项目链接:https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials
Android Studio仍然在疯狂更新中,隔一段时间打开Android Studio,就会提示有新版本,对此我已经见怪不怪。一般而言,我会顺手点击一下升级。今天我又点击了升级,粗略看了一下新版本4.1的特性说明,其中有一项是:使用TensorFlow Lite模型。出于对机器学习的兴趣,于是就研究了一番这个新特性。
深度学习框架是简化人工神经网络 (ANN) 开发的重要工具,并且其发展非常迅速。其中,TensorFlow 和 PyTorch 脱颖而出,各自在不同的机器学习领域占有一席之地。但如何为特定项目确定理想的工具呢?本综合指南[1]旨在阐明它们的优点和缺点。
神经网络正逐渐影响人类生活环境,包括医学诊断、自动驾驶、企业和司法决策过程、空中交通管制、以及电网控制。这些人类可以做到的事,神经网络也有可能做到。它可以拯救生命、为更多的人提供帮助。然而,在实现这些应用之前,我们首先需要确定神经网络到底是不是可靠的,因此它的修正和调试方法恰恰是我们现在所缺失的。
本篇文章将是本系列文章的最后一篇。本专题将iOS中有关Machine Learning的相关内容做了整体梳理。下面是专题中的其他文章地址,希望如果你有需要,本专题可以帮助到你。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
GitHub链接:https://github.com/waleedka/hiddenlayer
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。
机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果,但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。
每个组织都有自己的数据管理方式。有的公司准备自研并制定了长期计划,有的公司使用最新的数据管理工具和技术,有的公司则是为了满足监管机构的要求。这几种的思路完全不一样。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
原文链接 / http://ai.googleblog.com/2020/11/announcing-objectron-dataset.html
TensorFlow Extended: An end-to-end machine learning platform for TensorFlow--Robert Crowe(Google)
本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中,我们将使用Keras和Theano,重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析,另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的,需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中,我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同,并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外,我们还将讨论在没有深度学习时,医学图像分析是如何进行的;以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分
Tensorflow是最受欢迎的免费开放源代码机器学习库之一,可帮助您执行各种机器学习和深度学习项目。它可以用于各种任务,包括训练,推理,可视化ML和DL模型。它还提供了各种各样的预训练模型。
保存模型并不限于在训练之后,在训练之中也需要保存,因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况。我们自然希望能够将辛苦得到的中间参数保留下来,否则下次又要重新开始。这种在训练中保存模型,习惯上称之为保存检查点。
Android Studio 4.1 主要是包含了各种新功能和改进,其中 Android Gradle 插件也升级为 4.1.0,要了解更多信息请查看完整的 Android Gradle 插件发行说明:https://developer.android.com/studio/releases/gradle-plugin#4-1-0
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
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始,在这一阶段,更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配,比如手机和智能手表。这些都是人工智能
导读 鉴于使用深度学习方法按照本文所介绍的步骤处理结构化数据有以下的好处:快;无需领域知识;表现优良,本文主要详细讲述如何用深度学习方法处理结构化数据。 在机器学习/深度学习或任何类型的预测建模任务中,都是先有数据然后再做算法/方法。这也是某些机器学习方法在解决某些特定任务之前需要做大量特征工程的主要原因,这些特定任务包括图像分类、NLP 和许多其它「非常规的」数据的处理——这些数据不能直接送入 logistic 回归模型或随机森林模型进行处理。相反,深度学习无需任何繁杂和耗时的特征工程也能在这些类型的任务
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程,探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库,为自然语言处理(NLP)任务提供了一系列强大的工具和功能。
还记的吴恩达在斯坦福最新的深度学习课程么?那是继deeplearning.ai深度学习专项课程之后吴恩达的又一神作。
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
【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
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块,以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》,CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
