随着TensorFlow 2.0 alpha的发布，TensorFlow.js更新到首个正式版本1.0，TensorFlow的官网也增加了TensorFlow.js的文档，这说明TensorFlow.js不再是一个试验品。作为一名浏览器内核研发工程师，对TensorFlow.js自然充满了兴趣。
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
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。
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向，认识新的js开发领域!
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
⭐️ 本文首发自 前端修罗场，是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区，我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度，获得更全面的学习指导意见，交个朋友，不走弯路，少吃亏！ ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台，其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/)，推荐给大
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。
不用下载任何客户端应用、不用装任何插件、甚至连数据集都不用下载，直接在网页端就可以搭建、训练、运行神经网络，甚至还是3D可视的。
TensorFlow.JS，之前就发现这个好玩的东东，但是一直没有时间去看，作为一名深度学习者，没有折腾的心是不行的。我们都知道深度学习在工业和实际项目中有着很好的应用，但是如果用深度学习去做些有趣的应用也是很好玩的。
【导读】TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文的作者，是一位前端工程师，经过自己不断的经验积累，为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
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
对任何一个机器学习问题而言，数据处理都是很重要的一步。本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js），逐行运行数据处理的代码。
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同，如何可以让训练效果更好？本文为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。 在本文中，我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能，并阐明在前端使用机器学习的局限性。
导语：据介绍，Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题，包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
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
今天凌晨，2018年TensorFlow开发者峰会（Dev Summit）在美国加州召开。
Google I/O大会是一年一度的科技盛会，2019年的Google IO大会已经于5月7日到5月9日在美国举行，距现在已经过去了二十多天。可惜的是，因为一些特殊原因，国内报道很少，也没法看直播视频。当然一些科技媒体也进行了报道，主要是一些大众关注的主题，比如新手机Pixel 3a / Pixel 3a XL、Google Lens、Google Assistant等等。其实Google I/O大会有众多的主题演讲，除了主会场的演讲之外，还有许多专题演讲。这届主题大会上AI关键词出现的频率很高，而AI专题演讲则高达13场，足以说明AI化是未来的趋势。本文将带你回顾一下本届大会上的AI专题演讲。
“剪刀石头布”是我们小时候经常玩的游戏，日常生活中做一些纠结的决策，有时候也常常使用这种规则得出最后的选择，我们人眼能很轻松地认知这些手势，“石头”呈握拳状，“布”掌心摊开，“剪刀”食指和中指分叉，如何让机器识别这些手势呢？
TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。但 Tensorflow 1.x 时代最广受诟病的问题是：学习门槛较高、API 重复且复杂、模型部署和使用不够方便。之后，谷歌下定决心改变这一问题，在今年早些时候，发布了 Tensorflow 2.0 的 Alpha 版本。Alpha 版本一经问世，便受到深度学习研究者、开发者和在校学生的好评，其简洁的 API 和快速易上手的特性吸引了更多用户的加入。今天，Tensorflow 官方发布了 2.0 时代的 Beta 版本，标志着 Tensorflow 这一经典的代码库进一步成熟。
下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。 以下内容和模块的运算，均在矩池云平台进行。
DoodleNet 是一个涂鸦分类器（CNN），对来自Quickdraw数据集的所有345个类别进行了训练。
在前面的章节，我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中，我们将所有的知识付诸于实践，证明该技术的潜力。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
MNIST是一个很有名的手写数字识别数据集（基本可以算是“Hello World”级别的了吧），我们要了解的情况是，对于每张图片，存储的方式是一个 28 * 28 的矩阵，但是我们在导入数据进行使用的时候会自动展平成 1 * 784（28 * 28）的向量，这在TensorFlow导入很方便，在使用命令下载数据之后，可以看到有四个数据集：
安妮 编译自 O’Reilly 量子位出品 | 公众号 QbitAI 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法。 ——Yann LeCun 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）的概念以来，GAN呈现出井喷式发展。 这篇发布在O’Reilly上的文章中，作者向初学者进行了GAN基础知识答疑，并手把手教给大家如何用GAN创建可以生成手写数字的程序。 本教程由两人完成：Jon Bruner是O
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型？数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio，另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到：
上一篇14 交叉熵损失函数——克服学习缓慢从最优化算法层面入手，将二次的均方误差（MSE）更换为交叉熵作为损失函数，避免了当出现“严重错误”时导致的学习缓慢。 本篇引入1/sqrt(nin)权重初始化方法，从另一个层面——参数初始化（神经网络调教的5个层面归纳在13 AI驯兽师：神经网络调教综述）入手改善网络的学习速度。 相比之前采用的标准正态分布初始化，1/sqrt(nin)权重初始化不仅明显的加快了学习速度，而且单纯性（其他任何参数不变）的提升了测试集识别精度1~2个百分点。 理解了1/sqrt(ni
上一篇14 交叉熵损失函数——克服学习缓慢从最优化算法层面入手，将二次的均方误差（MSE）更换为交叉熵作为损失函数，避免了当出现“严重错误”时导致的学习缓慢。 本篇引入1/sqrt(nin)权重初始化方法，从另一个层面——参数初始化（神经网络调教的5个层面归纳在13 AI驯兽师：神经网络调教综述）入手改善网络的学习速度。 相比之前采用的标准正态分布初始化，1/sqrt(nin)权重初始化不仅明显的加快了学习速度，而且单纯性（其他任何参数不变）的提升了测试集识别精度1~2个百分点。 理解了1/sqrt(nin
本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量回归：
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。
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它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
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。
十分重要且要注意的是，同一类的实例并不会分开，模型只关心像素的类别。如图1所示，该方法可以说在某些位置有椅子，但无法区分它们。
众志成城，抗击疫情。首先，我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情，早日迎接春暖花开的那一天。
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会作为深度学习的入门样例。下面大致介绍这个数据集的基本情况，并介绍temsorflow对MNIST数据集做的封装。tensorflow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。图片的大小都为28*28，且数字都会出现在图片的正中间。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星； 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率； 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病，从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求； …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结，他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，
自 2015 年开源以来，TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可，成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍，目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据，以发现新的行星； 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率； 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病，从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求； …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结，他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨，第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕， TensorFlow 团队发布了多款新产品，旨在使开发者更易使用，以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。
通过上一篇 13 驯兽师：神经网络调教综述，对神经网络的调教有了一个整体印象，本篇从学习缓慢这一常见问题入手，引入交叉熵损失函数，并分析它是如何克服学习缓慢问题。 学习缓慢 “严重错误”导致学习缓慢
AI 科技评论按：3 月 7 日凌晨，谷歌 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」，TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
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