最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时，遇到了一个警告信息：read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试，我找到了解决这个问题的方法，下面我将分享给大家。
有些教程会推荐安装nightly，它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装，默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda，本文我们安装的是纯净版的tensorflow，非常简单，只需打开Prompt：
从这个例子开始，相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例。开始的几个还好，但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室，提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开)。速度比不上配置优良的本地电脑，但至少超过平均的开发环境。 所以如果你的电脑运行速度不理想，建议你尝试去官方文档中，使用相应代码的对应链接进入Colab执行试一试。 Colab还允许新建Python笔记，来尝试自己的实验代码。当然这一切的前提，是需要你科学上网。
原文第四篇中，我们介绍了官方的入门案例MNIST，功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用，地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解，因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高，代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉，反而让人难以真正理解来龙去脉。特别是其中所使用的样本数据也已经不同，而这对于学习者，是非常重要的部分。模型可以看论文、在网上找成熟的成果，数据的收集和处理，可不会有人帮忙。 在原文中，我们首先介绍了MNIST的数据结构，并且用一个小程序，把样本中的数组数据转换为JPG图片，来帮助读者理解原始数据的组织方式。 这里我们把小程序也升级一下，直接把图片显示在屏幕上，不再另外保存JPG文件。这样图片看起来更快更直观。 在TensorFlow 1.x中，是使用程序input_data.py来下载和管理MNIST的样本数据集。当前官方仓库的master分支中已经取消了这个代码，为了不去翻仓库，你可以在这里下载，放置到你的工作目录。 在TensorFlow 2.0中，会有keras.datasets类来管理大部分的演示和模型中需要使用的数据集，这个我们后面再讲。 MNIST的样本数据来自Yann LeCun的项目网站。如果网速比较慢的话，可以先用下载工具下载，然后放置到自己设置的数据目录，比如工作目录下的data文件夹，input_data检测到已有数据的话，不会重复下载。 下面是我们升级后显示训练样本集的源码，代码的讲解保留在注释中。如果阅读有疑问的，建议先去原文中看一下样本集数据结构的图示部分：
【新智元导读】10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论
【导读】10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的T
在前一篇文章【深度域自适应】一、DANN与梯度反转层（GRL）详解中，我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层（GRL）的基本原理，接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation中MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练实验。
前面文章介绍过如何通过 Pipeline 来构建工作流，因为 Kubeflow 主要是在机器学习的场景下使用的，那么本文就简单介绍一下怎么构建一个简单 ML 的工作流。
MNIST是一个非常经典的手写数字数据集，由美国国家标准与技术研究所（NIST）在20世纪80年代整理和标注。这个数据集包含了一系列0到9的手写数字图像，用于机器学习中的图像分类任务。MNIST数据集被广泛应用于训练和验证机器学习模型的性能。
TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统，自 2015 年问世，并在去年 11 月迎来三周岁生日，已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一。
在以上代码中，我们首先import各种模型对应的module，然后load模型，并用ImageNet的参数初始化模型的参数。
模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法：
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
摘要： R语言现在能也进行深度学习了，而且和python一样好，快来试一试吧。 众所周知，R语言是统计分析最好用的语言。但在Keras和TensorFlow的帮助下，R语言也可以进行深度学习了。 在机器学习的语言的选择上，R和Python之间选择一直是一个有争议的话题。但随着深度学习的爆炸性增长，越来越多的人选择了Python，因为它有一个很大的深度学习库和框架，而R却没有（直到现在）。 但是我就是想使用R语言进入深度学习空间，所以我就从Python领域转入到了R领域，继续我的深度学习的研究了。这可能看
https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/103491467
如果你正在读这篇文章，你可能接触过神经网络和TensorFlow，但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩，这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。
0 T-shirt/top(体恤) 1 Trouser(裤子) 2 Pullover(套头衫) 3 Dress(连衣裙) 4 Coat(外套) 5 Sandal(凉鞋) 6 Shirt(衬衫) 7 Sneaker(运动鞋) 8 Bag(袋子) 9 Ankle boot(短靴）
在使用 TensorFlow 进行深度学习任务时，经常会遇到一些警告信息，其中之一就是 "WARNING:tensorflow:From"。这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。
在入门之前，我们需要开发工具，本文使用 JupyterLab，可以用 conda 或者 pip 方式安装。
🐯 猫头虎博主 为您带来：深度学习正在改变我们看待计算机视觉、自然语言处理等领域的方式。如何入门并构建您的第一个模型呢？本文将为您详解如何使用TensorFlow和Keras两大神器轻松构建神经网络。 深度学习入门、TensorFlow基础、Keras教程、构建神经网络。
