👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 提起人工智能，大家脑海中首先都会浮现出： 谷歌Alpha Go 抖音大数据推荐 Siri 特斯拉无人驾驶 波士顿动力机器人 …… 这些都是互联网行业耳熟能详的AI应用，我们知道目前互联网和科研中开发人工智能大多基于Python语言，这也是近些年Python广受欢迎的原因。 但是在传统的制造生产环境中，依然是微软.NET的天下，其中主要的开发语言为C#，在全球，目前已有600多万的.NET开发者。 制造业中使用的程序大多数是基于.NET或者C++，和较
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder （一个简单的UI工具）和 CLI ，使用自动机器学习（AutoML）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML（以前称为 MMLSpark），以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML：可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理。TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow，可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET 为广大.NET开发者提供了完美的机器学习框架选择。
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。 在本文中，我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能，并阐明在前端使用机器学习的局限性。
当谈到在 TensorFlow 上写代码时，我们总会将它和 PyTorch 进行对比，然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外，我还认识许多数据科学家，他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互，然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同，想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇，现在我们要关注的是更实际的问题：调试用 TensorFlow 写的代码，并理解其主要特性。
精选要闻 .NET 7 NativeAOT 比.NET 单文件发布文件小 80% https://twitter.com/JamesNK/status/1584919726861737984?s=20
文中带有大量链接，点击阅读原文，查看文中所附资源 阅读本教程后，你将能够独立构建一个用于图像分类的 Serverless 应用，比如这个能识别食物的网页 。你也可以在腾讯云上试试更多 TensorFlow 函数。 人工智能（AI）正在改变我们的生活。但是，AI 应用所需要的，远远不止算法、数据科学和大数据训练模型。据估计，在生产环境中，95% 的人工智能计算都是用于推理的。使用人工智能推理服务的最佳平台是公共云或边缘云 ，因为云能够提供丰富的计算能力、高效安全的模型管理，以及更快的 5G 互联网连接。
近日，Tesorflow软件工程师Noah Fiedel通过本文描述了机器学习模型TensorFlow Serving最近的一些创新进展 TensorFlow Serving是一种灵活的、高性能的机器
【新智元导读】 TensorFlow Serving 开源的一年半时间里取得了许多进展和性能提升，包括开箱即用的优化服务和可定制性，多模型服务，标准化模型格式，易于使用的推理API等。本文是研究团队撰写的回顾，并提出接下来创新的方向是Granular batching和分布式模型服务。 自从2016年2月 TensorFlow Serving 开源以来，我们做了一些重大改进。现在，让我们再回到这个项目开始的地方，回顾我们的进展过程，并分享我们下一步的方向。 在 TensorFlow Serving 启动之前
「腾讯云大学」联合「腾讯云最具价值专家（TVP）团队」在疫情期间为开发者特推出了免费的腾讯云TVP直播课！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台，旨在通过实现医学图像分析的深度学习方法和模块，支持快速原型和再现性，由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ( Centre for Medical Image Computing),HIG(High-dimensional Imaging Group)三家研究机构共同推出。 NiftyNet项目的实现基于tensorflow，实现了一整套的DeepLearning流程。将数据加载、模型加载，网络结构定义等进行了很好的分离，抽象封装成了各自独立的模块。 NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。 即NiftyNet支持： 图像分割 图像分类（回归） auto-encoder（图像模型表示） GANs（图像生成）
自从 2012年以来许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠。从早期的学术性的 Caffe（卷积神经网络框架）和 Theano（一个基于 Python 的深度学习库），到业界支持的大规模 PyTorch 和 TensorFlow，深度学习框架层出不穷。
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
作者 | 王清 目录 CNN应用之图像风格化实例 如何量化风格 快速风格化的两种模型训练生成风格的滤镜 生成对抗网络介绍GAN GAN的基本思想 GAN的基本框架 GAN的适用场景 课程推荐资料 CNN应用之图像风格化实例 Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks (CVPRR16) [http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gatys_Image
