如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程（Tutorials）和中文版指南（Guide）。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念，以及各种基础模型的简单实现方法，这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理，包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦，以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们，现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
最近，TensorFlow 提供了中文版的教程（Tutorials）和指南（Guide）。
整体而言，为了吸引用户，TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
经过5个月的公开Beta测试，深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow 被拉下马了吗？）。
如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。
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。
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。
AI 科技评论按：3 月 7 日凌晨，谷歌 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」，TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
在本部分中，我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能，并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
由于一般GPU的显存只有11G左右，（土豪误入），采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：
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：
它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
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。
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。
从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。
TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！如果你是一名机器学习新手，那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。
TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域两大主流框架，其掌握程度是面试官评价候选者深度学习能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
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：
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
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 ！
1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
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。
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
如果图像分类和物体检测是明智的任务，那么用自然语言描述图像绝对是一项更具挑战性的任务，需要更多的智能-请片刻考虑一下每个人如何从新生儿成长（他们学会了识别物体并检测它们的位置）到三岁的孩子（他们学会讲述图片故事）。 用自然语言描述图像的任务的正式术语是图像标题。 与具有长期研究和发展历史的语音识别不同，图像字幕（具有完整的自然语言，而不仅仅是关键词输出）由于其复杂性和 2012 年的深度学习突破而仅经历了短暂而令人兴奋的研究历史。
近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接：https://github.com/i
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。
从出道起，我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码，这有助于我清楚地理解主题（或技巧）。当我们刚开始学习数据科学时，这种方法尤为有用。
来源：机器之心 本文长度为2698字，建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络，对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
选自Medium 作者：Ilia Karmanov 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器
好多天没有更新原创文章了，国庆前的一段时间确实比较忙，整个九月在参加各种面试，另外还有公司的项目，还有自己的毕设，另外还需要准备参加一些活动和讲座，时间排的很紧，不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了，所以国庆我也没打算再干太多事情，就准备在家休养生息。
自深度学习重新获得公认以来，许多机器学习框架层出不穷，争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano，到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow，许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择？
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。
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
【导读】随着TensorFlow的普及，越来越多的行业希望将Github中大量已有的TensorFlow代码和模型集成到自己的业务系统中，如何在常见的编程语言（Java、NodeJS等）中使用TensorFlow成为了一个比较常见的问题。专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法，并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。 专知成员Hujun在以前就写过TensorFlow 1.4 Eager Execution系列
前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理，并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现（深度）神经网络模型听起来很牛逼，实际上却是一个费时费力的过程，特别是在神经网络层数很多的情况下，多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型，例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择，而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API，所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识，最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说，马上进入正题。
对此，Keras 提出者、谷歌科学家 François Chollet 表示，这是一份非常详尽的介绍。
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
在前九章中，我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章，“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样，Google 还提供了 TensorFlow Lite（可替代 TensorFlow Mobile 的版本）在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中，但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此，值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
【新智元导读】北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，TensorFlow宣布重大更新：增加支持JavaScript，并推出开源库TensorFlow.js，用户可以完全在浏览器定义、训练和运行机器学习模型。谷歌大脑负责人Jeff Dean、TensorFlow 总监 Rajat Monga等人进行了Keynote演讲。 Jeff Dean主旨演讲：用超强大的计算力，替代ML专家 北京时间3月31日举行的2018 TensorFlow 开发者峰会上，Google Brain负责
机器之心报道 编辑：陈萍 高效且友好的 TensorFlow GNN 库。 今天，TensorFlow 官方博客发布了 TensorFlow Graph Neural Networks（TensorFlow GNN）库 ，这个库使得用户在使用 TensorFlow 时能够轻松处理图结构数据。 此前，TensorFlow GNN 的早期版本已经在谷歌的各种应用中使用，包括垃圾邮件和异常检测、流量估计、YouTube 内容标记等。特别是，考虑到谷歌数据种类繁多，该库在设计时就考虑到了异构图。 项目地址：ht
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。
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
你是否希望能够学习深度学习？你是想将其应用于商业，以此为基础建立你的下一个项目，还是仅仅是增加自己的职场价值？无论如何，选择合适的深度学习框架进行学习都是关键的、能够更好实现目标的第一步。
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