今天说Deeplearning4j(DL4J),本文所用到的数据,代码请参考我们官方git
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
【导读】近日,机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程,讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法,作者首先抛弃了feed-dict(它太慢了),然后介绍Tenso
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练,但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。 这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过,由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程,所以对于一些环境的部署,比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。 软件环境的部署主要在于两个方面,一个是JDK的安装,另外一个是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j
除队列以外,tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中,每一个数据来源被抽象成一个“数据集”,开发者可以以数据集为基本对象,方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。
在训练模型时,我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题,这里称这个过程为输入流水线(input pipelines,或输入管道,[参考:https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance])。在TensorFlow中,典型的输入流水线包含三个流程(ETL流程):
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括
https://github.com/s055523/MNISTTensorFlowSharp
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器,可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据: 我们的示例模型 为了探索这些功能,我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整
原文地址:https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集,然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术,可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人"。因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅。
数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader
chainer是一个基于python的深度学习框架,能够轻松直观地编写复杂的神经网络架构。
作者:何之源 首发于知乎专栏:AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline。 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据读取机制) 文章地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法,对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来: 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验,但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API,但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习: 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
在博文《深入理解Spark 2.1 Core (七):任务执行的原理与源码分析 》我们曾讲到过:
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