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。
动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高，但较难调试。
先用一个简单的中文手写识别的深度学习例子来说明训练的过程，这里分别使用PyTorch和TenserFlow来实现，以便比较两个工具库的不同风格。
TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。
TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。
相比较r语言的s3s4rc r6的混乱，python的面向对象比较规范，看着也比较舒服
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。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
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。
本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。 在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的时间和精力
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。
尽管TensorFlow设计上足够灵活，可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用于实现神经网络模型。
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。
0.前言 文章较长，而且内容相对来说比较枯燥，希望对C++对象的内存布局、虚表指针、虚基类指针等有深入了解的朋友可以慢慢看。 本文的结论都在VS2013上得到验证。不同的编译器在内存布局的细节上可能
国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了，这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。
C++的多继承是指从多个直接基类中产生派生类的能力，多继承的派生类继承了所有父类的成员。从概念上来讲这是非常简单的，但是多个基类的相互交织可能会带来错综复杂的设计问题，命名冲突就是不可回避的一个，比如典型的是菱形继承，如图2-1所示：
训练集有20000条电影评论文本，测试集有5000条电影评论文本，其中正面评论和负面评论都各占一半。
背景介绍 太极机器学习平台由腾讯云机智平台和tesla平台协同共建而成，太极联合团队在深度学习训练加速上有深厚的技术累积，曾两次刷新了 ImageNet 训练速度的世界记录，并发表相应论文。 为使团队沉淀的训练加速技术赋能鹅厂更多业务场景并创造更大价值，Light 训练产品应运而生。Light 是云帆Oteam基于当前社区主流深度学习框架开发的一套多机多卡深度学习训练加速框架，用户只需要做几行代码即可接入并获得高性能加速能力。 从去年开始，太极团队针对广告训练场景进行了专项的性能优化，并针对业务模型迭
TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构： 硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资
Torch 是纽约大学的一个机器学习开源框架，几年前在学术界非常流行，包括 Lecun等大佬都在使用。但是由于使用的是一种绝大部分人绝对没有听过的 Lua 语言，导致很多人都被吓退。后来随着 Python 的生态越来越完善，Facebook 人工智能研究院推出了Pytorch并开源。Pytorch不是简单的封装 Torch并提供Python接口，而是对Tensor以上的所有代码进行了重构，同TensorFlow一样，增加了自动求导。
Python是一种高级编程语言，常用于数据科学、机器学习、Web开发和自动化等领域。在美国，Python工程师是非常有市场价值的职业之一，因此Python面试题也是各大公司招聘过程中必不可少的环节。以下是一些常见的Python面试题，供大家参考。
前面已经介绍过了，ModelOutput是所有模型输出的基类。下面是其源码核心部分，一些具体实现代码删除了，不过不影响理解。
机器之心原创 机器之心编辑部 现在都 2021 年了，机器学习好填的坑都已经填了，大家都在想怎么将模型用到各种实际任务上。我们再去讨论深度学习框架，吐槽它们的体验，会不会有点过时？并不会，新模型与新算法，总是框架的第一生产力。 从 Theano 一代元老，到 TensorFlow 与 PyTorch 的两元世界，到现在各个国产框架与工具组件的兴起。深度学习框架，总是跟随前沿 DL 技术的进步而改变。 不过今天并不是讨论深度学习框架的演变，而只是单纯分享一下在算法工程中，使用 TensorFlow 遇到的各种
在 C++ 程序设计中，多态性是指具有不同功能的函数可以用同一个函数名，这样就可以用一个函数名调用不同内容的函数。在面向对象方法中，一般是这样表述多态性的：向不同的对象发送同一个消息，不同的对象在接收时会产生不同的行为（即方法）；也就是说，每个对象可以用自己的方式去响应共同的消息所谓消息，就是调用函数，不同的行为就是指不同的实现，即执行不同的函数。换言之，可以用同样的接口访问功能不同的函数，从而实现“一个接口，多种方法”。在C++中主要分为静态多态和动态多态两种，在程序运行前就完成联编的称为静态多态，主要通过函数重载和模板实现，动态多态在程序运行时才完成联编，主要通过虚函数实现。
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。
好多天没有更新原创文章了，国庆前的一段时间确实比较忙，整个九月在参加各种面试，另外还有公司的项目，还有自己的毕设，另外还需要准备参加一些活动和讲座，时间排的很紧，不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了，所以国庆我也没打算再干太多事情，就准备在家休养生息。
