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大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 邵胖胖,江凡,笪洁琼,Aileen 也许你已经下载了TensorFlow,而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑:TensorFlow里面的Tensor,也就是“张量”,到底是个什么鬼?也许你查阅了维基百科,而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它,仍然不知道它在说些什么?问题在于大多数讲述张量的指南,都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心! 我像小孩子一样讨厌数学,所以如果我能明白,你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以,张量(
可以看出,对于基本运算加(+)、减(-)、点乘(*)、除(/)、地板除法(//)、取余(%),都是对应元素进行运算。
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量(Tensor)对象熵,所有的运算操作(Operation)也都是基于张量对象进行的,我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘,想加等一些基本运算操作的组合。
hw = tf.constant("Hello World! Mtianyan love TensorFlow!")
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发,是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如,如果您使用到了Google照片或Google语音搜索,那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作,在感知任务方面功能强大。
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。
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
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。
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。
写深度学习网络代码,最大的挑战之一,尤其对新手来说,就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具,相信我的头发一定比现在更浓密茂盛!
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
tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,…,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置。dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示。这个列表里的每个数对应相应的维度。如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换。
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价,发现是 9.28,他默默将这个单数字存到 X0 里。
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。
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。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
Google资深系统专家Jeff Dean在最近的湾区机器学习大会做了 Large-Scale Deep Learning for Inelligent Computer Systems 的演讲。 在大会上,Jeff Dean 解密了谷歌未曾在论文上发表过的第二代深度学习系统TensorFlow。 【Jeff Dean】在过去的几年间,我们已经建立了两代用于训练和部署神经网络的计算机系统,并且将这些系统应用于解决很多在传统上来说对计算机而言很难的问题。我们对许多这些领域的最新技术做了很大的改进,我们的软件系
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
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
TensorFlow提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法,以使调试起来更加有效。
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3,其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是:
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。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在过去的几年里,有不少讲深度学习的书籍。今天给小伙伴们推荐8本关于AI和机器学习的经典书籍,大部分都有完整版PDF下载。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天凌晨,谷歌宣布推出TensorFlow的eager execution。这是一个命令式的、可定义的运行接口,它们由Python调用,可用来立即执行操作。 简单来说,eager execution有四大优势: 立即快速调试运行错误并与Python工具集成 支持用易用Python控制流的动态模型 支持自定义和高阶梯度 几乎所有TensorFlow操作均可用 我们可以通过一些代码更好理解eager executio
选自exafunction 机器之心编译 编辑:赵阳 对于并行运算,GPU 的应用效率是最高的。 在云服务中使用 GPU 是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说,简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟,特别是当非推理任务,如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。 在这篇博文中,研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
交换维度顾名思义就是交换不同的维度,线性代数中矩阵的转置操作可以看成是交换第 0 个和第 1 个维度。比如下图形状为 (3, 4) 的矩阵。
张量数学运算主要有:标量运算,向量运算,矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl pip3 install torchvision(可视化工具集)
选自Uber 作者:Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与:Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日,Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译,更多详情请参阅原论文。另外,本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地址
‘th’模式下,为形如(samples,channels, rows,cols)的4D张量
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。
TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量Tensor对象中,所有的运算操作都是基于张量进行的
atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
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。
子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习
导读:2019 年 11 月末,TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本,现在,官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍,这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外,TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进,了解一下。
如果你拿起这本书,你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题,跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
【新智元导读】上周举行的Spark Summit 2016大会上,谷歌大脑的负责Jeff Dean就深度学习发表演讲,介绍了谷歌对深度学习的使用情况,从技术上解读如何在TensorFlow进行大规模的
从本篇文章开始,作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识,希望您喜欢。
在与谷歌创意实验室的合作,我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型,它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示(链接在文末)。
【AI100 导读】本文是《数学不好,也可以学习人工智能》系列的第四篇文章,主要内容围绕 Tensors(张量)展开。 现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢? 但是
Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。
上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练,也就是用**Q(s,a)**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据?
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