版本升级到 tensorflow 2.0 的悲惨经历..... 没事别升级 ?...于是我就认真重新看了tensorflow2.0的版本release说明，发现这么一句话： Many APIs are either gone or moved in TF 2.0....，这些不是在tensorflow1.x中必须的吗，怎么说没就没有了，告诉你是真的没有，在tensorflow2.0中，如果还想让它有怎么办?...原因： 找不到cudart64_100.dll，这个是CUDA10.0的，我之前安装的是CUDA9.0，tensorflow2.0不支持了，所以这个必须换，怎么办，一顿卸载安装+配置猛如虎，我终于全部搞定了...后来我又看了看tensorflow2.0的宣传，它说强大、易用、可扩展！但是它没告诉我从tensorflow1.x 到tensorflow 2.0 都是坑！
本文将简要介绍在 TensorFlow 2.0 上使用强化学习算法的体验。其中作者概述了 Keras 子类 API、Eager Execution、会话替换以及会让开发更加方便的技巧。...在这一教程中，我们将会使用 TensorFlow 2.0 新特性，并借助深度强化学习中的 A2C 智能体解决经典 CartPole-v0 环境任务。...虽然我们的目标是展示 TensorFlow2.0，但与此同时我们也会尽量详细解释深度强化学习（DRL）的概念，其中包括这一领域的简要概述。...TensorFlow 2.0 版的宗旨是让开发者们能够更轻松，在深度强化学习上这一理念显然也得到了发扬：在这个例子中，我们的智能体源代码不到 150 行！...，这种算法学习如何在一些具体的步骤中达到一个目标或者最大化；例如，最大化一个游戏中通过一些行动而获得的得分。
它不同程度地支持其它语言，这些语言包括：Swift、R 和 Julia。...由于 TensorFlow 支持一系列硬件加速器，如 CPU、GPU 和 TPU，因此您可以将训练工作量分配到单节点/多加速器以及多节点/多加速器配置，包括 TPU Pods。...TensorFlow 还支持其他语言（一些由更广泛的社区维护），包括 C、Java、Go、C#、Rust、Julia、R 等。...TensorFlow 2.0 带来了一些新的补充，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...有关详细信息，请参阅 TensorFlow 2.0 指南。 TensorFlow 2.0 的时间线 TensorFlow 2.0 将于今年年初公开发布。但为什么要等到那个时候？
此前，AI 科技大本营曾特邀专家回顾了 TensorFlow 2.0 从初版到最新版本的发展史。今天，我们将介绍一本全面详解 TensorFlow 2.0 的手册。...前言 此前，TensorFlow 所基于的传统 Graph Execution 的弊端，如入门门槛高、调试困难、灵活性差、无法使用 Python 原生控制语句等早已被开发者诟病许久。...一些新的基于动态图机制的深度学习框架（如 PyTorch）也横空出世，并以其易用性和快速开发的特性而占据了一席之地。...TensorFlow in Julia（Ziyang） TensorFlow.jl 简介 为什么要使用 Julia ？...TensorFlow.jl 环境配置 在 docker 中快速体验 TensorFlow.jl 在 julia 包管理器中安装 TensorFlow.jl TensorFlow.jl 基础使用 MNIST
TensorFlow 2.0 对其他语言也有不同程度的支持，包括 Swift、R 语言和 Julia。...由于 TensorFlow 为一系列硬件加速器（如 CPU、GPU、TPU）提供支持，你可以将训练工作负载分配给单节点/多加速器以及多节点/多加速器配置，包括 TPU Pods。...TensorFlow Lite：TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和嵌入式系统（如 Raspberry Pi 和 Edge TPU）上部署模型的能力...TensorFlow 还支持其它语言（由更广泛的社区维护），包括：C、Java、Go、C#、Rust、Julia、R 等等。...TensorFlow 2.0 新添了一些附加功能，让研究人员和高级用户可以使用丰富的插件来进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor
在 TensorFlow 2.0 中，它们将被打包成一个全面的平台，支持从训练到部署的机器学习工作流程。让我们使用如下所示的简化概念图来了解 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...)，包括 C, Java, Go, C#, Rust, Julia, R 等。...API 始终可用，并与高级别抽象结合在一起，以实现完全可定制的逻辑 TensorFlow 2.0 带来了一些新功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展 ( 如 Ragged Tensors, TensorFlow...TensorFlow 2.0 的时间表 TensorFlow 2.0 预览版将于今年年初发布。 何必要等？
CDH中（见geotrellis使用（二十四）将Geotrellis移植到CDH中必须要填的若干个坑），刚各种折腾几天，就又跑不起来了，查找一番，发现是由于将geotrellis升级到最新版造成的，所以不得不赶紧再救火...本文为大家简单介绍如何在cloudera中将spark版本升级到2.0，以及在部署到spark2.0（CDH）中的一些问题及解决方案。...二、升级spark到2.0 2.1 将集群的JDK版本升级到1.8 最新版的geotrellis不再支持jdk1.8以下版本，所以需要将集群的运行jdk升级到1.8，就是要将cloudera...的集群jdk升级到1.8。...2.2 将集群的spark版本升级到2.0 这里与其说是升级倒不如说是重新安装一套，cdh5.9以上版本可能才会支持spark2.0，目前只能是在cloudera中添加一个2.0的beta