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数，对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
在TensorFlow官方新的教程中，第一个例子使用了由MNIST延伸而来的新程序。 这个程序使用一组时尚单品的图片对模型进行训练，比如T恤(T-shirt)、长裤(Trouser)，训练完成后，对于给定图片，可以识别出单品的名称。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比，TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项，TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后，怎么调用自己的模型呢？又需要做哪些处理呢？
注：本文选自机械工业出版社出版的《从零开始构建深度前馈神经网络（Python+TensorFlow 2.x）》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
Keras官方github链接：https://github.com/keras-team/keras 官方的口号是Keras: Deep Learning for humans，中文叫做Keras是给人使用的深度学习开发框架，其意义是Keras是一个高度集成的开发框架，其中的API调用很简单。 Keras用python语言编写，在tensorflow、cntk、theano这3种框架的基础上运行。 本文是学习github源码的笔记，源码链接：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
这个错误表示你的CPU支持AVX和AVX2指令集，但是你所使用的TensorFlow二进制文件没有被编译以支持这些指令集。 在这篇博客文章中，我们将介绍如何解决这个问题。
选自data science central 机器之心编译 参与：蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端，而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。
作者 | Jasmeet Bhatia 编译 | KK4SBB 本文将对目前流行的几种Keras支持的深度学习框架性能做一次综述性对比，包括Tensorflow、CNTK、MXNet和Theano。作者Jasmeet Bhatia是微软的数据与人工智能架构师，本文内容仅代表个人观点。 如果现在有人质疑Keras在数据科学家和工程师社区的地位，那么就先请他去看看专业AI和云计算玩家对Keras的支持率吧。官方发布的最新版Keras，除了支持Theano等通用库之外，已经可以支持谷歌的Tensorflow和微
目前最流行的框架莫过于Tensorflow了，但是只要接触过它的人，就知道它使用起来是多么让人恐惧。Tensorflow对我们来说，仿佛是一门高深的Deep Learning学习语言，需要具备很深的机器学习和深度学习功底，才能玩得转。
TensorFlow提供了众多的API，简单地可以分类为高阶API和低阶API. API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一，可能因为Google的工程师太多了，社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题，在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。
之前的15节课的pytorch的学习，应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 （如果你认真跑代码了并且认真看文章了的话） 。
TensorFlow 2.0 终于发布了，看了介绍之后，发现越来越像Keras了。主要的变化在于：
自编码器是神经网络的一种，是一种无监督学习方法，使用了反向传播算法，目标是使输出=输入。自编码网络可以参考这篇介绍DeepLearning笔记–自编码网络
强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
TensorFlow推出2.0版本后，TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch，一系列烦人的概念将一去不复返。本文推荐一位大神写的TF2.0的样例代码，推荐参考。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章，希望对您有所帮助！
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛用于深度学习和人工智能项目。本教程将带你逐步了解如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络，并训练它以进行基本的图像分类任务。在本教程中，我们将介绍TensorFlow的基本概念、构建神经网络的步骤以及如何进行模型训练和评估。
最近在学习TensorFlow的相关知识，了解了TensorFlow一些基础的知识，现在周末有空了，就写写一些笔记，记录一下自己的成长~
在本文中将介绍与我的毕设论文演示案例相关的TensorFlow的一些基础知识，包括张量、计算图、操作、数据类型和维度以及模型的保存，接着在第二部分，本文将介绍演示案例代码中用到的一些TensorFlow 2.0中的高阶API，代码中不会涉及像TensorFlow 1.x版本中的Session等一些较为复杂的东西，所有的代码都是基于高阶API中的tf.keras.models来构建的（具体模型构建使用Sequential按层顺序构建），可以大大的方便读者更好的理解代码。
本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用，目前最新版本是TensorFlow2.5.0；首先简单介绍一下TensorFlow，然后安装TensorFlow2，最后使用TensorFlow开发。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月，我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室，为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习？ 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前，先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习，它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示，其作为机器学习的一个特定的子研究领域，现已成为
Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
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