策略通常用于在一台机器上用多个GPU进行训练。其主要难点就是：如何更新 Mirrored 变量？如何分发计算？本文我们看看其总体思路和如何更新变量。
【新智元导读】众所周知，TensorFlow已然成为机器学习的热门工具。不论是学习还是从事与机器学习相关的工作，能够灵活使用TensorFlow可以大幅提高作业效率。本文涵盖与TensorFlow相关的教程、书籍、工具、求职等的大量信息。尽数资源，应有尽有。
发现并开始新的机器学习项目有点艰难。也许你有一个关于项目的模糊想法，正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感，看看有哪些可能。
本文涵盖与TensorFlow相关的教程、书籍、工具、求职等的大量信息。尽数资源，应有尽有。
在本文中，您将发现Keras和tf.keras之间的区别，包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
文章目录 部署 模型导出 分布式计算 单机 MirroredStrategy 多机 MultiWorkerMirroredStrategy 部署Docker 环境 部署 模型导出 SaveModel:与前面介绍的 Checkpoint 不同，SavedModel 包含了一个 TensorFlow 程序的完整信息： 不仅包含参数的权值，还包含计算的流程（即计算图） 。当模型导出为 SavedModel 文件时，无需建立模型的源代码即可再次运行模型，这使得 SavedModel 尤其适用于模型的分享和部
通过本教程，你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别，以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活，也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活，是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记，从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了，TensorFlow Hub 是一个开源代码库，可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来，Google发布了数百个模型，有些是通用模型，并可针对特定任务进行微调，而一些模型则更为专业，即使在数据较少或计算能力较弱的情况下，也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。
现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
2005年，划时代之作「The Graph Neural Network Model」的问世，将图神经网络带到每个人面前。
雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原文 Make Music and Art Using Machine Learning，作者 magenta。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
我们在网上只发现比较少的信息与资源，最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的，还有很多 TPU 特性没有考虑到，感兴趣的读者可查阅文末的参考资料，了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要，因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司，他们提供了名叫Gradient的服务：大家都可以用云端GPU，直接跑Jupyter Notebook，不需要付费。
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时，我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员，艺术家，数据科学家等。—在每台设备（甚至在智能手机）上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元，更改参数，值和源，即可享受AI的多样性。
我总是发现生成和序列模型令人着迷：他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。这些帮助我们提出并回答以下问题：
【AI科技大本营导语】在今天举行的 2019 年 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览，旨在让初学者更容易使用 ML。
【导语】TensorFlow 1.8.0 近日正式发布，新版本主要有以下改进内容，AI科技大本营对其编译如下。 ▌主要特点及改进 可以将 tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() 传递给 tf.estimator.RunConfig() ，能够在一台有多个 GPU 的机器上运行评估器 （Estimator） 模型。 添加 tf.contrib.data.prefetch_to_device() ，支持预取 GPU 内存。 添加梯度提升树作为预先制作的评估器（Esti
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang，Google Research
以客户流失数据为例，看 Tensorflow 2.0 版本如何帮助我们快速构建表格（结构化）数据的神经网络分类模型。
今日，TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics，该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统，可利用大量无标注数据，解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题，助力自监督训练。
我们将使用卷积神经网络（CNN）来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
【人工智能头条导读】TensorFlow 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。最近在 JS 社区中，对 TF 中 Java API 相关项目与技术的高度需求是前所未有的。
近年来，可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧？作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
作者：Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
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