今天要介绍的是 Github 上一个基于深度学习的超分辨率工具--SRZoo，并且它还提供了多个预训练模型。Github 地址：
keras是一个十分便捷的开发框架，为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy，我们有几种处理方式，第一种是直接通过 history=model.fit()，来返回一个history对象，通过这个对象可以访问到训练过程训练集的loss和accuracy以及验证集的loss和accuracy。
我的答案是，在Conv2D输入通道为1的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）：
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程： [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据： 我们的示例模型 为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整
PARL 的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning，是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。
cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。
比如一个类表示汽车，另一个类表示飞机。现在你希望创建一个新的类，使得它既可以像汽车一样在地上跑，又可以像飞机一样在天上飞，即这个新的类继承这两个基类的属性和行为，同时拥有汽车和飞机的特性。那这就是一个多继承。
继承是把双刃剑 通过前面几节，我们应该对继承有了一个比较好的理解，但之前我们说继承其实是把双刃剑，为什么这么说呢？一方面是因为继承是非常强大的，另一方面是因为继承的破坏力也是很强的。 继承的强大是比较容易理解的，具体体现在： 子类可以复用父类代码，不写任何代码即可具备父类的属性和功能，而只需要增加特有的属性和行为。 子类可以重写父类行为，还可以通过多态实现统一处理。 给父类增加属性和行为，就可以自动给所有子类增加属性和行为 继承被广泛应用于各种Java API、框架和类库之中，一方面它们内部大量使用继承，
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括
继承 (inheritance) 机制是面向对象程序设计使代码可以复用的最重要的手段，它允许程序员在保持原有类特性的基础上进行扩展，增加功能，这样产生新的类，称做派生类/子类；继承呈现了面向对象程序设计的层次结构，体现了由简单到复杂的认知过程；以前我们接触的复用都是函数复用，继承是类设计层次的复用。
选自GitHub 作者：Mahmoud Gemy 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 作为最为流行的深度学习资源库，TensorFlow 是帮助深度学习新方法走向实现的强大工具。它为大多数深度学习领域中使用的常用语言提供了大量应用程序接口。对于开发者和研究人员来说，在开启新的项目前首先面临的问题是：如何构建一个简单明了的结构，本文或许可以为你带来帮助。 项目链接：https://github.com/Mrgemy95/Tensorflow-Project-Template TensorFlow 项目模板 简
C++重要知识点小结--1 ：http://www.cnblogs.com/heyonggang/p/3246631.html 1.C++允许程序员声明一个不能有实例对象的类，这样的类惟一的用途是被继承。这种类成为抽象类。 一个抽象类至少具有一个纯虚函数。所谓纯虚函数是指被标明为不具体实现的虚成员函数。 如： virtual void WithDrawal(float amount) = 0; //纯虚函数 在WithDrawal()的声明之后的“=0”表明程序员将不定义该函数。该声明是为派生类而保留的位
作为C++的核心单元，对象模型在编译器眼中是如何实现的？本文从几个基本理论模型出发，剖析实际。
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。
林鳞 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 新的TensorFlow项目模板来了。 昨天，用户mrgemy95在Reddit上发帖，称这是“TensorFlow项目模板架构的最
60条面向对象设计原则 你不必严格遵守这些原则，违背它们也不会被处以宗教刑罚。但你应当把这些原则看成警铃，若违背了其中的一条，那么警铃就会响起。 —–Arthur J.Riel (1)所有数据都应该隐藏在所在的类的内部。 (2)类的使用者必须依赖类的共有接口，但类不能依赖它的使用者。 (3)尽量减少类的协议中的消息。 (4)实现所有类都理解的最基本公有接口[例如，拷贝操作(深拷贝和浅拷贝)、相等性判断、正确输出内容、从ASCII描述解析等等]。 (5)不要把实现细
开放封闭原则（Open Closed Principle)是构建可维护性和可重用性代码的基础。它强调设计良好的代码可以不通过修改而扩展，新的功能通过添加新的代码来实现，而不需要更改已有的可工作的代码。抽象（Abstraction）和多态（Polymorphism）是实现这一原则的主要机制，而继承（Inheritance）则是实现抽象和多态的主要方法。
一个类，继承HttpServlet类，重写service方法，里面用if判断，实现了一个类可以进行增删改查。
在很久很久以前我们的祖先将我们大自然所有能动的物体都定义成“动物”。但是后来在动物的群体当中，有一类动物进化的非常快，它们的智商明显高出其他动物，它们就是“人类”，这也许就是人类文明的起源。
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