FPGA可能没有像一些人预期的那样在深度学习训练空间中占据一席之地,但AI推理的低功耗,高频率需求非常适合可重编程硬件的曲线。
在人工智能研究的大潮中,如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点,通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别,预测得出目标识别概率,实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标,能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。
1)整个模型保存到一个文件中,其中包含权重值,模型配置以及优化器的配置,这样,您就可以为模型设置检查点,并稍后从完全相同的状态进行训练,而无需访问原始代码 2)在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用,您可以在tensorflow.js中加载他们,然后在网络浏览器中训练和运行它们 3)keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
作者|Florian Courtial 译者|Debra 编辑|Emily AI 前线导读:训练神经网络是一件十分复杂,难度非常大的工作,有没有可能让训练的过程简单便利一些呢?有人突发奇想,尝试仅仅使用 TensorFlow C ++ 来进行这项工作。这样做的效果如何呢?我们来看看 Florian Courtial 用 TensorFlow C ++ 构建 DNN 框架的示例来了解一下吧。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-front) 正如你所知,TensorFlow(TF)的
对于Lady来说,我信了你的邪!我决定把之前发布的关于TensorRT的视频教程再综合地整理一遍。
选自Medium 作者:Priya Dwivedi 机器之心编译 参与:柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型,并用 TensorBoard 进行可视化。 GitHub 地址:https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模
向大家推荐一个 TensorFlow 工具———TensorFlow Hub,它包含各种预训练模型的综合代码库,这些模型稍作调整便可部署到任何设备上。只需几行代码即可重复使用经过训练的模型,例如 BERT 和 Faster R-CNN,实现这些些牛X的应用,简直和把大象装进冰箱一样简单。
以下是我最近在伦敦 O’Reilly AI Conference 和 DroidCon 上的两次谈话的改编。
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单,但应该被视为一种参考。您了解手头的任务,因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域:从数据增强到选择超参数;涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
深度学习框架中涉及很多参数,如果一些基本的参数如果不了解,那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难,下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新
本文将介绍当前 TensorFlow 上的所有抽象模型,描述每个模型的使用情况以及简单的代码样例。详细的示例请访问这里:https://github.com/c0cky/TensorFlow-in-a
目前来看,FPGA可能没有像一些人预期的那样在深度学习的训练空间中占据一席之地,但AI推理的低功耗、高频率需求非常适合可重复编程硬件的性能曲线。
模型训练好之后,我们就要想办法将其持久化保存下来,不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法:
该期我们将从DNN入手开始学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: 从生物学到人工神经网络 训练多层感知机 训练DNN 文末附本期代码关键字,回复关键字即可下载。 ---- 一. 从生物学到人工神经网络 鸟类启发我们飞翔,牛蒡植物启发魔术贴,而大自然激发了许多其他发明。 那么,大脑的体系结构,是激发人工神经网络(ANN)的关键思想。人工神经网络是深度学习的核心。 1.1 从生物到人工神经元 在讨论人造神经元之前,让我们快速看一下生物神经元,如下图所示。它
对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型,这种需求影响了很多设计决策,例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。云端服务器上,RAM以GB为衡量单位,存储空间以TB为单位,几百兆字节的二进制文件通常不是问题。
模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来, 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性
在学习神经网络之前,我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
本人是一个将要大学毕业的学生,目前就职在中世康恺的AI研发部门,中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司,该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
本在本文中,我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。精心修剪的网络会使其压缩版本更好,并且它们通常变得适合设备上的部署。
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
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
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
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并;整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作:
欢迎使用《深度学习快速参考》! 在本书中,我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家,机器学习工程师和软件工程师更容易使用,实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境,那么本指南很有可能会有所帮助。
目前,深度学习模型需要大量算力、内存和电量。当我们需要执行实时推断、在设备端运行模型、在计算资源有限的情况下运行浏览器时,这就是瓶颈。能耗是人们对于当前深度学习模型的主要担忧。而解决这一问题的方法之一是提高推断效率。
以前tensorflow有bug 在winodws下无法转,但现在好像没有问题了,代码如下
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文。 h
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但
AiTechYun 编辑:xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习,谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程,同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
【导读】TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音!但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同,如何可以让训练效果更好?本文的作者,是一位前端工程师,经过自己不断的经验积累,为大家总结了 18 个 Tips,希望可以帮助大家训练出更好的模型。
我们非常高兴能够将训练后的 float16 quantization 作为模型优化工具包(Model Optimization Toolkit)的一部分。这套工具包括了:
前两天调用之前用keras(tensorflow做后端)训练好model,却意外发现报错了!!之前从来没有过报错!!错误内容粘贴如下:
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
在本节中,我们将研究许多人工神经网络(ANN)应用。 这些包括图像识别,神经风格迁移,文本风格生成,时尚识别以及电影评论的 IMDb 数据库的语义分析。
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
机器之心原创 作者:Angulia Chao 参与:Joni、侯韵楚、高振 让机器具备生物一样的进化能力一直是计算机科学的一个热门研究领域,今年三月份,谷歌的多位研究者提出了一种图像分类器的大规模进化方法,机器之心也曾报道过这项研究,参阅:《深度 | 谷歌和 OpenAI 新研究:如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法?》。研究发布之后,机器之心的技术分析师又对这项重要研究进行了更加深度细致的解读。 论文:图像分类器的大规模进化(Large-Scale Evolution of Image Classi
TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音!但是在浏览器中训练一些模型还是会存在一些问题与不同,如何可以让训练效果更好?本文为大家总结了 18 个 Tips,希望可以帮助大家训练出更好的模型。
作者|Seth Weidman 译者|大愚若智 编辑|Emily 为何阅读本文? 无论该领域中的从业者,或是企业组织,为了运用深度学习技术,首先需要做好两个准备: “能做什么”:了解深度学习领域的最新进展能够用来做什么。 “怎么做”:训练新模型,或将现有模型用于生产环境的技术能力。 在开源社区的努力下,第二个问题正变得越来越容易。目前已经有大量优秀的教程在告诉大家,如何使用诸如 TensorFlow 等库训练并使用深度学习模型,很多教程甚至每周都会发布新的内容,例如 Towards Data Scien
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