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Google Earth Engine（GEE）——TensorFlow支持深度学习等高级机器学习方法（非免费项目）

TensorFlow 和地球引擎 TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。...有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。...Earth Engine 将自动平铺输入波段并根据需要调整输出投影以进行比例更改和覆盖。（有关平铺工作原理的更多信息，请参阅 TFRecord 文档）。...请注意，即使带是标量（最后一个维度将为 1），地球引擎也会始终将 3D 张量转发到您的模型。 几乎所有的卷积模型都有一个固定的输入投影（模型训练的数据的投影）。...在这种情况下，请在调用 时将fixInputProj参数设置为trueee.Model.fromAiPlatformPredictor()。在可视化预测时，在缩小具有固定输入投影的模型时要小心。

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分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding

首先，在具有平铺内存布局（ tiled memory layouts ）的现代加速器（modern accelerators）上，有效地划分张量是非常重要的。...多维权重张量的分片方式以及训练集群拓扑结构会给通信原语的效率带来高度影响。我们的图变换会仔细地为每个张量选择分片格式，以便有效地分片和取消分片。...我们在TensorFlow中用XLA实现了这种分片方法，其中大部分的分析和转换通过XLA完成。...在具有平铺内存布局（tiled memory layouts）的加速器上，如何将张量在不同副本之间划分是很棘手的，因为格式化数据可能会很费事费力。...首先，一个明显的问题是通信很容易受到延迟限制；其次，小分片本身可能需要在平铺内存布局中进行大量填充，因此实际传输的数据大小可能比完整张量大得多。

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    如何在GPU上设计高性能的神经网络

    在这种情况下，矩阵-矩阵退化为矩阵-向量的乘法。然而，在实践中，批大小从不为1。...图3:在NVIDIA CPU-GPU系统的完整内存层次中递归应用平铺/块矩阵-矩阵乘法。GEMM表示一般矩阵乘法。 我们不会在这里进入精确的平铺矩阵乘法算法，感兴趣的读者参阅本文。...NVBLAS是GEMM的Nvidia实现，它利用了内部的GPU架构，实现了平铺/块矩阵乘法。PyTorch和TensorFlow链接到Nvidia GPU上的这个库。类库为你做所有繁重的工作。...在这种情况下，线性层变成了内存界而不是算术界。这就是为什么批量大小为1一般不用于生产机器学习算法的原因。 图7。机器学习中一些常见操作的算术强度。...这可以导致在Volta上使用张量磁心比使用没有张量磁心6倍的加速。因此，第二个要点是，如果尺寸不是8或16的倍数，那么建议适当填充尺寸。

    1.2K10

    Hinton等谈深度学习十年；PyTorch落地Linux基金会的影响；机器学习界的“GitHub”｜AI系统前沿动态

    成立基金会将确保社区成员以透明和公开的方式作出决定。链接： mp.weixin.qq.com/s/832JBlOlJ…www.reddit.com/r/MachineLe…2. 深度学习十年后撞墙了？...此版本还标志着 TensorFlow 决策森林 (TF-DF) 1.0 版本的到来！链接： mp.weixin.qq.com/s/UYg3-lTK9…4. 提速还能不掉点！...Groq：从头设计一个张量流式处理器架构不同于传统的CPU和GPU架构，Groq从头设计了一个张量流处理器 (TSP) 架构， 以加速人工智能、机器学习和高性能计算中的复杂工作负载。...本文试图帮助了解这些显存相关的概念，包括一些特殊存储作用是什么，性能如何以及在CUDA中怎么用。链接： zhuanlan.zhihu.com/p/4621914219....在Hugging Face上，用户可以托管机器学习模型和数据集等，对它们进行共享、协作和评价，最后将它们投入生产应用，这种模式有点像Github上的托管和协作模式。

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    Google Earth Engine（GEE）——TFRecord 和地球引擎

    TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和 这里tf.data描述的包 加载 。本页介绍了 Earth Engine 如何在 或和 TFRecord 格式之间进行转换。...如果在属性中导出带有数组的表，则需要在读取时告诉 TensorFlow 数组的形状。导出到 TFRecord 文件的表将始终使用 GZIP 压缩类型进行压缩。...如本例所示，扁平化列表可以拆分为多个单独的像素 . 或者可以像本例一样恢复导出补丁的形状。 为了帮助减少边缘效应，导出的补丁可以重叠。...，在这种情况下，沿最大 x/y 边缘的边界平铺将被丢弃）。...默认值：假 collapseBands 如果为 true，则所有波段将组合成一个 3D 张量，采用图像中第一个波段的名称。

