翻译自博客:IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文:http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github:https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
对于开发者来说,在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注:所谓的边界计算,从字面意思理解,就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心,PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理,私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟,应用程序可以运行得更顺畅,并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型,这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量,迎来应用程序开发的新潮流。
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 在之前的文章中,我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用,阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础,探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。 链接: http://imgcdn.atyun.com/2017/12/one-But-what-is-a-Neural-Network.mp4 http://imgcdn.atyun.com/2
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
在之前的文章中,我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用,阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础,探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。 链接: http://imgcdn.atyun.com/2017/12/one-But-what-is-a-Neural-Network.mp4 http://imgcdn.atyun.com/2017/12/two-how-neural-n
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
该期我们将从DNN入手开始学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: 从生物学到人工神经网络 训练多层感知机 训练DNN 文末附本期代码关键字,回复关键字即可下载。 ---- 一. 从生物学到人工神经网络 鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发魔术贴,而大自然激发了许多其他发明。 那么,大脑的体系结构,是激发人工神经网络(ANN)的关键思想。人工神经网络是深度学习的核心。 1.1 从生物到人工神经元 在讨论人造神经元之前,让我们快速看一下生物神经元,如下图所示。它
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
一、程序方面 01、务必删除脚本中为空或不须要的默认方法; 02、仅仅在一个脚本中使用OnGUI方法。 03、避免在OnGUI中对变量、方法进行更新、赋值,输出变量建议在Update内。 04、同一脚本中频繁使用的变量建议声明其为全局变量,脚本之间频繁调用的变量或方法建议声明为全局静态变量或方法; 05、不要去频繁获取组件,将其声明为全局变量。 06、数组、集合类元素优先使用Array,其次是List; 07、脚本在不使用时脚本禁用之,须要时再启用; 08、能够使用Ray来取代OnMouseXXX类方法。 09、须要隐藏/显示或实例化来回切换的对象,尽量不要使用SetActiveRecursively或active,而使用将对象远远移出相机范围和移回原位的做法。 10、尽量少用模运算和除法运算,比方a/5f,一定要写成a*0.2f。 11、对于不常常调用或更改的变量或方法建议使用Coroutines & Yield; 12、尽量直接声明脚本变量。而不使用GetComponent来获取脚本; iPhone 13、尽量使用整数数字。由于iPhone的浮点数计算能力非常差; 14、不要使用原生的GUI方法。 15、不要实例化(Instantiate)对象,事先建好对象池。并使用Translate“生成”对象; 二、模型方面 01、合并使用同贴图的材质球。合并使用同样材质球的Mesh; 02、角色的贴图和材质球仅仅要一个。若必须多个则将模型离分离为多个部分。 02、骨骼系统不要使用太多。 03、当使用多角色时,将动画单独分离出来; 04、使用层距离来控制模型的显示距离。 05、阴影事实上包括双方面阴暗和影子,建议使用实时影子时把阴暗效果烘焙出来。不要使用灯光来调节光线阴暗。 06、少用像素灯和使用像素灯的Shader; 08、假设硬阴影能够解决这个问题就不要用软阴影。而且使用不影响效果的低分辨率阴影; 08、实时阴影非常耗性能,尽量减小产生阴影的距离; 09、同意的话在大场景中使用线性雾,这样能够使远距离对象或阴影不易察觉,因此能够通过减小相机和阴影距离来提高性能。 10、使用圆滑组来尽量降低模型的面数; 11、项目中假设没有灯光或对象在移动那么就不要使用实时灯光; 12、水面、镜子等实时反射/折射的效果单独放在Water图层中,而且依据事实上时反射/折射的范围来调整。 13、碰撞对效率的影响非常小,但碰撞还是建议使用Box、Sphere碰撞体。 14、建材质球时尽量考虑使用Substance; 15、尽量将全部的实时反射/折射(如水面、镜子、地板等等)都集合成一个面; 16、假反射/折射没有必要使用过大分辨率,一般64*64就能够,不建议超过256*256; 17、须要更改的材质球。建议实例化一个,而不是使用公共的材质球; 18、将不须射线或碰撞事件的对象置于IgnoreRaycast图层; 19、将水面或类似效果置于Water图层 20、将透明通道的对象置于TransparentFX图层; 21、养成良好的标签(Tags)、层次(Hieratchy)和图层(Layer)的条理化习惯,将不同的对象置于不同的标签或图层,三者有效的结合将非常方便的按名称、类别和属性来查找; 22、通过Stats和Profile查看对效率影响最大的方面或对象。或者使用禁用部分模型的方式查看问题究竟在哪儿; 23、使用遮挡剔除(Occlusion Culling)处理大场景。一种较原生的类LOD技术。而且可以“切割”作为总体的一个模型。 三、其他 场景中假设没有使用灯光和像素灯,就不要使使用方法线贴图。由于法线效果仅仅有在有光源(Direct Light/Point Light/Angle Light/Pixel Light)的情况下才有效果。
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
我们最想做的一件事情,就是在视图函数中,读取出模型之后,还要把他的属性读出来,转换成一个字典。我们想直接jsonfiy(user)
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。
安装tensorflow命令:pip install tensorflow 下面一段代码能够成功运行,则说明安装tensorflow环境成功。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With,作者为James Le。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow2.0 Alpha版正式发布,2.0版相比之前的1.x(1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本)版做了很大的改进,在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升,对于初次接触TensorFlow的读者来说,建议直接从2.0版开始使用。
