“氢元数据”定位于基础数据服务商。开发服务的先行者，平台是以自有数据为基础，通过各种便捷服务整合及第三方数据接入，为互联网开发全行业提供标准化API技术支撑服务平台。...公司提供API数据推送和定制化数据解决方案。公司提供的产品包括以下四项： 数据源API：独有数据采集模式，爬虫实时动态采集互联网大数据。...深度整合互联网数据资源，全面挖掘数据的应用价值，自有数据规模超过2000TB。数据资源涵盖资讯信息、电商数据、工商数据、招投标信息等垂直应用基础数据包和API接口，提供免费接口测试服务，可按需定制。...应用API：通过对大数据应用的多年积累，拥有垂直化大数据应用模型。对领域内所有数据源进行整合、分析、业务建模与可视化，形成完善的大数据应用产品，从而获得新的商业见解。...涵盖口碑分析、社会化营销、广告价值分析等多个大数据应用产品。 第三方API集市：专注数据的跨界应用，为数据需求方、数据提供方、数据服务方等提供多种合作方式。
图2 人工神经网络的每一层由大量的节点（神经元）组成，层与层之间有大量连接，但是层内部的神经元一般相互独立。深度学习的目的就是要利用已知的数据学习一套模型，使系统在遇见未知的数据时也能够做出预测。...那何为分布式？分布式架构目的在于帮助我们调度和分配计算资源（甚至容错，如某个计算节点宕机或者太慢），使得上千万、上亿数据量的模型能够有效地利用机器资源进行训练。...可以轻松地共享预训练模型（如Caffe的模型及TensorFlow中的slim模块）。 没有编译过程。深度学习是朝着更大、更复杂的网络发展的，因此在复杂图算法中花费的时间会成倍增加。...这类人主要是做一些基础的应用服务，如基础的语音识别服务、基础的人脸识别服务，为其他上层应用方提供优良的模型。 工业研究者。这类人群不会涉及太深的算法，主要掌握各种模型的网络结构和一些算法实现。...现在TensorFlow提供了一个快速试验的框架，可以尝试新算法，并训练出模型，大大提高了科研产出率。 自动求微分（auto-differentiation）。
观点 | 三大特征选择策略，有效提升你的机器学习水准 教程 | 如何为单变量模型选择最佳的回归函数 机器学习老中医：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差 教程 | 如何为时间序列数据优化K-均值聚类速度？...教程 | 无监督学习中的两个非概率模型：稀疏编码与自编码器 深度 | 从任务到可视化，如何理解LSTM网络中的神经元 教程 | 将注意力机制引入RNN，解决5大应用领域的序列预测问题 教程 | 听说你了解深度学习最常用的学习算法...教程 | 如何为神经机器翻译配置编码器-解码器模型？...教程 | 用数据玩点花样！如何构建skip-gram模型来训练和可视化词向量 教程 | 利用TensorFlow和神经网络来处理文本分类问题 5....、保存和恢复机器学习模型 快速开启你的第一个项目：TensorFlow项目架构模板 TensorFlow初学者指南：如何为机器学习项目创建合适的文件架构 教程 | 七个小贴士，顺利提升TensorFlow
TensorFlow Eager 可以让你像使用 Numpy 那样轻松地构建神经网络，其巨大优势是提供了自动微分（无需再手书反向传播，(*^▽^*)！）。...谷歌大脑的开发团队曾表示，Eager Execution 的主要优点如下： 快速调试即刻的运行错误并通过 Python 工具进行整合 借助易于使用的 Python 控制流支持动态模型 为自定义和高阶梯度提供强大支持...将图像数据传输到 TFRecords——下图将教你如何把图像数据及其元数据传输到 TFRecords 上。 ? 06....构建一个用于情绪识别的 CNN 模型——下图将教你使用 TensorFlow Eager API 和 FER2013 数据集从零开始构建一个 CNN 模型。...构建一个时序回归 RNN——下图展示了如何为时序预测构建一个 RNN 模型。 ? ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
TensorFlow Eager 可以让你像使用 Numpy 那样轻松地构建神经网络，其巨大优势是提供了自动微分（无需再手书反向传播，(*^▽^*)！）。...谷歌大脑的开发团队曾表示，Eager Execution 的主要优点如下： 快速调试即刻的运行错误并通过 Python 工具进行整合 借助易于使用的 Python 控制流支持动态模型 为自定义和高阶梯度提供强大支持...将图像数据传输到 TFRecords——下图将教你如何把图像数据及其元数据传输到 TFRecords 上。 ? 06....构建一个用于情绪识别的 CNN 模型——下图将教你使用 TensorFlow Eager API 和 FER2013 数据集从零开始构建一个 CNN 模型。...构建一个时序回归 RNN——下图展示了如何为时序预测构建一个 RNN 模型。 ?
