本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中,我们大多是以 PyTorch 为例,结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界(系列)都是不完美的,不单单因为 TensorFlow 本身的影响力,更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色,对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
读论文有一种原则是:本领域最经典的论文,近5年最热的论文,近1年最新的论文。按照这个原则,本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
神经网络被用作深度学习的方法,深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出,试图模拟人类大脑的工作方式,尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接,分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前,神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制,因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来,由于硬件开发的进步,我们已经能够构建非常深的网络,并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
关键词:Python,tensorflow,深度学习,卷积神经网络 正文如下: 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用pytho
前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python,教程推荐使用python3。 好多专业词太难译了,查了下,大家有些都是不译的。 比如:dropou
导读:在开始使用TensorFlow之前,必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念,除非了解它们是如何工作的,否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图,并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
在训练深度学习模型时,性能至关重要。数据集可能非常庞大,而低效的训练方法意味着迭代速度变慢,超参数优化的时间更少,部署周期更长以及计算成本更高。
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。
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。
经过了一年的休整,终于博客也要恢复原先坑着的系列了,《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的,第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了,但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年,我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考,所以我决定做出些许调整。首先,本系列不再单独分理论、实践篇,而是采用交织在一起的形式。其次,将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者,所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。
无论你喜欢或不喜欢,深度学习就在这里等着你来学习,伴随着技术淘金热而来的过多的可选项,让新手望而生畏。
导语:据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题,包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅:https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法,重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution,它许用户在不创建静态图的情况下运行tensorflow代码。本文给出了使用eager_execution的步骤及一些注意事项,并不涉及理论知识,如果您已经对Tensorflow有所了解,那么可以阅读以下本文,它能指导您使用这个有趣的功能:
导语:今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍,另外,小编Tom邀请你一起搞事情!,源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下: 1. 深度神经网络分类器(DNN Classifier) 2. 深度神经网络回归量(DNN Regressor) 3. 线性分类器(Linear Classifier) 4. 线性回归量(Linea rRegressor) 5. 深度神经网络线性组合分类器(DNN L
在使用TensorFlow进行深度学习任务时,有时会遇到类似于"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"的错误信息。这个错误通常是由于代码中尝试调用已经被删除的TensorFlow方法或属性而导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。本文介绍了TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
该文对TensorFlow中的图像像素操作进行了介绍,包括读取和保存像素值,以及将像素值转换为其他类型。同时,文章还解释了如何使用这些操作来执行图像转换和增强操作,并提供了示例代码。
机器之心原创 作者:吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日,Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道:《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会:发布全新 API,解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性:从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者,最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
在本章中,我们将介绍一些基本的秘籍,以便了解 TensorFlow 的工作原理以及如何访问本书的数据和其他资源。
本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法,重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution,它许用户在不创建静态图的情况下运行tensorflow代码。
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习,包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时,文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
选自TowardsDataScience 作者:Francesco Zuppichini 机器之心编译 处理并使用数据集是深度学习任务非常重要的组成部分。在本文中,作者 Francesco Zuppichini 将教你使用 TensorFlow 的内建管道向模型传递数据的方法,从此远离「feed-dict」。本文内容已更新至最新的 TensorFlow 1.5 版本。 相关代码地址:https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/Tensorflow-Datase
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。
近年来,深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API,从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
翻译自博客:IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文:http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github:https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
这一系列教程分为 6 部分,从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现,介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程
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。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文接续Tensorboard详解(上篇)介绍Tensorboard和总结Tensorboard的所有功能并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 1. Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外,tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE九个栏目,本小节将详细介绍这些
原文:Medium 作者:Shiyu Mou 来源:机器人圈 本文长度为4600字,建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术,总结并归纳算法、实现方式,并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例,然后开发学习算法来查看这些示例
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
目标:搭建神经网络,总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN: 用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量,表示一个单独的数; 举例 S=123 1 阶张量称作向量,表示一个一维数组; 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有 i 行 j 列个元素,每个元素可以用行号和列号共同索引到; 举例 m=
用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。
选自Uber 作者:Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与:李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具,它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点,可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来,深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber,我们将深度学习应用到了公司业务中,从自动驾驶搜索路线到防御欺诈,深度学习让我们的数据科
Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器,对Python有着良好的语言支持,支持CPU,GPU和Google TPU等硬件,并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前,Tensorflow已被广泛应用于文本处理,语音识别和图像识别等多项机器学习和深度学习领域。
为提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 进行了多项更改,包括删除了多余的 API,使API 更加一致统一,例如统一的 RNNs (循环神经网络),统一的优化器,并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
在前面的章节,我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中,我们将所有的知识付诸于实践,证明该技术的潜力。
阅读本文以了解更多关于TensorFlow的知识,并了解如何在项目中使用它。 TensorFlow教程 目的:在今天的TensorFlow教程中,我们将学习什么是TensorFlow,它在哪里使用,它
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/83038677
人工神经网络利用了 DL 的概念 。它们是人类神经系统的抽象表示,其中包含一组神经元,这些神经元通过称为轴突的连接相互通信。
原标题:Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
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。
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
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