在深度学习中可视化模型的训练过程有助于我们分析模型的状态。可视化训练过程的库很多，我们将一些常用的库集成到 MMCV 中方便用户使用。在 MMCV 中使用这些库只需简单配置。在本文中将介绍这些库以及它们在 MMCV 中的使用方法。
来自加州伯克利的团队开源了Aim，一个号称搜索速度比TensorBoard快好几倍的机器学习可视化工具包，在Reddit上成为高热话题。
InfoWorld 是致力于引领 IT 决策者走在科技前沿的国际科技媒体品牌，每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评选出当年的 “最佳开源软件”（2019 InfoWorld Bossie Awards，Best of Open Source Software awards），该奖项评选已经延续了十多年。
随着数字化和计算能力的发展，机器学习（Machine Learning）技术在提高企业生产力方面所涌现的潜力越来越被大家所重视，然而很多机器学习的模型及应用在实际的生产环境并未达到预期，大量的ML项目被证明是失败的。从机器学习的发展历程来看，早期ML社区广泛关注的是ML模型的构建，确保模型能在预定义的测试数据集上取得较好的表现，但对于如何让模型从实验室走向用户的桌面，并未大家所关注。
作者：Bex T翻译：wwl 校对：张睿毅本文约3200字，建议阅读8分钟计算类数据科学库，已经不再局限在Pandas、NumPy、Scikit-learn之内了！ 动机 2023年的开始，自然需要探索数据科学和机器学习的新趋势。经典的数据科学库Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn虽然很重要，但是已经不够用了。 这个系列的上一篇文章（https://towardsdatascience.com/8-booming-data-science-libraries-you-mu
我们平时使用scikit-learn做机器学习建模，主要是实验环境是notebook(jupyter)，有些问题就像牛皮癣一样，很难去除，例如：
之前的很多研究其实跟工程化是比较脱节的，模型在小环境中工作得很好，并不意味着它在任何地方都可以工作得很好。 各类开源项目其实很大程度上满足了我这样的调包工程师的需求，那么工程化就非常有必要了。 之前《DataOps、MLOps 和 AIOps，你要的是哪个Ops？》文章提到：DataOps、MLOps 和 AIOps的一些异同：
作为 AI 时代的 DevOps，MLOPS 助力于加速企业从数字化转型到大数据转型再到智能化转型的产业升级进程，为企业沉淀行业特有的 AI 模型、AI 应用提供工具链保证。随着 Kubernetes 的应用爆发，企业也积极投身建设基于 Kubernetes 的 AI 平台，充分利用 K8s 生态提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。
在厦门人工智能峰会上，依图科技联合创始人、CEO朱珑介绍到短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍！过去或许只能从1万人中识别出1个人，后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人！与此同时，算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练，到百万规模的数据做训练，到现在用10亿的数据集做训练，又提升了1万倍！
在机器学习和深度学习领域，模型评估和模型比较是非常重要的任务。然而，存在许多不同的框架和库，使得这个过程变得复杂和困难。为了解决这个问题，ModelScope应运而生。 ModelScope是一个用于模型评估和比较的开源工具，它提供了一个统一的接口和一组功能来帮助用户更方便地管理和分析他们的模型和结果。本篇文章将介绍如何入门使用ModelScope，并展示其强大的特性。
Mybridge AI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top 10项目，涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。
机器学习(ML)通常需要使用广泛的数据集、数据预处理步骤和算法逻辑进行实验，以构建最优指标的模型。模型构建成功后，还需要将其部署到生产系统，监控其效果和性能，并根据新数据不断对其进行重新训练和迭代模型工作，如下：1
了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。 本教程涵盖入门所需的基础知识：
就在最近，一个基于 javascript 的可视化库 D3js（treemap 可视化）对 json 文件生成的技术图，给开发者提供了详细的各领域工具清单，内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型，我们将其整理如下，强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器，这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具，常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域，如：机器学习、深度学习、NLP等等，多样的工具有时也让我们也无从选择。
xFormers 是一个加速 Transformer 研究的工具包，主要功能如下：
学术界在推进技术方面发挥了巨大作用，但学术界和工业界往往存在一种分割状态。我们经常会看到这种现象：无数很棒的辅助工具在学术界被忽视，但在工业界很受欢迎。对于很多研究者来说，学习一种新工具可能存在困难，不愿意花费过多的时间去尝试，在当前自己掌握的工具足以应对各种问题时尤其如此。
CNCF 技术监督委员会（TOC）[1]投票接受Kubeflow[2]作为 CNCF 孵化项目。
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中，我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件，称为 TensorBoard，虽然他是TensorFlow 的一部分，但是可以独立安装，并且服务于Pytorch等其他的框架。
技术雷达是ThoughtWorks每半年发布一次的技术趋势报告，它持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类，不同象限代表不同种类的技术，而环则代表我们对其作出的成熟度评估。
雷锋网 AI 研习社按：机器学习开发有着远超传统软件开发的复杂性和挑战性，现在，Databricks 开源 MLflow 平台有望解决其中的四大痛点。