判别器与二元交叉熵损失和 Adam 优化器分开编译。在 GAN 训练期间，判别器被冻结以防止其权重更新。然后使用二元交叉熵损失和 Adam 优化器编译 GAN 模型。...个性化推荐 VAE、GAN 和 Transformer 等生成式 AI 技术通过提供高度定制和个性化的内容正在彻底改变推荐系统。...通过分析用户数据，这些模型为产品、服务和内容提供定制推荐，从而增强用户体验和参与度。 创意内容生成 生成式人工智能使艺术家、设计师和音乐家能够探索新的创造力领域。...通过分析用户行为和偏好，人工智能模型生成个性化广告和营销内容。它为个人客户提供量身定制的消息和优惠。这增强了用户参与度并提高了营销效率。...多模态生成模型 多模式生成模型结合不同类型的数据，如文本、图像和音频，引起了人们的关注。这些模型可以跨多个模态生成多样化且协调的输出，使内容创作更丰富和更沉浸。
新智元报道 来源：ai.googleblog 编译：三石 【新智元导读】谷歌AI发布新成果，TF-Ranking：这是一个应用于Learning to Rank、基于TensorFlow的可扩展库...在许多情况下，Learning to Rank应用于较大的数据集，在这些场景中，TensorFlow可扩展性是具有优势的。...此外，谷歌团队坚信一个有用的开源库，其关键不仅在于提供合理的默认值(sensible default)，还在于授权用户开发他们自己的定制模型。...因此，团队提供了灵活的API，用户可以在API中定义和插入自己定制的损失函数、评分函数和指标。...因此，任何对构建真实世界数据密集型排名系统(如Web搜索或新闻推荐)感兴趣的人都可以使用TF-Ranking作为强大，可扩展的解决方案。 经验评估是任何机器学习或信息检索研究的重要组成部分。
因此，低级细节在默认状态下是隐藏的（如权重初始化 ops、梯度、一般层类型的内部 ops 等）。HiddenLayer 还将常用层序列叠在一起。...自定义图 隐藏、折叠节点的规则是完全可定制的。你可以用 graph expressions 和 transforms 添加自己的规则。...Demo PyTorch： pytorch_graph.ipynb：此 notebook 展示了如何为一些流行的 PyTorch 模型生成图。...：此 notebook 介绍了如何为不同的 TF SLIM 模型生成图。...用 TensorFlow 或 PyTorch。 c. 用 GraphViz 及其 Python 封装来生成网络图。
有了TFLite模型后，我们需要模型开发者提供模型的输入、输出等信息，然后编写封装类，对图片进行预处理（比如裁剪、规范化等等），这对于开发者而言，枯燥而且容易出错。...查看模型元数据（metadata）和用法 在Android Studio中双击 ml/ 文件夹下的模型文件，可以看到模型的详细信息，比如我所使用的 mobilenet_v1_0.25_160_quantized...不足之处 当然，作为新开发的特性，并不是所有的tflite模型都能通过这种方式导入，目前这种使用方法还存在如下几种限制： tflite模型必须包含元数据。...如果你希望得到包含元数据的模型，一种方法是前往TensorFlow Hub下载模型，一种方法是自行为tflite模型添加元数据。...这里有一篇指导说明如何为TFLite模型添加元数据： https://tensorflow.google.cn/lite/convert/metadata 目前进支持图片分类和风格迁移类的模型，当然随着开发进程
AdaNet提供以下特征： Estimator API，可轻松训练、评估和服务AdaNet模型。 学习在TensorFlow中集成用户定义的子网。...但随着计算能力和专用深度学习硬件（如TPU）变得更容易获得，机器学习模型的一个趋势是变得更大，集成（ensemble）也就变得更加重要。...它集成了开源工具，如TensorFlow Hub模块，TensorFlow Model Analysis和Google Cloud的Hyperparameter Tuner。...这还将带来另一个好处：我们可以使用更多的训练数据来训练子网。 可扩展性 我们认为，为满足研究和生产制作AutoML框架的关键在于不仅要提供合理的默认值，还要允许用户尝试自己子网及模型的定义。...（比如DenseNet），甚至能够提供AmoebaNet风格的模型吗？指导超参数/架构选择过程的元策略（网格搜索/贝叶斯等）有哪些呢？谢谢！ 这是个好问题！
