导读:在开始使用TensorFlow之前,必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念,除非了解它们是如何工作的,否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图,并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月,但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。本文将列出开发人
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html
上一篇我介绍了如何使用Tensorflow的重载操作。这一篇我会说一说Tensorflow中执行顺序和控制依赖关系的理解。
tensorflow是一个很流行的计算框架,目前主要用来做深度学习。但实际上,tensorflow不仅仅可以做深度学习,理论上说任何算法都可以用tensorflow来描述,就在于它做了计算流图这样的抽象,而tensorflow这个名字实际上很自然流。其实提到计算流图,这样的抽象并不是tensorflow首作,计算模型中经常会有图计算,编译器中离开了这玩意玩不转,乃至我们平时的工程涉及到大的规模乃至需要需求模板化的时候,可能都离不开计算流图或者类似这样的模型。所以,其实它对于我们每个人并不是什么新鲜的玩意。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79075392 创建一个计算图而不是直接执行计算的主要好处是什么?主要的缺点是什么? 答:主要好处:
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。
Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。
神经网络具有的推理功能,使得许许多多实时应用变为可能——比如姿态估计和背景模糊。这些应用通常拥有低延迟的特点,并且还具有隐私意识。
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后,我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品,以使其能够为其他应用所用,本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App,使用户能够上传一幅图像,并对其运行Inception模型,实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
特殊情况需要人工更新,可以变量赋值语句assign()来实现 还可以assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新
该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器,通过在输入中添加噪声来训练模型,并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图,并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。
自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀。。。)
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。
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。
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念,以及各种基础模型的简单实现方法,这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
**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。
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们,现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4:
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。 慢
最近看到一个有趣的项目pix2pix-tensorflow。大概功能是用户在网页上画一只猫的轮廓,然后它就可以输出与这个轮廓很相似的猫的清晰图片。出于好奇,就想研究一下这个项目是如何实现的,于是跳入了tensorflow机器学习这个坑。 tensorflow是什么 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。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。Tenso
翻译:穆文&韩小阳 校对:寒小阳 & 龙心尘 导 读 之前的课程里介绍了自然语言处理当中的一些问题,以及设计出来的一些相应的算法。research的东西还是落地到工程应用上比较有价值,之前也手撸过一些toy project,不过这些实现要用在工程中,总是有那么些虚的,毕竟稳定性和效率未必能够保证。所幸的是,深度学习热度持续升温的大环境下,各种大神和各家大厂也陆续造福民众,开源了一些深度学习框架,在这些开源框架的基础上去搭建和实现自己想要的深度学习网络结构就简单和稳定得多了。 有时候选择多了也是麻烦,对框架
必须在模型的其他操作运行之前先明确地完成变量初始化,最简单的方法是添加一个给所有变量初始化的操作,并在模型使用前首先运行该操作
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
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。
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
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/83038677
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题,欢迎进社区提问。
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
上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练,也就是用**Q(s,a)**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据?
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。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
我们首先介绍一下TensorBoard的使用,然后介绍TensorFlow的基本ops,之后介绍张量的数据类型,最后介绍一下如何将自己的输入导入模型。
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释,本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后,那些Python代码就很容易理解了。 与TensorFlow核心(Core)相对的是T
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
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
自己刚开始使用深度学习框架做事情的时候,选择了最容易入门的Keras。Keras是在其它深度学习框架(谷歌的TensorFlow,微软的CNTK以及Theano)的基础上,抽象了底层实现的差异,提供的更高层的API接口。说说Keras的好处吧!个人觉得Keras最吸引人的地方就是API接口的设计特别人性化,对于样本的训练,结果的测试都有一种使用传统机器学习库的感觉;函数式接口设计使得深度网络的时候特别容易,简直就像在玩乐高。如果有人想入门深度学习,我一定也会推荐Keras。
机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述。本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。
导读:NumPy是数据计算的基础,更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据,其性能已成为一个瓶颈。
x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量。
TensorFlow 和其他数字计算库(如 numpy)之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能,这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库(例如 numpy)不能完成的事情(例如自动区分)。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow,并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。
摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载,保留摘要,谢谢!
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