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。
自2015年开源发布以来,TensorFlow已成为全球应用最广泛的机器学习框架,可满足广泛的用户和用例需求。在此期间,TensorFlow随着计算硬件,机器学习研究和商业部署的快速发展而不断改进。
【新智元导读】TensorFlow2.0,终于要来了!开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版,更好的满足广大用户的需求。本文介绍了TensorFlow2.0预览版的新功能和特性。
【磐创AI导读】:本文授权转载自Tensorflow。介绍了即将到来的Tensorflow2.0一些新特性。想要学习更多的机器学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习,因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
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。
上周,谷歌刚刚发布了 TensorFlow 1.10.0 版本(详见《TensorFlow 版本 1.10.0 发布》),如今,TensorFlow 的 2.0 版本又将来临。
在使用TensorFlow进行深度学习开发时,如果你遇到了module 'tensorflow' has no attribute 'Session'的错误,那么本篇博客将会解释该错误的原因以及如何解决它。
最近由于工作需要要使用TensorFlow,所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩,但是由于一些原因还是放弃了这个想法,就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程,分享一下。
在 Tensorflow 给的官方例子中 Use TensorFlow Serving with Kubernetes,是将模型拷贝到镜像里的,这里是会有点不太灵活,因为更新模型就要重新构建镜像,并且再去更新对应的 Pod。
数据科学家在创建机器学习模型后,必须将其部署到生产中。要在不同的基础架构上运行它,使用容器并通过 REST API 公开模型是部署机器学习模型的常用方法。本文演示了如何在 Podman 容器中使用 Connexion 推出使用 REST API 的 TensorFlow 机器学习模型。
本次教程主要是在Ubuntu 18.04下安装Tensorflow 2.0 GPU版本,大家之前在安装Tensorflow 2.0 GPU版本时,是否经常遇到CUDA、CUDNN安装麻烦的问题,下面呢,我介绍一种可以不用安装CUDA、CUDNN的方法(ps:这些安装自动在conda install tensorflow-gpu==2.0.0安装哦)!
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章,介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本,实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器,对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显,尤其是在深度学习领域。理想的情况是你将GPU和CPU结合起来用于数据工程和数据科学的工作负载。典型的机器学习工作流程涉及数据准备、模型训练、模型评分和模型拟合。你可以在工作流程的每个阶段使用现有的通用CPU,并可选择性的使用专用G
Anaconda创建虚拟环境报错:An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL,报错截图如下。
📷 许多软件都会使用一些库和独立维护的软件包。对于开发者而言,这是一件好事,因为这种做法有利于代码复用,而且他们 可专注于创建新的功能,而无需重复造轮。然而,这种做法也会付出一定的代价。如果某个程序的
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0,这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
2019 谷歌开发者大会于 9 月 10 日和 11 日在上海举办,大会将分享众多开发经验与工具。在第一天的 KeyNote 中,谷歌发布了很多开发工具新特性,并介绍而它们是如何构建更好的应用。值得注意的是,TensorFlow 刚刚发布了 2.0 RC01 版和 1.15,谷歌表示 1.15 是 1.x 的最后一次更新了。
本文介绍了如何基于Docker搭建TensorFlow机器学习框架以及实例源码解读。首先,介绍了Docker和TensorFlow的基本概念以及结合使用的好处。然后,详细讲解了如何利用Docker搭建TensorFlow环境并执行示例程序。最后,还涉及了Linux环境下TensorFlow、Docker相关操作,包括关闭/开启容器、解决文件读写权限问题等。
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下,即使机器有多个CPU,TensorFlow也不会区分它们,所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的,第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0,第二个GPU名称为/gpu:1,以此类推。
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。
记得前不久刚陷入Tensorflow2.0的安装困境,这一次又被PyTorch 搞哭辽。
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 2.0 安装指南:https://www.tensorflow.org/install
在使用 TensorFlow 进行深度学习任务时,经常会遇到一些警告信息,其中之一就是 "WARNING:tensorflow:From"。这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。
tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中,从文件路径也可以大概看出,GradientTape是eager模式下计算梯度用的,而eager模式(eager模式的具体介绍请参考文末链接)是TensorFlow 2.0的默认模式,因此tf.GradientTape是官方大力推荐的用法。下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。
如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同,那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛,旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑,本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有(已知)差异,重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成Ten
如果你在读这篇文章,那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉,那么简单来说,深度学习使用了「人工神经网络」,这是一种类似大脑的特殊架构,这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构,谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架,这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架: TensorFlow 与 PyTorch。
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从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow2.0 Alpha版正式发布,2.0版相比之前的1.x(1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本)版做了很大的改进,在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升,对于初次接触TensorFlow的读者来说,建议直接从2.0版开始使用。
原文标题:TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners 作者:ANKIT SACHAN 翻译:和中华 校对:程思衍 本文长度为2000字,建议阅读10分钟 通过这篇文章,你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念,还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。 这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你
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 !
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
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:
要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成TensorFlow会话(tf.Session)时的一
对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架,Keras 的代码更加简单方便,适用于初学者。此外,Keras 具有很强的易扩展性,能够直观地定义神经网络,函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。
特殊情况需要人工更新,可以变量赋值语句assign()来实现 还可以assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构,那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
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。
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在Anaconda官网或者在清华 Anaconda 镜像下载。根据自己电脑配置选择32位还是64位,下在最新版本。 我安装的链接:https://pan.baidu.com/s/1P9gTwLRDp9f770rK_D1clQ 提取码:1xqf
· Eager Execution成为2.0的一个核心功能。这个命令式的编程环境,会让入门TensorFlow变得更容易。
机器之心报道 编辑:杜伟、小舟 以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时,只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架,Keras 的代码更加简单方便,适用于初学者。此外,Keras 具有很强的易扩展性,能够直观地定义神经网络,函数式
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块,以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》,CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
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