TensorFlow提供多个API。最低级别的API - TensorFlow Core - 为您提供完整的编程控制。更高级别的API构建在TensorFlow Core之上。...OpenNN旨在从数据集和数学模型中学习。 数据集 函数回归。 模式识别。 时间序列预测。 数学模型 最佳控制。 最佳形状设计。 数据集和数学模型 反问题。...Neuroph的核心类对应于基本的神经网络概念，如人工神经元，神经元层，神经元连接，权重，传递函数，输入函数，学习规则等.Neuroph支持常见的神经网络架构，如具有反向传播的多层感知器，Kohonen...DL4J可以通过Keras从大多数主要框架导入神经网络模型，包括TensorFlow，Caffe和Theano，通过跨数据科学家，数据工程师和DevOps的跨团队工具包弥合Python生态系统和JVM之间的差距...使用Skymind的模型服务器在生产中提供机器学习模型。
隐藏在机器学习系统后的语言 TensorFlow（TF）已经算是着一种「编程语言」了，因为在这个框架下我们完全可以使用它所提供的类和对象编写一个模型。...TensorFlow 和类似工具的呈现方式是「库」，但它们是极其不寻常的库。大部分库提供一套简单的函数和数据结构，而不是全新的编程系统和运行时（runtime）。 为什么创建新语言？...训练模型要求极高的硬件支持、合适的数值、低解释器开销和多种并行化。通用语言如 Python 勉强可以提供这些特征，但 TensorFlow 可以无缝处理它们。 不过有一个障碍。...构建提供完全灵活性且达到顶尖性能的运行时非常困难，但是最强大的模型和突破性的结果需要这二者。使用机器学习和复杂树结构数据需要可微且递归的算法。 ? 该方法的另一个缺陷是，目前需要上面讨论的元编程。...大量研究开始开发快速语言（如 PyTorch），但并没有加快 Python 的速度。Python 的语义使它很难提供模型级别的并行化，或者为小型设备编译模型。
在这些成功的基础上，提高模型对 3D 物体的理解力有很大的潜力来支持更广泛的应用场景，如增强现实、机器人、自动化和图像检索。...这些模型是在 MediaPipe 中发布的，MediaPipe 是谷歌的开源框架，用于跨平台可定制的流媒体机器学习解决方案，它同时也支持机器学习解决方案，比如设备上的实时手势、虹膜和身体姿态跟踪。...这些数据集中的物体包括自行车、书籍、瓶子、相机、麦片盒、椅子、杯子、笔记本电脑和鞋子等，和数据集一起发布的具有以下内容: 1.视频序列 2.带注释的标签(目标的3D 边界框) 3.AR 元数据 (如照相机姿态...Tensorflow、Pytorch、Jax并且可视化数据集 除了数据集，谷歌还开放了数据管道来解析 Tensorflow、 PyTorch 和 Jax 框架中的数据集。...还提供了 colab notebook 的实例 。 通过发布这个 Objectron 数据集，谷歌希望能够使研究团体推进三维物体几何理解的极限。
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。...动态计算图：PyTorch 对动态计算图的支持允许对模型进行实时调整。 轻松的多 GPU 支持：使用 PyTorch，数据并行性和计算任务的分配并不复杂。...TensorFlow 在 TensorFlow 中，首先定义计算图。只有设置好图表后，您才能在会话中运行它并输入数据。...TensorFlow Lite：专为移动和嵌入式设备量身定制，允许在资源有限的边缘设备上进行机器学习。...扩展库：TorchText、TorchVision 和 TorchAudio 等库正在不断开发，为从 NLP 到计算机视觉的一系列应用提供预训练的模型和数据集。
这个公式适用于每个隐藏层和输出层，就是 W 的值和 f 的形式会不一样， 其中 W 是某一层的权重矩阵，x 是某层的输入向量，a 是某层的输出向量 模型要学习的东西就 W。...Neural Networks Are Cool 理论 神经网络的前世 神经网络 之 感知器的概念和实现 神经网络 之 线性单元 手写，纯享版反向传播算法公式推导 常用激活函数比较 模型...图解何为CNN 用 Tensorflow 建立 CNN 图解RNN CS224d－Day 5: RNN快速入门 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题 用 RNN 训练语言模型生成文本...RNN与机器翻译 用 Recursive Neural Networks 得到分析树 RNN的高级应用 TensorFlow 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 用...Tensorflow 建立 CNN 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络 ----
