本文主要的介绍内容是TensorFlow的Graph和Session两个概念，即运算图和会话。
本节学习来源斯坦福大学cs20课程，有关自学与组队学习笔记，将会放于github仓库与本公众号发布，欢迎大家star与转发，收藏！
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因，在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习，大家使用的都是win系统的电脑，故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
DQN算法是一种深度强化学习算法（Deep Reinforcement Learning，DRL），DQN算法是深度学习（Deep Learning）与强化学习（Reinforcement learning）结合的产物，利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，实现了从感知到动作的端到端（End to End）的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表，并在Nature 2015上提出由两个网络组成的Nature DQN。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架，已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
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。
在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】中，我分享了各种经典的深度神经网络的搭建和训练过程，比如有：LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。收到了粉丝们的很多好评，表示代码非常详细，理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~
TensorFlow概要 Google第一代分布式机器学习框架DistBelief１，在内部大规模使用后并没有选择开源。而后第二代分布式机器学习系统TensorFlow２终于选择于2015年11月在GitHub上开源，且在2016年4月补充了分布式版本，并于2017年1月发布了1.0版本的预览，API接口趋于稳定。目前TensorFlow仍处于快速开发迭代中，有大量新功能及性能优化在持续研发。TensorFlow最早由Google Brain的研究员和工程师开发，设计初衷是加速机器学习的研究，并快速地
关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络 正文如下： 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用pytho
作为一个国内开发者而言使用Git操作神器SoureTree最大的问题就是账号注册问题，因为注册账号的链接在不翻墙的情况下基本上是打不开的（弄过的童鞋应该都体会过），所以有的时候我们需要借助一些翻墙工具助我们一臂之力。如蓝灯，谷歌访问助手等，该篇博客主要是讲解一下如何注册SoreceTree（我的版本是3.3.9）的Atlassian账号，文末还有一个SourceTree跳过注册安装使用的教程（不知道是不是我的版本太高的原因按照该篇博客的教程操作了还是不起作用，这里仅供大家参考，推荐使用注册账号的方式来进行登录）。
Keras可以看成是一种深度学习框架的高阶接口规范，它帮助用户以更简洁的形式定义和训练深度学习网络。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了，查了下，大家有些都是不译的。 比如：dropou
对深度学习，包括分布式表示，深度架构和易避免鞍点的理论驱动力的讨论。 这篇文章总结了Rinu Boney最近一篇博客的关键点，基于今年蒙特利尔深度学习暑期学校上Yoshua Bengio的讲座，讲座是
在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。
1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成）
导读：本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料，可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。本文是该系列的第二篇，后续还会持续推荐一些与Tens
自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，不久前，TensorFlow正式版也发布了。这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。
随着深度学习的发展，用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能（Artificial Intelligence）需要更优秀的软件来释放硬件的能量已成业界共识。一方面，各种框架需要进一步降低编写深度学习分布式训练程序的门槛；另一方面，用户期待系统可以支持不同的深度学习网络模型，并实现线性加速。各知名深度学习框架正在朝这方面努力，但用户在使用这些框架时仍会遇到横向扩展性的难题，或者是投入很多计算资源但没有看到效率收益，或者是问题规模超过 GPU 显存限制而无法求解。
大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下，TensorFlow作为一种强大的深度学习框架，展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用，介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。
目前的项目单体结构的基本上已经没有了，大多是分布式集群或者是微服务这些。既然是多台服务器。就免不了资源的共享问题。既然是资源共享就免不了并发的问题。针对这些问题，redis也给出了一个很好的解决方案，那就是分布式锁。这篇文章主要是针对为什么需要使用分布式锁这个话题来展开讨论的。不喜勿喷，准备一套金三银四总结的面试真题共享给你们实战备用！
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。
正如吴恩达所言，当代机器学习算法的成功很大程度上是由于模型和数据集大小的增加，在大规模数据下进行分布式训练也逐渐变得普遍，而如何在大规模数据、大模型的情况下进行计算，还是一个挑战。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
2019年3月23日，CVer推文：重磅！YOLOv3最全复现代码合集（含TensorFlow/PyTorch和Keras等）
步骤1:安装Docker和nvidia-docker。 步骤2:获得Deepo镜像。
