Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来,TensorFlow的下载次数超过了760万次,提交次数高达8万次,拉取请求13万余次,贡献者2400多名。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow,然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后,给出了一段示例代码和一张运行结果图。
2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。
TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉,Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展,大大简化了 API。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
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。
GPU已被证明是加速深度学习和AI工作负载(如计算机视觉和自然语言处理(NLP))的有效解决方案。如今许多基于深度学习的应用程序在其生产环境中使用GPU设备,例如用于数据中心的NVIDIA Tesla和用于嵌入式平台的Jetson。这提出了一个问题:如何从NVIDIA GPU设备获得最佳推理性能?
结合自己学习Deep Learning以来的经验来谈谈自己的感受吧,实验室刚开始也只有单卡的机器,现在工作了有机会使用更多的计算资源。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang,Google Research
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
之前开发过一款人工智能的微信小程序,其功能是拍一张狗狗的照片,识别出狗狗的类别。程序虽小,功能虽然单一,但五脏俱全,涉及到机器学习的各个方面,以及微信小程序的开发,非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习,一边写出来的,在这个过程中,进一步掌握了机器学习的知识,具体情况请参考我之前写的文章:
选自Google Research 机器之心编译 参与:蒋思源 近日,谷歌开源了 MobileNet,它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型,还能高效地在移动设备上运行。同时机器之心也关注过开源圈内利用苹果最新发布的 Core ML 实现的谷歌移动端神经网络 MobileNet。此外,谷歌的这次开源充分地体现了其「移动优先」与「AI 优先」的有机结合。 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1
原标题 | Train Object Detection AI with 6 lines of code
授权转自THU数据派 作者:Amit Shekhar 翻译:梁傅淇 王军福 校对:李君 原文链接:https://blog.mindorks.com/android-tensorflow-machine-learning-example-ff0e9b2654cc#.aoq0izsg6 我们都知道,谷歌有一个开源库叫做TensorFlow,可被用在安卓系统中实现机器学习。换言之,TensorFlow是谷歌为机器智能提供的一个开源软件库。 我在网络上搜寻了很久,都没有找到在安卓上搭建TensorFlow的简单
在本文中,AI 科技评论将为各位盘点 2019 年 NLP 和 ML 领域发生的大事件,内容涵盖具有价值的论文、文章、工程工作、年度报告等等,并为大家呈上了值得关注和学习的一波课程和图书资源。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活,也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活,是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记,从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了,TensorFlow Hub 是一个开源代码库,可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来,Google发布了数百个模型,有些是通用模型,并可针对特定任务进行微调,而一些模型则更为专业,即使在数据较少或计算能力较弱的情况下,也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
据说,当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候,你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩,TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像,只需要浏览器和摄像头,你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了!
本文为你展示,如何使用 fasttext 词嵌入预训练模型和循环神经网络(RNN), 在 Keras 深度学习框架上对中文评论信息进行情感分类。
选自Google Blog 作者:Mark Sandler、Andrew Howard 机器之心编译 参与:黄小天、思源 深度学习在手机等移动端设备上的应用是机器学习未来的重要发展方向。2017 年 4 月,谷歌发布了 MobileNet——一个面向有限计算资源环境的轻量级神经网络。近日,谷歌将这一技术的第二代产品开源,开发者称,新一代 MobileNet 的模型更小,速度更快,同时还可以实现更高的准确度。 项目链接:https://github.com/tensorflow/models/tree/mas
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU(Tensor Processing Unit),Google在其自家称,由于TPU专为机器学习所运行,得以较传统CPU、 GPU降低精度,在计算所需的电晶体数量上,自然可以减少,也因此,可从电晶体中挤出更多效能,每秒执行更复杂、强大的机器学习模组,并加速模组的运用,使得使用者更快得到答案,Google最早是计划用FPGA的,但是财大气粗,考虑到自己的特殊应用,就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
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。
项目链接:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet
本文通过作者参加TensorFlow的资格考试的经历总结考前准备以及回答考试会出现的问题。
新智元报道 来源:research.googleblog.com 作者:Mark Sandler and Andrew Howard 编译:文强 【新智元导读】谷歌今天发布MobileNet重大更新,推出MobileNetV2,在结构上使用depthwise可分离卷积为基础,在层与层之间增加了线性的bottleneck,并且bottleneck之间也增加了残差连接,因此速度更快,精度更高,更适合设备上处理。 去年我们推出了MobileNetV1,这是一系列专为移动设备设计的通用计算机视觉神经网络,支持
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗?
对象检测是计算机视觉最常见的任务之一,应用非常广泛,本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径,供大家实际项目中可以参考。
最近,一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug:
本文介绍了一种使用TensorFlow物体检测API寻找特定人物位置的方法。首先,作者通过创建一个包含目标人物位置信息的二维图像,然后使用TensorFlow物体检测API训练一个CNN模型,将图像中的目标人物识别出来。该模型可以用于在其它图像中定位和识别特定人物,具有较好的精度和实时性。
作者:Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language
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。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf
本文主要介绍基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割,并给出详细步骤和代码。
深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比,因为二者都很容易上手,初学者能够轻松掌握。
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。
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时,我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
谷歌推出了全新的开源模型系列「Gemma」。相比 Gemini,Gemma 更加轻量,同时保持免费可用,模型权重也一并开源了,且允许商用。
机器之心原创 参与:吴攀、QW 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 在山景城成功举行,在首日的 Keynote 中,谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而作为 AI First 的开发者大会,Google I/O 也自然安排了许多有关机器学习开发的内容,比如《教程 | 如何使用谷歌 Mobile Vision API 开发手机应用》。当然毋庸置疑,TensorFlow 也是本届 I/O 大会的关键核心之一。当地时间 18 日下午,谷歌 TensorFlow 开发者支持 Josh Gor
以客户流失数据为例,看 Tensorflow 2.0 版本如何帮助我们快速构建表格(结构化)数据的神经网络分类模型。
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