, ::String) 如您所见，参数必须精确地是type Float64。...) julia> g(2.0, 3) 7.0 julia> g(2, 3.0) 8.0 julia> g(2.0, 3.0) 10.0 建议首先定义消除歧义的方法，因为否则会暂时存在歧义（如果是暂时的话...> mytypeof(1) Int64 julia> mytypeof(1.0) Float64 正如您可以在类型声明中将子类型约束放置在类型参数上一样（请参见Parametric Types），您也可以约束方法的类型参数...关于可选参数和关键字参数的注释 如Function中简要提到的那样，可选参数作为多种方法定义的语法实现。...这是正交设计更一般原理的一个非常具体的示例，其中将单独的概念分配给单独的方法。
在 TensorFlow 2.0 中，它们将被打包成一个全面的平台，支持从训练到部署的机器学习工作流程。 让我们使用如下所示的简化概念图来了解 TensorFlow 2.0 的新架构： ?...也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...)，包括 C, Java, Go, C#, Rust, Julia, R 等。...API 始终可用，并与高级别抽象结合在一起，以实现完全可定制的逻辑 TensorFlow 2.0 带来了一些新功能，允许研究人员和高级用户使用丰富的扩展 ( 如 Ragged Tensors, TensorFlow...TensorFlow 2.0 的时间表 TensorFlow 2.0 预览版将于今年年初发布。 何必要等？
Apache 2.0 Apache 2.0 BSD 开源 Yes Yes Yes Yes 平台 Linux, macOS, Windows,[37][38] AWS, Android,[39] iOS...interface OpenMP 支持 Yes[16] Only if using Theano as backend No Yes[31] Yes OpenCL 支持 No Can use Theano, Tensorflow...积极发展 Yes Yes No[36] 软件 OpenNN PlaidML PyTorch TensorFlow 创建者 Artelnics Vertex.AI,Intel Adam Paszke...Python (Keras), C/C++, Java, Go, JavaScript, R,[48] Julia, Swift OpenMP 支持 Yes ?...一些库可能在不同的许可证下在内部使用其他库 机器学习模型的兼容性比较 Format Name 设计目标 与其他格式比较 自包含 DNN 模型 预处理和后处理 用于调整和校准的运行时配置 款模型互连 通用平台 TensorFlow
Julia Julia 是一个新的高性能动态高级编程语言，语法与其它编程语言类似，易于其他语言用户学习。...TensorFlow 2.0 中还带来了 Eager Execution 模式，这是一种命令式接口，类比 PyTorch，开发者在调用其进行计算时可以直接直观地得到结果，这使得基于 TensorFlow...开发者可以重用喜欢的 Python 包，如 numpy、scipy 和 Cython，在需要时扩展 PyTorch。...Transformers Transformers（以往称为 pytorch-transformers 和 pytorch-pretrained-bert）是用于 TensorFlow 2.0 和 PyTorch...2.0 和 PyTorch 之间的深度互操作性。
TensorFlow 2.0 preview 关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍，TensorFlow 2.0...TensorFlow 2.0 上线 TensorFlow 2.0 preview终于上线了，看来稳定版距离我们也不会太远——按照官方说法会是今年的第一个季度。...TensorFlow 2.0 对其他语言也有不同程度的支持，包括 Swift、R 语言和 Julia。...TensorFlow2.0新特性 下面我们具体来看下2.0版本的新特性：2.0版本具有简易性、更清晰、扩展性三大特征，大大简化API；提高了TensorFlow Lite和TensorFlow.js部署模型的能力...2.0 outputs = f(input) 代码风格以 Keras 为主 很多函数如 optimizer，loss，metrics 会统合到 Keras 中 支持更多的平台和语言 1.0到2.0
版本中将被移除。...这个模块是 TensorFlow 2.0 引入的，将取代 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块。...通过这个示例代码，我们展示了如何在实际应用中使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块加载数据集，并构建、训练和评估模型。...它还提供了一些可选的操作，如将标签转换为 one-hot 向量、指定数据类型、进行形状重塑等。...2.0 后已经被弃用，推荐使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块中的函数来加载数据集。
