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。
很长一段时间以来，我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型，其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比，TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项，TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
我们在网上只发现比较少的信息与资源，最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的，还有很多 TPU 特性没有考虑到，感兴趣的读者可查阅文末的参考资料，了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training（此文的信息是2.3版本之前）。
今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会，却被生生开出了硬件发布会的味道。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
不仅支持TensorFlow、PyTorch、Jax三大框架作为后端，还能在它们之间无缝切换，甚至混合使用。
众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。
Keras简单而优雅，类似于scikit-learn。然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang，Google Research
作为最流行的深度学习框架，TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前，TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。
TensorFlow是一个机器学习框架。如果你有大量的数据或你在人工智能中追求的最先进的东西，那么这个框架可能是你最好的选择：深度学习。
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
AI 科技评论按：TensorFlow 是目前最流行的深度学习库，它是 Google 开源的一款机器学习开发框架。Tensor 的意思是张量，代表 N 维数组；Flow 的意思是流，代表基于数据流图的计算。把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。
计算机视觉领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
随着深度学习技术的快速发展，越来越多的应用场景受益于其强大的能力。然而，构建一个高效且准确的深度学习模型并不容易。在训练深度神经网络时，研究人员和工程师们需要面对许多挑战，如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程（Tutorials）和中文版指南（Guide）。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念，以及各种基础模型的简单实现方法，这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理，包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
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。
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦，以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们，现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
坊间传闻：「TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界」。都 2022 年了，还是这样吗？
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。
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？
|懒人阅读：你可以调用keras库中的模块迅速实现各种深度学习模型，在tensorflow、Theano以及CNTK中均可支持， 适合新手体验、快速验证想法。
TensorFlow 是一个机器学习框架，如果你有大量的数据，或者你在追求人工智能最先进的技术：深度学习、神经网络等，它都会使你如虎添翼。它可不是数据科学界的瑞士军刀，而是工业车床！如果你想做的只是通过 20×2 的电子表格绘制一条回归线，那你可以停止阅读本文了。
在不知不觉中，TensorFlow 2.0 beta版本已经发布，你可以通过下述方法安装：
生成式对抗网络（GAN）是近期深度学习领域中最有前景的发展之一。 GAN由Ian Goodfellow于2014年推出，它通过分别训练两个相互竞争和合作的深度网络（称为生成器[Generator]和鉴别器[Discriminator]）来进军无监督学习的问题。 在训练过程中，两个网络最终都会学习到如何执行各自任务。
在rc0，rc1，rc2排队出场之后，TensorFlow 1.11.0的正式版上线了。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一，我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献：
2018 年 11 月，TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日，我们回顾了几年来它增加的功能，进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 ！
去年 10 月，谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后，昨日官方发布了 TensorFlow 2.1，本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
如果将 Adam 优化出现以来产生的关于优化过程的有趣想法按时间顺序排列的话，结果如下：
毫无疑问，Python是最流行的语言之一，其成功的原因之一是它为科学计算提供了广泛的报道。 在这里，我们仔细研究用于机器学习和数据科学的十大Python工具。学会这些，程序员年薪百万没问题，工资都快溢出银行卡。
ImageNet预训练的ResNet50s是目前提取图像表示的行业标准。BigTransfer（BiT）论文中分享的模型，即使每个类别只有几个例子，也能获得不错的效果，而且在许多任务中都取得了优于ResNet50s表现。
我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型：即便每个类只有少量样本，经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
选自GitHub 作者：minimaxir 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文是一个 GitHub 项目，介绍了 textgenrnn，一个基于 Keras/TensorFlow 的 Py
选自hackernoon 作者：Cassie Kozyrkov 机器之心编译 参与：高璇、路 谷歌开发技术推广工程师 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大会上
来源：深度学习与NLP 在过去的几个月里，我一直在收集AI相关知识，并整理成易于记忆的备忘录。在这期间，我也和我的朋友、同事分享这些备忘录，都反映不错，所以我决定把这些知识组织一下，并分享出来。包括神经网络结构、机器学习、神经网络图结构、Tensorflow基本概念、Pandas、Numpy、Python、Scikit - Learn、Scipy等核心知识。 1、神经网络结构整理 📷 神经网络结构备忘录 2、神经网络图整理 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 📷 神经网络图整备忘录 3、机器学习
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
AI 科技评论按： 继反复预热以及在今年三月在 TensorFlow 开发者峰会上宣布了 TensorFlow 2.0 Alpha 版（内部测试版）之后，TensorFlow 2.0 Beta 版（公开测试版）也终于在今天发布了。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
最近，TensorFlow 提供了中文版的教程（Tutorials）和指南（Guide）。
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