OpenVINO是英特尔推出一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架，支持其它机器学习平台模型的压缩优化、加速计算等功能。 自发布以后就得到开发者的青睐，其强大的模型优化与压缩能力与加速计算引擎带来的速度提升让人十分惊喜，前面发布过一篇文章，详细介绍了OpenVINO的架构与其加速引擎(Inference Engine-IE)使用，如何帮助开发者在CPU上对深度学习的模型跑出实时帧率，文章链接如下：
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
很高兴能有机会在LiveVideoStock做有关于FFmpeg深度学习模块相关内容的技术分享。
如果图像分类和物体检测是明智的任务，那么用自然语言描述图像绝对是一项更具挑战性的任务，需要更多的智能-请片刻考虑一下每个人如何从新生儿成长（他们学会了识别物体并检测它们的位置）到三岁的孩子（他们学会讲述图片故事）。 用自然语言描述图像的任务的正式术语是图像标题。 与具有长期研究和发展历史的语音识别不同，图像字幕（具有完整的自然语言，而不仅仅是关键词输出）由于其复杂性和 2012 年的深度学习突破而仅经历了短暂而令人兴奋的研究历史。
Suaro希望使用OpenCV来实现模型加载与推演，但是没有成功，因此开了issue寻求我的帮助。
编程实现神经网络的最佳框架是什么？TensorFlow还是PyTorch？我的回答是：别担心，你从哪一个入门，你选择哪一个并不重要，重要的是自己动手实践！下面我们开始吧！
MultiNet能够同时完成道路分割、汽车检测和道路分类的任务。MultiNet模型的实时存档速度和分割性能都处于最先进水平。详细的模型描述请查阅我们的论文。
在本文中，我们将深入探讨如何使用Unity3D和TensorFlow来教AI执行简单的游戏任务：投篮。完整的源代码可以在文末访问Github链接。
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
随着深度神经网络的发展，OpenCV中已经有独立的模块专门用于实现各种深度学习的相关算法。本节中将以介绍如何使用OpenCV 4中的相关函数实现深度学习算法，重点介绍示例程序和处理效果，目的是为了增加读者对深度学习在图像处理中的应用的了解，提高读者对图像处理的兴趣。
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。
选自Medium 作者：David Foster 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 前段时间，由谷歌大脑研究科学家 David Ha 与瑞士 AI 实验室 IDSIA 负责人 Jürgen Schmidhuber（他也是 LSTM 的提出者）共同提出的「世界模型」让人工智能在「梦境」中训练的论文吸引了人们的热烈讨论。本文将带你一步步实现论文中研究的赛车和躲避火球智能体。 简言之，该论文被称为杰作的原因有三： 1. 它结合了多种深度/强化学习技术以得到惊人的结果——已知第一个解决当下流行的「赛车」强化学
神经网络在过去的几年中取得了惊人的进展，现在它们已经成为图像识别和自动翻译领域的领先技术。TensorFlow是Google发布的用于数值计算和神经网络的新框架。在这篇博文中，我们将演示如何使用TensorFlow和Spark一起来训练和应用深度学习模型。
选自TensorFlow Blog 机器之心编译 参与：王淑婷、路 TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet，该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头，就可以直接在网页浏览器中进行体验。该模型源代码已开放，Javascript 开发者只需几行代码就可以修补和使用该技术。 通过与谷歌创意实验室合作，TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型，可以在浏览器中实时估计人体姿态。 模型 Demo
今天，Google官方推出了使用TensorFlow.js的人体图像分割工具BodyPix 2.0，对该工具进行了一次重大升级，加入多人支持，并提高了准确率。
近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接：https://github.com/i
然而这个 GPT-2 模型内含多达 15 亿个参数，过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧，并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。
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。
来源：机器之心 本文长度为2698字，建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络，对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
选自Medium 作者：Ilia Karmanov 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器
原文地址：https://medium.com/scisharp/slicing-in-numsharp-e56c46826630
蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
本章将介绍一种与到目前为止所看到的模型稍有不同的模型。 到目前为止提供的所有模型都属于一种称为判别模型的模型。 判别模型旨在找到不同类别之间的界限。 他们对找到P(Y|X)-给定某些输入X的输出Y的概率感兴趣。 这是用于分类的自然概率分布，因为您通常要在给定一些输入X的情况下找到标签Y。
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。
Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持，尤其是自然语言处理（NLP）和文本生成任务。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
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