翻译 | 刘畅Troy 谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览!该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的,据Google网站描述,对移动和嵌入式设备来说,TensorFlow是一种轻量级的解决方案,支持多平台运行,从机架式服务器到微小的物联网设备。近几年来,由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长,所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。 在本文中,Google展示了TensorFlow Lite的框架构成以
本文介绍了TensorFlow Lite的架构设计、功能特性、开发工具包、模型文件格式以及如何在移动和嵌入式设备上部署模型。作为TensorFlow Lite的预览版,它已经支持在Android和iOS平台上运行,并提供了Java API、C++ API和解释器。开发人员可以使用预训练好的模型,例如MobileNet和Inception V3,并将它们应用于自定义的移动和嵌入式设备。
机器学习有许多用处,并提供了一个充满未知性的世界。然而,有些人可能会退缩,认为它太难了,其实并不是这样的。使用TensorFlow Lite并不一定都是机器学习专家。下面给大家分享我是如何开始在Android上构建自己的定制机器学习模型的。
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
https://github.com/oborchers/Medium_Repo/blob/master/Putting%20GPT-Neo%20into%20Production%20using%C2%A0ONNX/ONNX-Export.ipynb
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
今年初,Facebook 推出了 PyTorch 1.0,该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前,你需要很熟悉 Scikit-learn,Pandas,NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
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。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载
本文介绍了TensorFlow的基础知识,并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法,包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
大数据文摘作品 作者:钱天培、小鱼 就在刚才,Google宣布TPU测试版对外开放! 9个月前,Google在I/O大会上揭开TPU的神秘面纱。(点击查看大数据文摘相关报道) 当时,仅有极少部分开发者有幸能够一探其究竟。而从今天起,所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU! 据Google称,每个云端TPU都由四个定制的ASIC构成,每个板卡可以提供高达180 teraflops的浮点性能和64 GB的高带宽内存。作为对比,目前市面上广泛试用的英伟达Tesla P100 G
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。
机器之心报道 编辑:泽南 上周,Google 开发者大会重聚线下。 自从十年前吴恩达、Quoc Le 等人发表「识别猫」论文,引发技术革命之后,Google 一直引领着机器学习的风向,这家公司举办的开发者大会总会受到人们额外的关注。 9 月 14 日到 15 日,Google 开发者大会在上海举行。在这场活动中,Google 围绕自身在科技领域的最新技术,介绍了跨平台技术、隐私保护、机器学习、XR 等技术,以及与很多合作伙伴的最新落地成果。 在机器学习领域里,TensorFlow 作为最流行的框架一直被人
今天,谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同时发布了 EfficientNet-Lite,该模型运行在 TensorFlow Lite 上,且专门针对移动设备 CPU、GPU 以及 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-Lite 为边缘设备带来了 EfficientNet 上强大的性能,并且提供五个不同版本,让用户能够根据自己的应用场景灵活地在低延迟与高精度之间选择。
选自Github 机器之心编译 参与:Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架,在这篇文章中,我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
根据世界健康组织的统计,全球约有 2.85 亿位视力障碍人士,仅美国就有 810 万网民患视力障碍。
| 导语 BERT模型在多种下游任务表现优异,但庞大的模型结果也带来了训练及推理速度过慢的问题,难以满足对实时响应速度要求高的场景,模型轻量化就显得非常重要。因此,笔者对BERT系列模型进行剪枝,并部署到实际项目中,在满足准确率的前提下提高推理速度。 一. 模型轻量化 模型轻量化是业界一直在探索的一个课题,尤其是当你使用了BERT系列的预训练语言模型,inference速度始终是个绕不开的问题,而且训练平台可能还会对训练机器、速度有限制,训练时长也是一个难题。 目前业界上主要的轻量化方法如下
大数据文摘作品 作者:龙牧雪 魏子敏 相隔近半年,谷歌TensorFlow Lite终于正式发布。 11月15日凌晨,谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版(developer preview)。 有了TensorFlow Lite,应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。今年5月,谷歌在I/O开发者大会上宣布了TensorFlow Lite项目(见大数据文摘相关报道 Google I/O 2017终于来了:GoogleLens,谷歌云TPU横空出世,Youtube直播打赏受争议) Ten
您是否曾经利用 Siri、Alexa 或者 Cortana 以对话方式设置闹钟、呼叫朋友甚至是安排会议日程?相信大多数朋友和我一样,感觉虽然这些方案在日常生活与工作中能够起到一定作用,但仍然很难与之谈论一般性、特别是哲学层面的话题。 通过自然语言与机器交互属于通用型人工智能方案的基本要求之一。这一 AI 研究领域被称为对话系统、口语对话系统或者是聊天机器人。在这类场景下,机器需要能够结合对话背景为用户提供翔实的答案,而且在理想情况下应实现与人类无异的沟通效果。 但在实践当中,最后一项要求往往很难达成。不过
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