你知道吗？在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。
在过去的几年里，机器学习为各行各业开创了新纪元，诞生了许多成功的案例： Facebook 的面部识别，Netflix 的智能电影推荐系统，PrimaAI 的图像风格转换，Siri 的语音识别，Google Allo 的自然语言处理，及其他很多开发中的项目。
学习“TensorFlow方式”来构建神经网络似乎是开始机器学习的一大障碍。在本教程中，我们将一步一步地介绍使用Kaggle的Pitchfork数据构建Band s2vec模型时涉及的所有关键步骤。
据外媒报道，谷歌发布了第二代张量处理单元（TPU）和Google.ai。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）是谷歌2017年开发者大会（Google I/O 2017）的主旨发言人，他宣布一项名为“Google.ai”的新计划正将谷歌的多个机器学习与人工智能的工作及团队联合起来。Google.ai不仅会关注研究，还会着眼于开发工具，例如深度学习框架TensorFlow和谷歌的最新云张量处理单元，以及“应用型人工智能”，即开发解决方案。 虽然机器学习工具还处于相对起步阶段，但它们已经在多
【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 基于TensorFlow的机
本文介绍了TensorFlow的基础知识，并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法，包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
近年来，深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破，成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比，深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势，可以学习到多层次的抽象特征表示，为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评，作为生活服务平台，有数亿的用户及丰富的用户行为，在线上与线下相结合的场景下，用户的个性化需求越来越多，推荐系统变得尤为重要。在这种背景下，将深度学习算法应用到推荐业务中，改进并优化目前的推荐算法，使得推荐效果更为智能化，用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景，介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。
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 1.文档编写目的 前面Fayson也介绍了CDSW的安装及CDSW使用的一些知识，本篇文章主要介绍如何在CDSW平台上运行一个TensorFlow的示例，在学习本章知识前，你需要知道以下知识： 《如何在Windows Server2008搭建DNS服务并配置泛域名解析》 《如何利用Dnsmasq构建小型集群的
前面Fayson也介绍了CDSW的安装及CDSW使用的一些知识，本篇文章主要介绍如何在CDSW平台上运行一个TensorFlow的示例，在学习本章知识前，你需要知道以下知识：
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
TensorFlow是一个由Google 开发的，关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行，并且它被很多组织所使用，其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊，连带娃都这么技术流…… 今年夏天，谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子，用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型，开发了一个“猜拳机器”，能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程，详细介绍了怎样构建这个机器，以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下，适合有一定编程基础的同学，需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器： 上面视频中，
TensorFlow是一个用于构建机器学习的免费并且开源的平台，它由 Google 开发。它被一系列组织包括 Twitter，PayPal， Intel， Lenovo， 和 Airbus 使用。
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV)，这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能，但如果输入数据是错误的，所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务，因为它们可以手动检查。然而，在实践中，数据太大，难以手动检查，并且数据通常大块连续地到达，因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
本文介绍了TensorFlow R1.2版本的安装、使用、发展、教程和资源等方面的内容。
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
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。
继2019年10月谷歌在《Nature》上发布关于验证“量子优越性”论文之后，3月9日，谷歌再次就“量子”做出新的发布。
在这篇教程中，谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言，教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
介绍：Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务，如何获取赛题数据？ 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛，如何提交大赛结果？ 参赛选手在使用 Notebook 时，可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里，然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址，并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据？ 请参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1649
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。
TensorFlow是世界上最流行的开源机器学习框架。在2017年谷歌开发者大会欧洲站中，Andrew Gasparovic介绍了TensorFlow以及发展的最新成果。他还介绍了一些例子，演示了如何在谷歌和现实问题中使用TensorFlow。 什么是GDD？ 谷歌开发者大会(Google Developer Day)是一个年度性的、在世界范围内的举办的、由众多讲座课程组成的技术教育和产品信息分享大会。 演讲者 Andrew Gasparovic 在谷歌研究院欧洲,机器智能部门。飞行员，跑步者，bloopm
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务，如何获取赛题数据？ 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手可打开内置在 Notebook 里的 Readme 文件，学习如何访问 Dataset。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛，如何提交大赛结果？ 参赛选手在使用 Notebook 时，可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里，然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址，并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据？ 请
AiTechYun 编辑：xiaoshan 在2015年，谷歌曾尝试去想象神经网络如何理解产生了迷幻图像的图像。不久之后，谷歌把其代码开源为“DeepDream”，它发展成为一个小型的艺术运动，产生各
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的，有关于框架的，有关于硬件配置的，甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多，你……看完了吗？ 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下： What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
【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
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持，尤其是自然语言处理（NLP）和文本生成任务。
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。
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。
选自 kdnuggets 作者：Soon Hin Khor 机器之心编译 参与：Rick、吴攀、李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分，给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练（training）的含义 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于
作者介绍：陈志兴，Google I/O 2017大会的小时光茶社特派员 ，腾讯SNG增值产品部内容中心Android组leader，主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。喜欢阅读优秀的开源项目，听听音乐，偶尔也会打打竞技类游戏。 再出发 今天是Google I/O 2017开发者大会的第二天，山景城的天空一如既往地湛蓝，气温也非常舒适。经过一宿的休息，早上精力非常充沛，7:30分坐上同事丁教授的豪车飞奔会场，时刻准备着继续享受Google为大家准备的技术大餐。 今天的主题会议是从早上8:3
有时候在查看官方文档时，常常看到很多的分支，所以作为开发者我们都喜欢把最佳实践总结出来。下面一起来看看如何在Windows 10上安装一个TensorFlow和PyCharm开发环境。
本文作者：陈文石，2012年毕业于东南大学，美团点评算法专家，目前负责点评平台及综合 BG 推荐平台业务。在加入美团点评之前，曾在百度做过一些个性化推荐相关工作。对人工智能在搜索、推荐等业务应用上有较深入理解和实践。
现在你已经准备好迎接一个充满设计模式的崭新世界。 但是，在你打开所有的机会大门之前，我们需要告诉你一些即将在真实世界中遇到的细节--没错，外面的世界还是比较复杂的。来吧，接下来，我们会指引你的方向……
最近项目，需要创建一个 tensorflow 的一个自定义操作，用来加速tensorflow的处理效果；下面对创建过程中，遇到的问题和资源进行简要记录，进行备忘：
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。
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
在当今软件开发领域，人工智能技术正逐渐渗透到各个方面，为程序员们提供了更多的工具和资源来提高工作效率。其中，像ChatGPT-4这样的自然语言处理模型，为程序员在查询高效代码案例和解决问题时提供了全新的途径。本文将介绍如何高效地利用ChatGPT-4来查询高效的代码案例，以及一些实际案例分享。
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
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）
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