对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。
去年8月13日，谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”， 最近几天，谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版， 可以来这里查看：
Keras 是一个用于定义和训练神经网络的高阶API。简单的说，Keras 是对 TensorFlow 等深度学习框架的更高一层的封装，以提供更加优雅，用户友好的接口设计。因此，Keras 不能独立运行，需要底层框架的支持，这个底层框架可以是 TensorFlow, CNTK, Theano。推荐使用 TensorFlow , 本文也是以 TensorFlow 为例。
选自Medium 作者：Sagar Howal 机器之心编译 参与：路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
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。
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。
tensorflow，pytorch，mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板，那有没有一种方法更加具有通用性呢？我们会在论文中，相关文献中看到各种神经网络可视化的图形，有平面图形，三维立体图形，觉得很美观，你一定很好奇，这是不是使用绘图软件画的，还是只是用办公软件画的？对于人工智能研究者，那就太low了，人工智能都搞得定，还能被几幅图像给难住？本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
下载本书代码和电子书：https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc
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。
本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧，包括迁移学习、dropout、学习率调整等，并展示了如何用 Keras 实现。
一个月前，人工智能对我来说都是很陌生的，更不用说神经网络、强化学习、DQN等名词了。疫情期间，经过在家努力学习，我对这些概念越来越清晰了，也越来越喜欢上了它们。
Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一，它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今，Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库，成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API，斌哥给出一个简单的样例，然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
欢迎使用《深度学习快速参考》！ 在本书中，我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家，机器学习工程师和软件工程师更容易使用，实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境，那么本指南很有可能会有所帮助。
以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧，请分享。
选自Medium 作者：Josh Dillon、Mike Shwe、Dustin Tran 机器之心编译 参与：白妤昕、李泽南 在 2018 年 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌发布了 TensorFlow Probability，这是一个概率编程工具包，机器学习研究人员和从业人员可以使用它快速可靠地构建最先进、复杂的硬件模型。 TensorFlow Probability 适用于以下需求： 希望建立一个生成数据模型，推理其隐藏进程。 需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。 训练集具有大量相对
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了，但使用过程中对用户不太友好。
这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。
众所周知，机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络，您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。
人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。
在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们（TensorFlow团队）宣布发布TensorFlow Probability：一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括：
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。
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法，对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来： 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验，但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
Google宣布对全球最受欢迎的开源机器学习库TensorFlow进行重大升级，承诺注重简单性和易用性，eager execution，直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型。
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、应用与未来展望
对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为，TF并不是非常的用户友好。
前面我们介绍的全连接神经网络以及卷积神经网络都只能单独处理一个个输入，并且前一个输入和后一个输入往往是没有直接联系。但是，在某些情况下我们需要很好地处理序列信息，即前一个输入与后一个输入是有关系的。比如我们理解一句话的时候，往往需要联系前后的句子才能得到这句话表达的准确含义。序列问题有很多，例如语音对话、文本理解以及视频/音频分析等。今天老shi将给大家介绍深度学习中另外一种非常重要的神经网络类型——循环神经网络RNN，它最擅长处理序列问题！
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译，展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程。具体步骤如下
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。
人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即让机器具备观察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，即让机器获得自适应能力，解决一些之前还没遇到过的问题，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。
然而，有些恶意的顾客为了获得金钱而出售假酒。在这种情况下，店主必须能够区分假酒和正品葡萄酒。
| 导语 BERT模型在多种下游任务表现优异，但庞大的模型结果也带来了训练及推理速度过慢的问题，难以满足对实时响应速度要求高的场景，模型轻量化就显得非常重要。因此，笔者对BERT系列模型进行剪枝，并部署到实际项目中，在满足准确率的前提下提高推理速度。 一. 模型轻量化 模型轻量化是业界一直在探索的一个课题，尤其是当你使用了BERT系列的预训练语言模型，inference速度始终是个绕不开的问题，而且训练平台可能还会对训练机器、速度有限制，训练时长也是一个难题。 目前业界上主要的轻量化方法如下
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
TensorFlow 是解决机器学习和深度学习问题的流行库之一。在开发供 Google 内部使用后，它作为开源发布供公众使用和开发。让我们理解 TensorFlow 的三个模型：数据模型，编程模型和执行模型。
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习，主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章，希望对您有所帮助！
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。
多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法
本文是我的毕业设计基于TensorFlow的深度学习与研究的完结篇，在本篇推文中，我将分为三个部分去写：
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
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作：
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