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    深度学习｜Tensorflow2.0基础

    标量（Scalar）:单个实数，如1、2、3、4，我们可以说标量的维度是0。 向量（Vector）:通过[]来包裹的n个实数的集合，如[1,2,3]，向量的维度是1。...矩阵（Matrix）:n行m列实数的有序集合，如[[1,2],[3,4]]，矩阵的维度是2。 张量（Tensor）:当数据的维度大于2的时候，我们就可以把它称为张量了。...创建张量 在python中我们可以直接使用“=”的方式来创建数据，但是在Tensorflow中，为了能够使用其内部使用的函数，所以我们需要用Tensorflow中内置的函数来进行张量的创建。...的数值精度 对于数值类型的张量，我们可以保存为不同字节长度的精度，如浮点数3.14既可以保存为16位长度，也可以保存为32位、64位等，当然位数越长也就意味着精度越高，统一占用的内容空间也就越大。...] : a 维度对齐到最左边，a 维度后的所有维度全部读取，a 维度按 a 方式 读取。这种情况等同于 a 索引/切片方式。 [...

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    前端入门机器学习 Tensorflow.js 简明教程

    人工智能、机器学习、Tensorflow三者关系 人工智能是近几年火热的话题，同时人工智能也是一门很庞大的学科。那么如何实现人工智能？机器学习就是其中一种实现方式。 机器学习又是什么？...那么如何以编程的形式使程序拥有机器学习能力？Tensorflow库是一款很好的机器学习的编程库。而本文的Tensorflow.js是Tensorflow的JS版本。...Tensor（张量） Tensor（张量） 是TensorFlow中的基本数据结构，它是向量和矩阵向更高维度的推广，从编程的角度来看，它的核心数据不过就是多维数组。...下面我们看下在Tensorflow.js中如何用机器学习的编程方式实现。...进行两次卷积提取特征和池化后使用了tf.layers.flatten将立体数据平铺，最后根据平铺数据通过tf.layers.dense全链接层作为预测输出。这样一个简单的卷积神经网络就构建完成。

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    输入示例，自动生成代码：TensorFlow官方工具TF-Coder已开源

    2003.09040.pdf 用过 TensorFlow 框架的应该都知道，在操纵张量时，需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性，当然还需要考虑数学正确性。...TF-Coder 的原理是：给出期望张量变换的输入 - 输出示例，TF-Coder 运行组合搜索，找出能够执行此变换的 TensorFlow 表达式，并最终输出对应的 TensorFlow 代码。...具备多种 bucketing 操作，但要弄清楚哪种操作适合执行这种 bucketing，也是比较棘手的事情。...是否存在更简单或更好的方式？...通过这种方式，TF-Coder 可以帮助开发者编写简单准确的代码，且无需痛苦的 debug 过程。 局限性 不过，TF-Coder 也有其局限性。

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    TF-char3-分类问题

    ；通过0-1表示正反面的方式，叫做数字编码。...保存的形状是[h,w,3]的张量Tensor，即3维数组 如果是灰色照片，像素点就是一个1维、长度为3的向量；使用形状为[h,w]的二维数组来表示一张图片信息，也可以表示成[h,w,1]形状的张量...利用TF下载MNIST数据 导入各种子库 加载数据集 将数据转成张量形式 将输出y转换成one-hot编码形式 构建数据集对象和批量训练 import os import tensorflow as from...tensorflow import kreas # 导入子库 from tensorflow.kreas import layers, optimizers, datasets (x,y), (...图片的输入格式 一张图片使用的是矩阵方式存储，shape为：[h,w]； b张图片使用shape为[b,h,w]的张量X进行存储 模型只接受向量形式的输入特征向量，需要将矩阵形式平铺成[hw]的向量

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    百倍提升张量计算：谷歌开源TensorNetwork

    昨天，Google AI 发布了 TensorNetwork，它使用 TensorFlow 机器学习框架作为后端，并用 GPU 优化来提高张量计算的效率。...为了解决这个问题，人们开发了张量网络（tensor network）这一数据结构。 张量网络让我们专注于量子态与现实世界问题最相关的部分——如低能态，并忽略那些不太相关的部分。...），但如果我们要处理高阶张量，这种符号表示法就会很繁琐。...张量的图解表示 以这种方式表示张量的优点是可以简洁地编码数学运算，例如将一个矩阵乘以一个向量以产生另一个向量，或者将两个向量相乘以产生标量。这些都是更为通用的「张量缩并」概念的示例。 ?...这看起来似乎是在浪费时间：用这种方式编码约 50 像素的图像就需要拍字节级别（petabytes）的内存。而这正是张量网络的作用所在。