编译需要指定一些参数，为您的网络模型定制训练方案，尤其需要指定的参数是用于训练网络的优化算法和该优化算法所使用的损失函数。...拟合网络需要指定训练数据，包括与输入层神经元数匹配的矩阵X和与输出层神经元数匹配的向量y。 网络模型会使用反向传播算法进行训练，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...就会返回一个历史对象，这个对象提供了训练过程中模型性能的各种信息的概览，包括损失函数的结果和编译模型时指定的任何其他指标。...网络可以在训练数据上进行评估，但是这并不能提供关于这个网络预测能力的信息，因为这个网络模型就是在训练数据上建立起来的。 我们可以在另一个在训练时没有用到的数据集上评估网络的性能。...拟合完成后，我们将在训练数据上评估模型，然后在训练数据上在进行测。这样做并不正规，只是为了简便而已，正常的情况应该是在单独的测试数据集上评估模型，并对新数据进行预测。 下面提供了完整的代码。
，向前计算这一层的每个神经元的值 用矩阵来表示 这个公式适用于每个隐藏层和输出层，就是 W 的值和 f 的形式会不一样， 其中 W 是某一层的权重矩阵，x 是某层的输入向量，a 是某层的输出向量 模型要学习的东西就...Neural Networks Are Cool 理论 神经网络的前世 神经网络 之 感知器的概念和实现 神经网络 之 线性单元 手写，纯享版反向传播算法公式推导 常用激活函数比较 模型...图解何为CNN 用 Tensorflow 建立 CNN 图解RNN CS224d－Day 5: RNN快速入门 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题 用 RNN 训练语言模型生成文本...RNN与机器翻译 用 Recursive Neural Networks 得到分析树 RNN的高级应用 TensorFlow 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 用...Tensorflow 建立 CNN 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络 END.
TensorFlow 2.0有一个很友好的地方，就是提供了多种不同的抽象方式，可以根据自己的需求来选择。这些API分成两种风格： 一是符号式 (Symbolic) ，通过操作分层图来搭建模型。...△ 用上文代码搭建的模型，就长这样 TensorFlow 2.0还提供了另一种符号式API，叫Keras Functional。...符号式的模型会提供一个一致 (Consistent) 的API。这样，重复利用和分享就都会简单一些。比如，在迁移学习里，可以访问中间层的神经元，从现有模型里搭建起新的模型： ?...符号式的模型，是由一个自然且易于复制的数据结构来定义的。...正因如此，TensorFlow才要同时提供命令式API (如Subclassinng)。 而两类API是完全可以互操作的。这样，就可以混合搭配，把一种模型嵌套在另一种模型里。
【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。...在过去一年半的时间里，在我们的用户和公司内外的合作伙伴的帮助下，TensorFlow Serving 得以提供先进的性能、最佳的实践和标准: 开箱即用的优化服务和可定制性：我们现在提供一个预构建的规范服务二进制文件...同时，我们添加了一个基于注册表的框架，允许我们的库被用于定制（甚至是非TensorFlow）的服务场景。 多模型服务：从一个模型扩展到多个并行服务的模型，会出现一些性能上的阻碍。...标准化模型格式：我们将 SavedModel 添加到 TensorFlow 1.0，为社区提供了一种单一标准的模型格式，可以跨训练和服务工作。...我们最近在生产中推出了一个1TB+的模型，并取得了良好的效果，希望很快开源。 再次感谢我们所有的用户和合作伙伴，他们提供了反馈、代码和想法。
通过谷歌云VM，这些装置通过TensorFlow编程模型提供180 tflops的计算能力。 ? 3....如Resnet，MobileNet，DenseNet和SqueezeNet（物体分类），RetinaNet（对象检测）和Transformer（语言建模和机器翻译）等模型实现可以帮助用户快速入门： https...极简机器学习模型训练 传统上，给定制ASIC和超级计算机编程需要非常深厚的专业知识。而现在，你可以用高级TensorFlow API对Cloud TPU编程。...以后，Google会逐渐推出更多模型实现。不过，想要探险的机器学习专家也可以用他们提供的文档和工具，自行在Cloud TPU上优化其他TensorFlow模型。...具有冒险精神的机器学习专家或许可以用谷歌提供的文档和工具，自己在Cloud TPU上优化其他TensorFlow模型。
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