想要真的了解深度学习,除了看视频,拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络,这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习,它是如何工作的,为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法,并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。
原标题:How to Train Your Model (Dramatically Faster)
我现在在Unbox Research工作,由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位,岗位是机器学习工程师。我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里,迁移学习是一种非常有用的工具
在过去的三年中,基于transformer的语言模型(LMs)在自然语言处理(NLP)领域一直占据着主导地位。Transformer 通常是在大量非结构化文本上预先训练的巨大网络,它能够捕捉有用的语言属性。然后,我么可以对预先训练的模型进行微调,以适应各种各样的最终任务,如回答问题或机器翻译,通过微调即使是在少量的标记数据上也可以训练出可用的模型。Switch Transformer发布前,谷歌的T5模型一直是多个NLP基准上的记录保持者,但是最近被它自己的Switch Transformer超越。
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、Ryan(西安理工大学)、申影(山东大学)、邺调(江苏科技大学)、Loing(华中科技大学)
原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!
解构是 ES6 提供的一种新的提取数据的模式,这种模式能够从对象或数组里有针对性地拿到想要的数值。 1)数组的解构 在解构数组时,以元素的位置为匹配条件来提取想要的数据的:
虚拟机遇到一条new指令,首先去检查这个指令的参数能否在Metaspace的常量池中定位到一个类的符号引用,并且检查这个符号引用代表的类是否已经被加载、解析和初始化。( 即判断类元信息是否存在)。
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台,有云计算和桌面计算两个版本,该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取,模型开发,训练,配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发,这是一家人工智能软件公司,它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师,数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio,从开发人员到工程师或研究人员,任何人都可以通过与TensorFlow,MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
thinkphp概述,thinkphp项目构建流程,thinkphp项目结构,thinkphp配置,thinkphp控制器,thinkphp模型,thinkphp视图,thinkphp的内置模板引擎。
原文标题:TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners 作者:ANKIT SACHAN 翻译:和中华 校对:程思衍 本文长度为2000字,建议阅读10分钟 通过这篇文章,你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念,还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。 这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你
谷歌为了帮助开发者解决 Android 架构设计问题,在 Google I/O 2017 发布一套帮助开发者解决 Android 架构设计的方案:Android Architecture Components,而我们的 Room 正是这套方案的两大模块之一。
TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型,尤其是深度学习模型。在这篇博文中,我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型,从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
TensorFlow 从名称上看就是两个部分——张量 tensor 和流 flow。非常形象的组合。众所周知,矩阵已经成为机器学习中的基础单元,若干的针对矩阵的计算优化使得现如今的机器学习成为可能。而一些矩阵的方法也是一些重要的机器学习算法的基础。张量 就是矩阵概念的推广,其表示更多维度的矩阵。而计算流是一种抽象过程,在如今的深度学习领域,这种一层层地计算可以很形象地看做是张量在计算模型上的流动。而这里的流可以看做是更加一般的计算过程,可以在不同的层级间跨越式流动。 本文作者均来自 Google Resea
以下代码来自于TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java
Keras 是一个模型级库,为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等底层操作,目的也就是尽量不重复造轮子。
使用 Object.prototype.toString 配合闭包,通过传入不同的判断类型来返回不同的判断函数,一行代码,简洁优雅灵活(注意传入 type 参数时首字母大写)
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
将对象的所属类(即类的元数据信息)、对象的HashCode和对象的GC信息、锁信息等数据存储在对象的对象头中。这个过程的具体设置方式取决于JVM实现。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
主要还是因为Fragment的状态保存机制,当系统内存不足时,Fragment的主Activity被回收,Fragment的实例并没有随之被回收。
在Flutter中和Widgets一起协同工作的还有另外两个伙伴:Elements和RenderObjects;由于它们都是有着树形结构,所以经常会称它们为三棵树。
【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
鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发了尼龙绳,大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看,大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络(ANN)的关键思想。然而,尽管飞机受到鸟类的启发,但它们不必拍动翅膀。同样的,ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说,我们应该完全放弃生物类比(例如,通过说“单位”而不是“神经元”),以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
本文主要介绍了TensorFlow中优化算法和实现的一般步骤,包括梯度下降、动量优化、Adam优化器等。同时,还介绍了一个基于TensorFlow的简单模型训练示例,包括数据读取、模型定义和训练过程。
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