作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员,大家每天都要用到 python。在本文中,我们将讨论一些 python 中的顶级库,开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据,并进行机器学习研究。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一,它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而,最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
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。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法烂熟于心,网络结构顺手拈来,但是如果数据集载入时耗费大量时间,那整个训练时间就会大大增加。
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
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
人工神经网络(ANN),俗称神经网络,是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型。 它就像一个人工神经系统,用于接收,处理和传输计算机科学方面的信息。
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
Python被广泛认为是数据科学中最好、最有效的语言。近年来我遇到的大多数调查都将Python列为这个领域的领导者。
• 易用性和灵活性 • 全行业高接受度:Python无疑是业界最流行的数据科学语言 • 用于数据科学的Python库的数量优势 数据科学 文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表,有助于你使用Python开启数据科学之旅。 用于不同数据科学任务的Python库 用于数据收集的Python库:
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。
选自Nicolo Blog 作者:Nicolò Valigi 机器之心编译 参与:蒋思源 几个月前,TensorFlow 发布了梯度提升方法的调用接口,即 TensorFlow 提升树(TFBT)。不幸的是,描述该接口的论文并没有展示任何测试效果和基准的对比结果,所以 Nicolò Valigi 希望能对 TFBT 和 XGBoost 做一个简要的对比,并分析它们之间的性能差异。机器之心介绍了该测试与 TFBT 的原论文,且 TF 1.4 及以上的版本也可测试该提升树模型。 本文将先介绍 Nicolò Va
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ,发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令:
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
事实上,由于Python库种类很多,要跟上其发展速度非常困难。因此,本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。
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。
选自TowardsDataScience 作者:Francesco Zuppichini 机器之心编译 处理并使用数据集是深度学习任务非常重要的组成部分。在本文中,作者 Francesco Zuppichini 将教你使用 TensorFlow 的内建管道向模型传递数据的方法,从此远离「feed-dict」。本文内容已更新至最新的 TensorFlow 1.5 版本。 相关代码地址:https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/Tensorflow-Datase
在深度学习中,Tensor是一种重要的数据结构,它可以用来存储和处理多维数组。在PyTorch中,Tensor是一种非常基础且常用的数据类型,它支持很多高效的操作。本篇博客将介绍如何使用torch tensor,让你快速入门。
Google Colab是一个免费的基于Jupyter Notebook的云端环境,可以让您轻松编写、运行和共享Python代码,无需任何设置或安装。
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
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
【导读】近日,机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程,讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法,作者首先抛弃了feed-dict(它太慢了),然后介绍Tenso
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
玩笑归玩笑,大家都知道最近算法岗面试不止是诸神黄昏了,已经发展到了灰飞烟灭的程度了(虽然有些夸张),贾扬清前些天也说过调参侠没有未来。
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。
训练机器学习模型的时候,需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了,比如MNIST这种全世界都在用的数据集,能不能来个一键装载啥的?
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道,在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息,但是这种方法的速度是最慢的,在实际应用中应该尽量避免这种方法。而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入,这才是正确的方法。 幸运的是,TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset,使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中,我们将介绍如何创建和使用输入管道以
来源:云栖社区 作者:Pavel Surmenok 本文长度为2600字,建议阅读5分钟 本文帮助你理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。 如果你一直关注数据科学/机器学
相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
在Python中,NumPy是一个强大的数值计算库。它提供了高性能的多维数组对象和各种计算函数,是进行科学计算和数据分析的重要工具。本文将介绍NumPy的基本概念以及如何使用它进行数组操作和数学运算。
本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法,重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution,它许用户在不创建静态图的情况下运行tensorflow代码。本文给出了使用eager_execution的步骤及一些注意事项,并不涉及理论知识,如果您已经对Tensorflow有所了解,那么可以阅读以下本文,它能指导您使用这个有趣的功能:
剖析第一个例子 学习《机器学习》,很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档,但碰壁的很多。究其原因,TensorFlow的文档跨度太大了,它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉,所有的文档和样例,都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow,而并不是一份入门教程。 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯,希望弥合这种距离。本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档,帮助你更顺利的进入Google的机器学习世界。 基于这个思路,
[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.
文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习,包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时,文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
本文翻译自Avoiding headaches with tf.metrics,原作者保留版权。
目标检测是一种计算机视觉技术,用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在,这里是对Mask R-CNN的一个很好的总结。
数据科学是当今数字时代中的一个重要领域,而Python是数据科学家们最喜爱的编程语言之一。在这篇博客中,我们将介绍Python中两个强大的库——NumPy和Pandas,它们在数据处理和分析中发挥着重要作用。
如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中,我将介绍TensorFlow。阅读本文后,你将能够理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题,本文中的代码是用Python编写的,Python最近的火爆也和深度学习有关。 何时使用神经网络? 有关神经网络和深度学习的更详细的解释, 请看这里(ht
如果你拿起这本书,你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题,跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月,我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习? 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前,先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习,它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示,其作为机器学习的一个特定的子研究领域,现已成为
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