1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
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
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分,从智能手机到家用电器,几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展,将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状,以及神经网络在边缘设备上的应用。
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。
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。
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。
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。
原标题:Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
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
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
张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。
在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时,你可能会遇到一个错误,该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时,但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中,我们将探讨这个错误背后的原因,如何理解它以及如何修复它。
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。
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。
其中,性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。
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。
导读:随着人工智能技术的发展与普及,Python超越了许多其他编程语言,成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧,其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。
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 。
贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供,其中(y1, x1)和(y2, x2)为任意对角对角框角的坐标,坐标可以标准化(即,位于区间[0,1]或绝对区间。注意,这个算法不知道原点在坐标系中的什么位置。注意,这个算法对于坐标系的正交变换和平移是不变的;因此,坐标系统的平移或反射会导致算法选择相同的框。这个操作的输出是一组整数,索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后使用tf可以获得与所选索引对应的边界框坐标。收集操作。例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices)
来源:机器之心 本文长度为12243字,建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下: 在二分类中,准确率定义为: 激活函数(Activation function) 一种函数(例如 ReLU 或 Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然后向下一层传递该函数的输出值(典型的非线性)。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法,重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下:
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ,该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语,但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目,介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后,我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目:https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率(accuracy) 分类
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。
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。
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。
问题导读: 1、TensorFlow中有哪些激活函数? 2、如何运行激活函数? 3、TensorFlow有哪些数据源? 4、如何获得及使用数据源? 上一篇:TensorFlow ML cookbook 第一章5、6节 使用矩阵和声明操作 实现激活功能 准备 当我们开始使用神经网络时,我们会定期使用激活函数,因为激活函数是任何神经网络的强制性部分。 激活功能的目标是调整重量和偏差。 在TensorFlow中,激活函数是对张量起作用的非线性运算。 它们是以类似于以前的数学运算的方式运行的函数。 激
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框(YouTube-BoundingBoxes),含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框,精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集,希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof,使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状(tensor shape),了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在,tfprof 已经支持P
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。
【新智元导读】DeepMind 今天开源了最新的深度学习框架 Sonnet。Sonnet 被专门设计用于与 TensorFlow 协同工作,能够更方便、直接地构建复杂神经网络模型。Sonnet 开源可以使 DeepMind 创建的其他模型轻松地与社区共享。Sonnet 将定期更新。 DeepMind 决定把整个研究架构转为使用 TensorFlow(TF)已经快一年了。这被证明是一个不错的选择——我们的许多模型学习速度明显更快,内置的分布式训练功能极大地简化了我们的代码。 我们发现TF 的灵活性和适应性适
【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
今日休假,把卷积神经网络梳理下。先从一些基本概念入手,什么是卷积?为什么叫这么个名字? 搜索了一遍,网上有很多人已经表述的非常好了,这里用自己理解的语言重述下。
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念,以及各种基础模型的简单实现方法,这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
选自GitHub 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、李泽南 本文从 Tensorflow 基础、理解静态维度和动态维度、广播操作(Broadingcast 的好处和坏处)、使用 Python 操作的原型内核和先进的可视化等几个方面详细梳理如何高效使用TensorFlow。 Tensorflow 基础 TensorFlow 和其他诸如 numpy 之类的数学计算库的根本区别在于:在 TensorFlow 中,运算操作是符号化的。这是一个强大的思想,它能够让 TensorFlow 做任何事情(例如
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
版权声明:本文为zhangrelay原创文章,有错请轻拍,转载请注明,谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/91414600
TensorFlow是Google的一个开源软件库,广泛用于数值计算。它使用可在许多不同平台上共享和执行的数据流图。
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
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。
本文将初步向码农和程序媛们介绍如何使用TensorFlow进行编程。在阅读之前请先 安装TensorFlow,此外为了能够更好的理解本文的内容,阅读之前需要了解一点以下知识:
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们,现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器,通过在输入中添加噪声来训练模型,并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图,并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源、李泽南 训练一个非常深度的神经网络需要大量内存。通过由 OpenAI 研究员 Tim Salimans 和 Yaroslav Bulatov 联合开发的工具包,你可以权衡计算力和内存的使用,从而使你的模型更合理地占用内存。对于前馈模型,我们能够借助该工具把大 10 多倍的模型放在我们的 GPU 上,而计算时间只增加 20%。 项目链接:https://github.com/openai/gradient-checkpointing 通过梯度检查节约内存 深度神
AiTechYun 编辑:xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习,谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程,同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
知道你们在催更,这不,模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中,我们带领大家成功部署了第一个模型,解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始,我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节,就能规避大量的模型部署问题。
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