TensorFlow 2.0 对其他语言也有不同程度的支持，包括 Swift、R 语言和 Julia。...由于 TensorFlow 为一系列硬件加速器（如 CPU、GPU、TPU）提供支持，你可以将训练工作负载分配给单节点/多加速器以及多节点/多加速器配置，包括 TPU Pods。...TensorFlow Lite：TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和嵌入式系统（如 Raspberry Pi 和 Edge TPU）上部署模型的能力...TensorFlow 2.0 新添了一些附加功能，让研究人员和高级用户可以使用丰富的插件来进行实验，如 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor...TensorFlow 2.0 时间线 TensorFlow 2.0 于今年年初发布预览版。
今天来介绍一个小项目：在 TensorFlow 中生成分形图案。...分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目...在开始之前，需要说明的是，TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot)，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了...如 时，显然数列永远是 0，并不发散，因此 0 不属于 Mandelbrot 集合。 又如 时，对应的数列为 ? ，数字越来越庞大，因此 3i 就属于 Mandelbrot 集合。...上面这张图完全是使用 TensorFlow 进行计算的，类似的图大家应该在网上也见过好多了，在 TensorFlow 中，我们定义下面的计算步骤： xs = tf.constant(Z.astype(np.complex64
在现有的系统如TensorFlow或PyTorch中，不仅权衡问题（tradeoff）没有得到解决，而且它们的“边界”比以往任何时候都更加明显，因为这两个框架都包含不同的“静态图（static graph...扩展了Swift，可以将兼容的函数编译为TensorFlow图； Flux生态系统正在使用许多聚焦于ML的工具扩展Julia的编译器，包括gradients、CUDA内核编译、自动批处理以及对TPU等新硬件的支持...Swift for TensorFlow和Myia开发人员在源到源AD技术的复兴中正在探索类似的方法。...Julia用于此任务的一个关键优势是它可用于实现基本数值库，如微分方程求解器或优化库; 这巧妙地解决了ML社区日益增长的需求，研究人员通过高性能代码（如光线跟踪器和物理引擎）反向传播，但gradient...这使我们可以充分利用Julia语言的表现力，包括 控制流，递归，多调度，高阶函数，强大的数据结构和抽象，自定义数字类型，以及现有的包，如微分方程求解器和线性代数例程。
也就是说，我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了？都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了？...那么可微编程与 TensorFlow 或 PyTorch 等 DL 框架又有什么不同，它的速度难道还要快于这些构建细算图的系统？...两个领域都倾向于使用动态编程语言进行计算，如 Python、R 和 Julia。通常来说，Python 和 R 的关键性能模块都使用 C++和 Fortran，而 Julia 中则较少。...此外，Zygote 在 TPU pod 上训练 ResNet 与 TensorFlow 有相同的性能水平。 ?...julia> guess = PointLight(Vec3(1.0), 20000.0, Vec3(1.0, 2.0, -7.0)) julia> function loss_function(light
今天来介绍一个小项目：在TensorFlow中生成分形图案。...分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。...在开始之前，需要说明的是，TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址： www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot )，然而官方教程中生成的图像实在是太丑了...如 c=0时，显然数列永远是0，并不发散，因此0不属于Mandelbrot集合。 又如 c=3i时，对应的数列为 3i,-9+3i,63-51i,1431-6477i.........上面这张图完全是使用TensorFlow进行计算的，类似的图大家应该在网上也见过好多了，在TensorFlow中，我们定义下面的计算步骤： xs = tf.constant(Z.astype(np.complex64
选自arxiv 作者：Keno Fischer, Elliot Saba 机器之心编辑部 Julia 语言发展非常迅速，它可以视为同时具备了 Python 的灵活性与 C 的速度，但目前 TensorFlow...最初，TPU 的使用局限于根据谷歌 TensorFlow 机器学习框架编写的应用。...这些表现力主要体现在一些高级特征上，如多重派发、高阶函数和现有库，如微分方程求解器（Rackauckas & Nie，2017）和通用线性代数例程等。...具体来说，从 mapreduce 的定义中，我们可以自动得到在 base 中所定义运算（如 sum 和 prod）的降维。...由于我们能够 offload 全部前向传播计算，因此 Julia 不参与任何评估步骤，从而可以同步执行其他任务（如为下一批准备数据）。
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