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    tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构与相关报错

    Graph） 4、自动微分（Automatic Differentiation）工具 二、tensorflow运行结构 1、tensorflow框架整体结构 2、Numpy和tensorflow中的张量对比...如下图所示是一张普通的水果图片，按照RGB三原色表示，其可以拆分为三张红色、绿色和蓝色的灰度图片，如果将这种表示方法用张量的形式写出来，就是图中最下方的那张表格。 ? ?...可以看到，这种**开发框架大大降低了传统框架做跨设备计算时的代码耦合度，也避免了每次后端变动都需要修改前端的维护开销。**而这里，在前端和后端之间起到关键耦合作用的就是计算图。...例如Theano和MXNet都是以隐式处理的方式在编译中由表达式向计算图过渡。而Caffe则比较直接，可以创建一个Graph对象，然后以类似Graph.Operator(xxx)的方式显示调用。...第二种方法：利用脚本语言实现前端建模 用低级语言如C++实现后端运行，这意味着高级语言和低级语言之间的交互都发生在框架内部，因此每次的后端变动都不需要修改前端，也不需要完整编译（只需要通过修改编译参数进行部分编译

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    TensorFlow 分布式之论文篇 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst

    每个工作进程负责协调对一个或多个计算设备（如 CPU 内核或 GPU 卡）的访问以及按照主设备的指示在这些设备上执行计算图节点。 TensorFlow 接口有本地和分布式实现两种。...通过以这种方式处理通信，我们还允许将不同设备上的图的各个节点的调度分散到工作者之中：发送和接收节点在不同的工作者和设备之间传递必要的同步，这样就把主节点从调度任务之中解放出来。...特别是，因为梯度反转了正向计算顺序，因此在计算图执行中，早期使用的张量在梯度计算的末尾经常再次需要。这种张量会占用大量稀缺的 GPU 内存，从而不必要地限制计算量。...例如，对于希望用随机顺序来处理样本的机器学习算法来说，这种洗牌功能非常有用。 4.7 容器 容器是 TensorFlow 中用于管理长期可变状态的机制。...TensorFlow 的基本数据流图模型可以以多种方式用于机器学习应用。我们关心的一个领域是如何加速计算密集型神经网络模型在大型数据集上的训练。

    3.5K20

    放弃TensorFlow，谷歌全面转向JAX

    他们说，JAX 方法是要简单得多，但它会改变 Google 内部构建软件的方式。...专家告诉 Insider，对于许多拥有引领者身份的公司来说，这种疯狂的猫鼠游戏是一个反复出现的问题。...尝试用 JAX 自救 随着 PyTorch 和 TensorFlow 之间竞争日益激烈，谷歌内部的一个小型研究团队开发了一个新框架 JAX，该框架将更容易访问张量处理单元（TPU）——一种谷歌专门为机器学习和...PyTorch 和 TensorFlow 都是以同样的方式开始的，首先是研究项目，然后成为机器学习研究的标准化工具，从学界扩散到更多地方。 然而，JAX 在很多方面仍然依赖于其他框架。...然而，如 Cerebras Systems 的 CEO Andrew Feldman 所说：「任何以一种设备优于另一种设备的行为都是不良做法，会遭到开源社区的抵制。

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    放弃TensorFlow，谷歌全面转向JAX

    他们说，JAX 方法是要简单得多，但它会改变 Google 内部构建软件的方式。...专家告诉 Insider，对于许多拥有引领者身份的公司来说，这种疯狂的猫鼠游戏是一个反复出现的问题。...尝试用 JAX 自救 随着 PyTorch 和 TensorFlow 之间竞争日益激烈，谷歌内部的一个小型研究团队开发了一个新框架 JAX，该框架将更容易访问张量处理单元（TPU）——一种谷歌专门为机器学习和...PyTorch 和 TensorFlow 都是以同样的方式开始的，首先是研究项目，然后成为机器学习研究的标准化工具，从学界扩散到更多地方。 然而，JAX 在很多方面仍然依赖于其他框架。...然而，如 Cerebras Systems 的 CEO Andrew Feldman 所说：「任何以一种设备优于另一种设备的行为都是不良做法，会遭到开源社区的抵制。