本文介绍了图片分类在有害昆虫识别方向中的应用，来源于代码医生工作室对外输出的分析报告。
选自Uber 作者：Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具，它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点，可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来，深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber，我们将深度学习应用到了公司业务中，从自动驾驶搜索路线到防御欺诈，深度学习让我们的数据科
整体而言，为了吸引用户，TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
Netfilix创建了一个名为Hystrix的库，实现了熔断器模式。在微服务架构中，它通常有多个服务调用层。
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
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training（此文的信息是2.3版本之前）。
虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow 被拉下马了吗？）。
今天，Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中，100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下，达到了 78% 的正确率。在激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式 TensorFlow意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中，产生实质的影响。 Google 今天发布分布式 TensorFlow 版本！ 即便 TensorFlow 在 2015 年底才出现，它已经吸引了全球机器学习开发者的目
R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。
深度学习在各个领域实现突破的一部分原因是我们使用了更多的数据（大数据）来训练更复杂的模型（深度神经网络），并且可以利用一些高性能并行计算设备如GPU和FPGA来加速模型训练。但是有时候，模型之大或者训练数据量之多可能超出我们的想象，这个时候就需要分布式训练系统，利用分布式系统我们可以训练更加复杂的模型（单机无法装载），还可以加速我们的训练过程，这对于研究者实现模型的超参数优化是非常有意义的。2017年6月，Facebook发布了他们的论文Accurate, Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour，文中指出他们采用分布在32个服务器上的256块GPUs将Resnet-50模型在ImageNet数据集上的训练时间从两周缩短为1个小时。在软件层面，他们使用了很大的minibatch（8192）来训练模型，并且使学习速率正比于minibatch的大小。这意味着，采用分布式系统可以实现模型在成百个GPUs上的训练，从而大大减少训练时间，你也将有更多的机会去尝试各种各样的超参数组合。作为使用人数最多的深度学习框架，TensorFlow从version 0.8开始支持模型的分布式训练，现在的TensorFlow支持模型的多机多卡（GPUs和 CPUs）训练。在这篇文章里面，我将简单介绍分布式TensorFlow的基础知识，并通过实例来讲解如何使用分布式TensorFlow来训练模型。
神经网络（NN）它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。在提供数据量足够大情况下，神经网络可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。
AI 研习社按：随着深度学习神经网络规模越来越大，训练一个深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）往往需要几天甚至几周的时间。为了加快学习速度，经常需要分布式的 CPU/GPU 集群来完成整个训练。本文就就来为大家简单简单介绍一下如何进行分布式训练深度学习模型。 在近期 AI 研习社的线上公开课上，来自 IBM 系统部研发工程师武维博士为大家做了一期主题为「深度学习中的分布式训练」的在线分享，错过了直播的同学们如果看了本文有疑惑之处还可以到雷锋网(公众号：雷锋网) AI 慕课学院
场景描述：Flink本身为了保证其高可用的特性，以及保证作用的Exactly Once的快速恢复，进而提供了一套强大的Checkpoint机制。这个机制在原理是什么？有哪些需要注意的呢？
Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。
TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统，今天宣布完全开源。TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面，也可以编译执行机器学习算法的代码。使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改，就能被运行在多种异质系统上，从移动设备（例如手机和平板）到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统。 TensorFlow 降低了深度学习的使用门槛，让从业人员能够更简单和方便地开发新产品。作为 Google 发布的“平台级产品”，很多人认为它将改变人工智能产业。
作者为Google 软件工程师，美国西北大学电子信息工程博士，擅长大规模分布式系统，编译器和数据库。 从谷歌的机器学习代码中得知，目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好
导读：无论是2018还是2019，都是属于AI的时代。要想在这个时代里 混口饭吃 改变世界，首先你得玩转机器学习。数据叔整理了2018年出版的机器学习重磅好书，助你进击机器学习领域，从小白到专家。
Ryan Dahl是谷歌大脑的软件工程师，並且是Node.js的创造者。目前，他正在致力于深度学习研究项目，他研究方向的是图像变换，包括彩色化和超分辨率。他参与了多个开源项目包括HTTP解析器和libuv。
大数据时代的互联网应用产生了大量的数据，这些数据就好比是石油，里面蕴含了大量知识等待被挖掘。深度学习就是挖掘数据中隐藏知识的利器，在许多领域都取得了非常成功的应用。然而，大量的数据使得模型的训练变得复杂，使用多台设备分布式训练成了必备的选择。
赶快去检查/配置环境变量，看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去，如果没有问题，重启VS即可
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