PyTorch是一个基于Python的科学包，用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。PyTorch是NumPy包的另一种选择，它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。
16并不是一个很大的数字。那么，在64个时钟周期内，计算一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），使其能够从16个输入通道、3*3张量卷积中生成具有16*16张瓦片图（tile）的16个输出通道，将需要多少MAC（Multiply-Accumulate Unit，乘加器）呢？
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文接续Tensorboard详解(上篇)介绍Tensorboard和总结Tensorboard的所有功能并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外，tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE九个栏目，本小节将详细介绍这些
使用TensorFlow的基本步骤一般为：定义计算图，执行计算图，查看计算图(可选)。
**张量是所有深度学习框架中最核心的组件，因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。**几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。 长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。关于 LSTM 的更加深刻的洞察可以看看这篇优秀的博客：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/。 我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 Tenso
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的 RNNs (循环神经网络），统一的优化器，并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载，保留摘要，谢谢！
MNIST机器学习入门 博文 ID：机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上
机器之心报道 参与：机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日，谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕，来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上，该框架正式升级到了 1.0 版本，逐渐成为最流行的深度学习框架。今年，TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中，谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
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。
将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。
从编程风格上来说，TensorFlow 有点像在写计划书：需要首先定义整个计算图（模型的结构和运算过程），然后再填充数据并执行。这样，虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化，但也可能使代码看起来有些冗长。
作为一个三观奇正，有志于分享的公众号，奇点在每周五都有“赠书福利”环节，把更多的好书介绍给读者。关注并转发本篇文章，然后将截图发至后台就可以参与抽奖，每周一奇点将会宣布上周幸运读者的名单，请大家持续关注哦，比心~
击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的掌声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 -- 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意外。更一般地说，它们可在任意长度的序列上工作，而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子，它们可以把语句，文件，以及语音范本作为输入，使得它们在诸如自动翻译，语音到文本或者情感分析（例如，读取电影评论并提取评论者关于该电影的感觉）的自然语言处理系统中极为有用。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
2017国庆快乐，非常开心，难得有充足的时间，可以撸代码。最近人工智能的风口很火爆，基于我掌握的情况，可以先了解，最好复习下高中数学知识（矩阵，多维数据，多元N次方程式）。不然很难看懂学习模型，学习公式。 从关系上讲： 人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考或者通过一些算法来达到，而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支，而深度学习（Deep Learning）是人工智能和机器学习的内在，即使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。所以三者关系应该式从外到内：AI→ML→DL→神经网络
TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前，请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow（windows安装请点这里，其他版本请官网找），适当编写文章中提到的例子能提升理解。
在开篇之前，请允许我吐槽几段文字，发泄一下TF的不便之处。如果对这部分内容不敢兴趣请直接看正文内容。
选自GitHub 作者：Adam Bouhenguel 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、蒋思源 近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。 GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）定义
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架，并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案，TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展，在它的支持下，前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能，尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势，而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力，也具有更好的隐私性，同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发，这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API，TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用（许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码），或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络，为了能够让开发者尽快熟悉相关知识，TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型，它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》（英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》），它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
卷积神经网络(Convolution Neural Network)是深度学习领域中的一种特征提取工具。相较于传统的全连接神经网络(Fully-Connected Neural Network)，卷积神经网络具有局部连接(local connectivity) 和 参数共享(parameter sharing)的优势，在减少了参数的情况下提高了特征提取的能力，因此被广泛使用。本文从PyTorch官方文档中关于torch.nn.conv2d的内容出发来解释多通道卷积的概念.
上一期我们发布了“一文读懂TensorFlow（附代码、学习资料）”，带领大家对TensorFlow进行了全面了解，并分享了入门所需的网站、图书、视频等资料，本期文章就来带你一步步上手TensorFlow。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展，并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大，
随着无人驾驶的火爆，深度学习在无人驾驶中的应用受到广泛关注，我在工作中对此有所接触，因此进行了相关学习和整理，给大家大家可以参考。 📷 TensorFlow深度学习框架 TensorFlow基本概念 1.TensorFlow计算模型——计算图 Tensor：张量，可以简单理解为多维数组 flow：流，张量间通过计算相互转化过程 TensorFlow是一个通过 计算图 形式来描述编程的系统。每一个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了计算间的依赖关系。 📷 计算图的使用 Tensorflow程序分为两
本文长度为7196字，建议阅读10分钟 本文为你讲解如何使用Tensorflow进行机器学习和深度学习。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展，并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大，该框架学习门槛并不高，只要掌握Python安装和使用，并对机器学习和神经网络方面的知识有所了解就可以上
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构，那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
将维数1插入张量的形状中。(弃用参数)有些论点是不赞成的。它们将在未来的版本中被删除。更新说明:使用axis参数。给定一个张量输入，这个操作在输入形状的维数索引轴上插入一个维数为1的维度。尺寸指标轴从零开始; 如果为轴指定一个负数，则从末尾向后计数。如果希望向单个元素添加批处理维度，此操作非常有用。例如，如果你有一个shape [height, width, channels]的图像，你可以用expand_dims(image, 0)将它做成一批1个图像，这将生成shape [1, height, width, channels]。
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程： 如果知道可以划分为多少个类别： 这里以划分x个类别为例： 1、随即在数据中抽取x个样本，当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值，这个这个值于中心点相同，结束聚类。 如果不相同，以计算出的平均值为中心点，再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类，就需要当做超参数处理。 模块： s
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。python版本为python3，实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/82984443
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
本文为中国大学MOOC课程《人工智能实践：Tensorflow笔记》的笔记中搭建神经网络，总结搭建八股的部分
AI （Artificial Intelligence）人工智能及机器学习（Machine Learning）最近大热，Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡，最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统，我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人，在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin，Google数一数二，被用来打造下一代Google核心大脑的（Go
TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法，为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow2.0 Alpha版正式发布，2.0版相比之前的1.x（1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本）版做了很大的改进，在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升，对于初次接触TensorFlow的读者来说，建议直接从2.0版开始使用。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，Python中文社区新Logo设计人，纯种非CS科班数据分析人，沉迷Keras。在Cambridge做了点小事，深度学习的小学生。❈— 目录： Tensorflow在Windows10的安装 Tensorflow，那么什么是Tensor？ 为什么Tensorflow那么受欢迎？ CNTK分析。 Reference Tensorflow在Windows10的安装 在Windows玩了很久的Tensorflow，但由于某些不可抗因素，硬是格式化了Windows。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到：
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量（Tensor）对象熵，所有的运算操作（Operation）也都是基于张量对象进行的，我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘，想加等一些基本运算操作的组合。
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。
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生，如果你有如下需求，请选择Keras：
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。
TensorFlow的安装参考官网：https://www.tensorflow.org/install/?hl=zh-cn TensorFlow是一个开源软件库，采用数据
关于“tensorflow”这个专栏，我打算一直更新下去，文章基本都是随着我的进度来的，我也是查找了一些资料并根据自己的一些理解写的，可能内容偶尔会有错误，如果出现错误，大家可以在公众号后台滴滴我，或者直接微信轰炸我，我不会介意的。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
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