在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时,有时候可能会遇到 ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' 这个错误。这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或没有正确安装所引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
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。
摘要: 一个精心挑选的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。全网最全! TensorFlow 什么是 TensorFlow? TensorFlow 是一个开源软件库,用于使用数据流图进
AI科技评论按:本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中,我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像,实现了约25-30%的精度。 因为有10个不同可能性的类别,所以我们预期的随机标记图像的精度为10%。25-30%的结果已经比随机标记的结果好多了,但仍有很大的改进空间。在这篇文章中,作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少!AI科技评论对全文进行编译,未经许可不得转载。 关于前两部分
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
本文介绍了如何利用TensorFlow进行图像分类,并通过一个简化版本的Inception模型来获取其基本概念。首先,文章介绍了TensorFlow的背景信息,然后详细说明了如何使用TensorFlow构建可训练的CNN模型。接着,文章通过一个简化版本的Inception模型来说明如何提取卷积神经网络的输出,并将其转换为实际分类结果。最后,文章介绍了一些常见的图像分类任务,并给出了一些建议,以帮助读者更好地理解图像分类任务。
机器学习(ML)和人工智能(AI)现在是IT行业中的热门话题。和容器一样。在这个博客中,我尝试将两者绘制在同一张图片中,看看是否有任何协同作用。
今日,TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics,该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统,可利用大量无标注数据,解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题,助力自监督训练。
近年来,可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
大数据文摘作品 编译:姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型,现在你正在试图让这个模型能够快速的演示,那么读这篇文章就对了。 阅读时长: 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码(hardcoded)的代理 把分类器放到有服务发现(service discovery)的代理 用一
近年来,可嵌入到神经网络结构中的新型可微的图形层不断出现。从空间转换器到可微的图形渲染器,这些新层利用多年计算机视觉和图形研究中获得的知识来构建新的、更高效的网络架构。将几何先验和约束显式地建模到神经网络中,为架构打开了一扇门,该架构可以以一种自监督的方式进行健壮、高效、更重要的训练。
在本系列的上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处,并演示了如何在Cloudera Machine Learning(CML)中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大,但设置这些环境和任务(例如整理NVIDIA驱动程序,管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎)可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程,并使数据科学家更快地在ML用例上工作,我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中,我们将为您提供三种简单的方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
anaconda或者pip安装tensorflow,tensorflow只支持win7 64系统,本人使用tensorflow1.5版本(pip install tensorflow==1.5)
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习,您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人,无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金,人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀,因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘! 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋,但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始,我将撰写一系列深入学习的文章,涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中,我将向您介绍T
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。 这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。 这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。 其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras、deepy和Blocks等)。 另外的我只是在一些特别
几天前,我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型,能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类,以及了解该模型可能达到的精度。 在
【新智元导读】在CVPR 2018大会上,英伟达开源了数据增强库DALI和数据解码库nvJPEG。
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。
机器学习通过使计算机能够从数据学习和做出预测来彻底改变了人工智能领域。机器学习的一个关键方面是数据的表示,因为表示形式的选择极大地影响了算法的性能和有效性。嵌入已成为机器学习中的一种强大技术,提供了一种捕获和编码数据点之间复杂关系的方法。本文[1]探讨了嵌入的概念,其意义及其在各个领域的应用。
选自arXiv 机器之心编译 参与:吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难,甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日,来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者:在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现(Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow)》的论文,对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
得益于更快的计算,更好的存储和易于使用的软件,基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光!看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域,包括医疗保健,金融,零售,技术,物流,食品技术,农业等!考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实,因此我们需要暂停片刻,并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
NVIDIA去年发布了一个线上讲座,题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
今天,我们很高兴发布TensorFlow 图神经网络(GNN),这是一个旨在使使用 TensorFlow 轻松处理图结构化数据的库。我们已经在 Google 的各种环境中(例如,垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记)在 Google 的生产中使用了该库的早期版本,并作为我们可扩展图挖掘管道中的一个组件。特别是,考虑到 Google 的数据种类繁多,我们的库在设计时就考虑到了异构图。我们发布这个库的目的是鼓励与行业研究人员的合作。
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。
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。
原文:Medium 作者:Shiyu Mou 来源:机器人圈 本文长度为4600字,建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术,总结并归纳算法、实现方式,并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例,然后开发学习算法来查看这些示例
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
AiTechYun 编辑:nanan AI和机器学习是目前流行的两个术语,有时甚至可以互换使用。然而,两项都不一样。虽然AI所涉及的机器可以执行具有人类智能特征的任务,但机器学习能够使现代计算机在没有明确编程的情况下学习。基本上,机器学习是通过模式识别和计算学习理论从AI发展而来。 谷歌、微软、Facebook、IBM和亚马逊等大公司都在大力投资自己的研发,以及收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得进展的初创公司。 在本文中,我们列出了5个最适合用于AI开发的开源框架: 1.Tensor
谷歌给TensorFlow加入了计算机图形处理功能TensorFlow Graphics,让神经网络可以更好地理解计算机世界里的图形操作。
深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。深度学习已经从能够进行线性分类的感知器发展到添加多层来近似更复杂的函数。加上卷积层使得小图像的处理性能有了提升,可以识别一些手写数字。现在,随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用,从而实现了以前不实用的广泛应用。
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
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。
最近在深度学习算法和硬件性能方面的最新进展使研究人员和公司在图像识别,语音识别,推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前,首次机器在视觉模式识别方面的表现首次超过人类。两年前,Google Brain团队发布了TensorFlow,让深度学习可以应用于大众。TensorFlow超越了许多用于深度学习的复杂工具。 有了TensorFlow,你可以访问具有强大功能的复杂特征。它之所以如此强大,是因为TensorFlow的易用性非常好。 本文由两部分组成,我将介绍如何快速创建用于实际图像识别的卷积神经网络
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线,其中包括计算密集型步骤,如从磁盘加载和提取数据,解码,裁剪和调整大小,颜色和空间变换以及格式转换。
在现实世界和工程系统中,图形无处不在。图是实体集合的表示,例如对象、地点或人,以及它们之间的关系。在机器学习问题中看到的数据通常是结构化的或相关的,因此可以表示为图形。
anaconda或者pip安装tensorflow,tensorflow只支持win7 64系统,本人使用tensorflow1.5版本
文中的链接请点击网址:http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念: 深度学
TensorFlow™是一个开源软件库,最初由研究Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow用于使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算,而图表边表示在它们之间传递的多维数据阵列(张量)。灵活的体系结构允许您使用单个API将计算部署到桌面,服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型(上)介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
在很多情况下,可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢?举一个简单的例子:假设你正在训练一个网络模型,该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频,而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话,模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题,可以做一些事情来解决:
【新智元导读】引起热议的两篇谷歌大脑的论文《一个模型解决所有问题》和《你只需要注意力机制》,其背后是一个名为 Tensor2Tensor 的模块化深度学习系统。现在,谷歌将Tensor2Tensor开源,包含各种数据集和模型,用户可以使用来运行模型或实验自己的新想法。 GitHub地址:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 谷歌前几天连续发表的几篇“标题党”论文引起较多讨论,《一个模型解决所有问题》(One Model To Learn Them All)和
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗?
去年5月,谷歌推出了第二代TPU芯片,这是一个自定义开发的深度学习加速芯片,不少人认为有望成为英伟达GPU的替代品。
选自Hive Blog 作者:Bowei 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型,该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案,请阅读本文。 GitHub 地址:https://github.com/hiveml/simple-ml-serving 其中包含的条目有: 检查 TensorFlow 安装:https://github.com/hiveml/s
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