前面我们已经建立了一个简单的LeNet模型，已经训练它了来做手写数字识别，基于mnist数据集上的效果还是不错的。今天接着写一些模型训练相关的内容。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，谷歌发布了一系列TensorBoard API，开发者可在TensorBoard中添加自定义的可视化插件，实现自定义可视化效果。同时，谷歌还升级了TensorBoard的仪表盘。 API获取地址： https://github.com/tensorflow/tensorboard-plugin-example/blob/master/README.md 这些API有何特点？谷歌背后的目的何在？我们不妨一探究
tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作，例如收集一些日志信息，改变学习率等超参数，提前终止训练过程等等。
如果要将AI嵌入到企业计算系统中，企业必须重新调整其机器学习（ML）开发流程以使得数据工程师、数据科学家和ML工程师可以在管道中自动化开发，集成，测试和部署。本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成（CI），持续交付（CD）和持续培训（CT）的平台和方法，并详细介绍了如何通过特征存储（Feature Store）执行CI / CD机器学习操作（MLOps）。以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。
机器之心编译 选自：GitHub 参与：路雪、刘晓坤 Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包，目前支持目标检测和图像分类，以后还会有更多的扩展。该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成，易于使用、训练、理解结果。本文介绍了 Luminoth 及其安装过程。 GitHub 页面：https://github.com/tryolabs/luminoth Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包，目前支持目标探测和图像分类，但以后会有更多的扩展。该工具包在 T
选自towardsdatascience 作者：Aliaksei Mikhailiuk 机器之心编译 编辑：陈萍 无论你在创业还是在做学术研究，这些工具都将使你的技能更上一层楼。 学术界在推进技术方面发挥了巨大作用，但学术界和工业界往往存在一种分割状态。我们经常会看到这种现象：无数很棒的辅助工具在学术界被忽视，但在工业界很受欢迎。对于很多研究者来说，学习一种新工具可能存在困难，不愿意花费过多的时间去尝试，在当前自己掌握的工具足以应对各种问题时尤其如此。 其实，有些工具一时未见到效果，在后期可能会有十倍的回
本来按照这个MLFlow教程（MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）），找台机器跑起来没啥问题； 不过，看到项目的github有Dockerfile那必须上啊！ 然后就被各类报错虐了一下午。。
AI 科技评论按：日前，谷歌 AI 发布了最新成果 TF-Ranking，它是一个专门针对排序学习（learning-to-rank）应用的可扩展 TensorFlow 库。TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型，对构建 web 搜索或新闻推荐等基于真实世界数据的排序系统感兴趣的人，都可以将 TF-Ranking 作为强稳的、可扩展的解决方案。
1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的
随着数字化和计算能力的发展，机器学习（Machine Learning）技术在提高企业生产力方面所涌现的潜力越来越被大家所重视，然而很多机器学习的模型及应用在实际的生产环境并未达到预期，大量的 ML 项目被证明是失败的。从机器学习的发展历程来看，早期 ML 社区广泛关注的是 ML 模型的构建，确保模型能在预定义的测试数据集上取得较好的表现，但对于如何让模型从实验室走向用户的桌面，并未大家所关注。
Argo是一个基于Kubernetes的开源容器化工作负载管理平台。它旨在简化DevOps流程，并减少运营部署和管理Kubernetes环境时的复杂性。
React Spectrum Libraries 是一系列的库和工具，旨在帮助开发者构建适应性强、可访问性好且稳健的用户体验。核心优势：
Datainsight 是基于kubeflow二次开发的项目。是一个专用于k8s上具备可移植性与可扩展性的机器学习工具包。目标：
模型部署作为算法工程落地的最后一公里，其天然对算法团队而言具有较高的复杂性，不仅要考虑如何高效地部署、管理不同框架模型，还需要考虑分布式服务的负载均衡、故障容错、可扩展性、资源隔离、限流、核心指标监控等问题。这些都极大的依赖于工程团队的能力，不是算法团队的强项，如何解决这最后一公里，让焦点聚焦在模型开发上，是模型部署服务模块需要解决的问题。
有想法有创意，想快速自行发起项目？还在海量的工具包、软件、平台、库和各种插件上毫无头绪地寻觅？想加入初创公司一展身手，却找不到补课切入点？
前面我们以Time series 图表为例，学习了面板的配置参数，在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表，配置参数大同小异。
LocalStack 是一个云服务仿真器，可以在您的笔记本电脑或 CI 环境中以单个容器运行。它提供了一个易于使用的测试/模拟框架，用于开发云应用程序。主要功能包括：
背景 当前的互联网数据仓库系统里，数据中心往往存放了大量Cube化或者半Cube化的数据。如果需要将这些数据的内在关系体现出来，需要写大量的程序和SQL来发现数据之间的内在规律，往往会造成用户做非常多的重复性工作；而且由于没有数据校验的机制，还容易出错，无法直观查看各种数据（没有可视化的UI图表）。这时就急需一款基于Cube的报表工具快速为用户提供报表服务，可以完成多维查询、上卷、下钻等各种功能。针对这一场景，美团点评酒旅技术团队开发了大圣魔方。 难点 一款好的BI报表工具，需要考虑并能够解决如下问题： 统
Python深度学习-深入理解Keras：Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
众所周知，深度学习模型仅仅只是构建 AI 产品的重要步骤，但并不是全部。一个互联网产品（如 APP）想要集成深度学习能力，往往还需要走完很多设计、开发和测试方面的工作。如何部署深度学习往往成为了系统设计中更关键的问题。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
本文介绍了TensorFlow R1.2版本的安装、使用、发展、教程和资源等方面的内容。
谷歌在2015年开源TensorFlow时，包含了一套用于检查理解并运行你的TensorFlow模型的可视化工具TensorBoard。Tensorboard包含一个小型的、预先确定的可视化集合。它是
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