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    业界 | Facebook发布Tensor Comprehensions：自动编译高性能机器学习核心的C++库

    有了 Tensor Comprehensions，我们想象的是研究人员能够以数学符号的方式编写自己的想法，这种符号能被我们的系统自动编译并调整，且结果是有很好表现的专业代码。...Halide 使用类似的高级函数式语法描述图像处理流程，接着在独立的代码块中，将其明确调度到硬件上，详细说明操作是如何被平铺、矢量化、并行化和融合的。...下一步计划 该工具的出现让研究者与程序员们可以使用符号编写层，这种方式与论文中使用的，用以描述程序的简洁数学表达方式相同。...用于构建这些网络的深度学习框架，如 TensorFlow、Chainer、CNTK、Torch/PyTorch、Caffe1/2、MXNet 和 Theano，都在可用性和表达性、研究或产品导向以及硬件支持之间探索不同的权衡...它集成了主流的框架 Caffe2（产品导向）、PyTorch（研究导向），以及 ATen 非共时张量库。 ?

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    2.1 TensorFlow模型的理解

    事实上TensorFlow这个名字就很好的体现了计算计算图，其中tensor是张量，也就是TensorFlow的数据结构，flow是流，反应了张量之间通过计算相互转换的过程。...但是张量在TensorFlow中的具体实现方式并不是直接采用numpy中类似的多维数据的形式，它实际上是对于TensorFlow中运算的引用。...TensorFlow中使用会话的方式一般有两种。...这里需要注意的是，除了采用sess.run(需要得到结果的张量)这种模式引用张量的结果，还可以通过tensor.eval()这种方式计算结果。...但这两种方式有很大的区别：tensor.eval()需要指定默认会话。 sess.run(…)这种方式是最普通的方式，任何场合都适用，但是适用tensor.eval() 的场合是一下几种。

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    Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

    如程序1-2所示，当参与运算的张量类型不同时，Tensorflow会报类型不匹配的错误： 程序1-2： import tensorflow as tf m1 = tf.constant([5,1]) m2...此外，Tensorflow还可以生成一些随机的张量，方便快速初始化一些随机值。...如程序1-5所示，我们以tf.random_normal()为例，来看一下随机张量的具体用法： 程序2-3： import tensorflow as tf random_num=tf.random_normal...通常，变量的初始化有三种方式，如程序2-5所示： 程序2-5： #初始化全部变量: init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session()...通过上述的三种方式，我们便可以实现变量的初始化，放心的使用变量了。 我们经常在训练模型后，希望保存训练的结果，以便下次再使用或是方便日后查看，这时就用到了Tensorflow变量的保存。

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    深度学习｜Tensorflow2.0进阶

    拼接 我们可以直接使用Tensorflow中的tf.concat(tensors,axis)函数拼接张量： tensors：所有需要合并的张量List。 axis：参数指定需要合并的维度索引。...对于我们最开始举的例子，代码实现方式如下： import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.random.normal([4, 50, 9]) b =...当num_or_size_splits为单个数值时，如10，表示等长切割为10份;当num_or_size_splits为List时，List的每个元素表示每份的长度，如[2,4,2,2]表示切割为 4...02 数据统计 在进行神经网络计算的时候，我们通常需要统计数据的各种属性，如均值、最值、众数等信息，但是对于复杂的张量，我们往往不能通过观察数据来获取有用的信息，下面来学习一下数据统计的方法。...那么这种操作就叫作填充 (Padding)。 举个例子 我们考虑下面两个句子： I like python. I like python too.

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    TensorFlow和深度学习入门教程

    和NumPy的是朋友：准备计算图时，你只有操纵TensorFlow张量和如命令tf.matmul，tf.reshape等等。...幸运的是，TensorFlow具有一个方便的功能，可以在数字稳定的方式下实现单步骤中的softmax和交叉熵。...当一个神经网络学习“不好”时，过拟合就会发生，这种方式对于训练样例起作用，但对于现实世界的数据却不太好。...有正规化技术，如丢失数据（dropout），可以强制它以更好的方式学习，但过拟合也有更深的根源。 当神经网络对于手头的问题具有太多的自由度时，会发生基本的过拟合。...要将我们的代码切换到卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将卷积图层添加到模型中。 我们已经看到卷积层需要以下形状的权重张量。这是初始化的TensorFlow语法： ?

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