机器之心报道 参与:机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日,谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕,来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上,该框架正式升级到了 1.0 版本,逐渐成为最流行的深度学习框架。今年,TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中,谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。
我们身处一个巨变的时代,各种新技术层出不穷,人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念,近两年出现井喷式发展,得到各行各业的追捧,这背后来自于各种力量的推动,诸如深度学习算法的突破、硬件计算能力的提升、不断增长的大数据分析需求等。从2017年的迅猛发展,到2018年的持续火爆,国内外各个巨头公司如腾讯、阿里、百度、Google、微软、Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵,毫无疑问,这一技术未来将会深度参与我们的生活并让我们的生活产生巨大改变:人工智能时代来了!
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
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:
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 !
作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用Te
TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
导语:虽然已经发过很多篇关于Tensorflow的入门推文了,不过我觉得有的读者应该是处于门外汉的状态,何不趁此就开始自己动手走一遍呢?另外再次感谢支持小编上课的小伙伴们,在本日同篇推文附上榜单。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是
深度学习的应用主要包括两个部分,一是通过深度学习框架训练出模型,二是利用训练出来的模型进行预测。
选自GitHub 作者:Mahmoud Gemy 机器之心编译 参与:黄小天、李泽南 作为最为流行的深度学习资源库,TensorFlow 是帮助深度学习新方法走向实现的强大工具。它为大多数深度学习领域中使用的常用语言提供了大量应用程序接口。对于开发者和研究人员来说,在开启新的项目前首先面临的问题是:如何构建一个简单明了的结构,本文或许可以为你带来帮助。 项目链接:https://github.com/Mrgemy95/Tensorflow-Project-Template TensorFlow 项目模板 简
在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时,TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个4维数组。
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。
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
[ 导读 ]对深度学习做出巨大贡献的Yoshua Bengio,他与Yann Lecun和Geofrey Hinton等人在今年3月获得了图灵奖。近几年,深度学习技术的大爆炸式发展,除了理论方面的突破外,还有基础架构的突破,这些都奠定了深度学习繁荣发展的基础。
**张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。**几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,矢量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量。
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TensorFlow 2.0 安装指南:https://www.tensorflow.org/install
提供手机端页面(face_login_app)和网页端页面(vue_element-admin)。
自 2015 年开源以来,TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可,成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍,目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
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
在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并,根据官方的解释,这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主,概括地介绍TensorFlow 2.0的高阶API。
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
训练和评估部分主要目的是生成用于测试用的pb文件,其保存了利用TensorFlow python API构建训练后的网络拓扑结构和参数信息,实现方式有很多种,除了cnn外还可以使用rnn,fcnn等。 其中基于cnn的函数也有两套,分别为tf.layers.conv2d和tf.nn.conv2d, tf.layers.conv2d使用tf.nn.conv2d作为后端处理,参数上filters是整数,filter是4维张量。原型如下:
得益于更快的计算,更好的存储和易于使用的软件,基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光!看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域,包括医疗保健,金融,零售,技术,物流,食品技术,农业等!考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实,因此我们需要暂停片刻,并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
正文之前,小梦先来说说什么是TensorFlow。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统,可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学 习领域。TensorFlow可运行的设备非常广泛,小到一部智能手机。大到数千台数据中心服务器,都可以运行TensorFlow。而且呢,TensorFlow是开 源,这会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。 TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低,只要你有Python和机器学习基础,入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持
在Tensorflow中,无论是占位符还是变量,它们实际上都是Tensor,从Tensorflow的名字中,就可以看出Tensor在整个系统中处于核心地位。Tensorflow中的Tensor并不是具体的数值,只是一些我们希望Tensorflow系统计算的节点。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式,保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦,使得创建模型与使用模型的解耦,使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候,模型的变量会变成固定的,导致模型的大小会大大减小。
很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
TensorFlow 是解决机器学习和深度学习问题的流行库之一。在开发供 Google 内部使用后,它作为开源发布供公众使用和开发。让我们理解 TensorFlow 的三个模型:数据模型,编程模型和执行模型。
天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,旨在使开发者更易使用,以及让数据科学家使用多种方式构建 AI 模型。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
这种谷歌于2017年打造的机器学习新形式,在2019年成为全球AI第一大厂频频强调的潮流、方向和未来。
在这篇教程中,谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言,教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
DM.AI 高级架构师Nishant Shukla最新撰写的机器学习TensorFlow教程实战书籍(2017年12月出版)介绍基于TensorFlow工具来使用机器学习的教程原理和实现工具。 我们生活在一个大数据世界。能够近乎实时的决策变得越来越重要。为了取得成功,我们需要机器学习系统,将大量数据转化为有价值的见解。但是当你刚刚开始在数据科学领域,你如何开始创建机器学习应用程序?答案是TensorFlow,一个来自Google的新的开源机器学习库,他们使用自己的成功产品,如搜索,地图,YouTube,翻译
选自 The Keras Blog 作者:Francois Chollet 机器之心编译 参与:晏奇、黄小天、吴攀 Keras 在 2015 年 3 月首次推出,现在用户数量已经突破了 10 万。其中
如果你是一个深度学习的初学者,那么我相信你应该会跟着教材或者视频敲上那么一遍代码,搭建最简单的神经网络去完成针对 MNIST 数据库的数字识别任务。通常,随意构建 3 层神经网络就可以很快地完成任务,得到比较高的准确率。这时候,你信心大增,准备挑战更难的任务。
值得一提的是,尽管在 4 月底 PyTorch 在 0.4 版本中已经加入了对于 Windows 的支持,但其对比 Keras 与 TensorFlow 在 Windows 上的稳定性还略有差距。
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