MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。
导读:本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料,可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。本文是该系列的第二篇,后续还会持续推荐一些与Tens
大数据文摘作品 编译:姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型,现在你正在试图让这个模型能够快速的演示,那么读这篇文章就对了。 阅读时长: 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码(hardcoded)的代理 把分类器放到有服务发现(service discovery)的代理 用一
选自GitHub 机器之心编译 参与:吴攀 在正在举行的 WWDC 2017 上,苹果宣布发布了 Metal 2,详情可参阅机器之心的报道《苹果开发者大会 WWDC 2017:首次全面展示苹果的人工
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。
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
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。
对于如何训练一个识别手写数字的神经网络,网上资源十分丰富,并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别,下面来说说实现方法及注意事项。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
前面的推文中我们说过,在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来,那么,怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢?这对很多新手来说都是一个难题,因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中,而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点深。本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类,后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。
文章教程 TensorFlow 2.0 完整教程 链接: https://www.youtube.com/watch?v=tPYj3fFJGjk 在此面向初学者的完整视频教程中学习如何使用 Tens
前两天,Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版,TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年,Google就放出口风,准备发布TensorFlow 2.0,一个重要的里程碑版本。然而直到今天,2.0仍然处于alpha版,这在快速迭代的人工智能领域,着实少见。随着alpha的发布,这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地,我也看了一下文章,不过作为一名实战派,还是决定先上手尝鲜一下。
在本系列的上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处,并演示了如何在Cloudera Machine Learning(CML)中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大,但设置这些环境和任务(例如整理NVIDIA驱动程序,管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎)可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程,并使数据科学家更快地在ML用例上工作,我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中,我们将为您提供三种简单的方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
我在一家数据科学培训公司工作。对于学员,我常常给出的建议并不是推荐库或者工具,而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家,确定自己的方向。
自从 2012年以来许多机器学习框架都争先恐后地要成为研究人员和行业从业者的新宠。从早期的学术性的 Caffe(卷积神经网络框架)和 Theano(一个基于 Python 的深度学习库),到业界支持的大规模 PyTorch 和 TensorFlow,深度学习框架层出不穷。
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
随着TensorFlow 2.0的推出,我们创建了一个名为TensorFlow Addons的新别殊兴趣小组(Special Interest Group, SIG)。该小组管理符合既定API模式的贡献代码库,但实现了核心TensorFlow中没有的新功能。比如,这些新功能可以是来自已发表论文中的新算法或数据预处理和过滤所缺少的功能。请前往Github查看该项目:
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。
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。
对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域我们在前文已经研究过,运行在 MirroredStrategy 里面也介绍,所以本文主要看看如何使用,如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
生成对抗网络(GAN) 是机器学习中的一项最新创新,由 Ian J. Goodfellow 及其同事于2014年首次提出。
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
内容来源:2018 年 3 月22 日,Google软件工程师刘仁杰在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《TensorFlow in Deep Learing Applications》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2714 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲首先讨论TensorFlow的一些高阶API,然后介绍最新的Eager Execution模式和解决IO瓶颈的tf.data,还有移动端解决方案 TensorFlow
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型,将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式,并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类,并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验,我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
【AI科技大本营导语】在今天举行的 2019 年 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览,旨在让初学者更容易使用 ML。
以 UGC 为中心的直播世界中经常发生用户在某一时间大量涌入的现象,这对于用户规模较大的平台而言是一个亟待解决的问题。Video AI 包含了很多有意思的视频处理功能,包括对低分辨率图像进行超分而获得清晰图像、对视频进行去噪(包括去雨、去雾、去划痕等)、进行对象识别、元数据提取等数百种功能。
本文介绍了如何利用 TensorFlow 自定义 Op 扩展运算,介绍了自定义 Op 的注册、实现、编译和调用过程,并通过示例展示了如何使用自定义 Op。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
在实际的业务中,可能会遇到很大量的特征,这些特征良莠不齐,层次不一,可能有缺失,可能有噪声,可能规模不一致,可能类型不一样,等等问题都需要我们在建模之前,先预处理特征或者叫清洗特征。那么这清洗特征的过程可能涉及多个步骤可能比较复杂,为了代码的简洁,我们可以将所有的预处理过程封装成一个函数,然后直接往模型中传入这个函数就可以啦~~~ 接下来我们看看究竟如何做呢? 01 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时,可以将特征,标签数据直接输入到.fit(
选自Google Blog 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 近日,谷歌开发者博客发布了一篇文章,介绍了用于 TensorFlow 的编译器 XLA(Accelerated Linear Algebra/加速线性代数)的原理和能力。 TensorFlow 的设计目标和核心优势之一是其灵活性。TensorFlow 被设计成一个灵活和可扩展的系统,可用于定义任意数据流图(data flow graph)并使用异构计算设备(如 CPU 和 GPU)以分布式方式有效地执行它们。 但是灵活性通常与性能不能兼得。
本篇文章翻译自tensorflow官网,会加上自己的一些实操讲解,便于大家快速运行起第一个移动端机器学习的demo。 为了让你在Android上开始使用tensorflow,我们将通过两种方式来构建我
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:
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第六讲深度神经网络。 观看更多国外公开课,点击"阅读原文" 回顾之前内容: 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 谷歌教你学 AI -第四讲部署预测模型 谷歌教你学 AI -第五讲模型可视化 本期视
近日,Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章,其内容源自一个 GitHub 项目,其中作者通过构建同一个神经网络,对比了当前最流行的 10 种深度学习框架,其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人(比如贾扬清)的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接:https://github.com/i
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
选自Medium 作者:Ilia Karmanov 机器之心编译 参与:路雪、黄小天 近日,Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章,其内容源自一个 GitHub 项目,其中作者通过构建同一个神经网络,对比了当前最流行的 10 种深度学习框架,其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人(比如贾扬清)的支持。机器
来源:机器之心 本文长度为2698字,建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络,对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日,Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章,其内容源自一个 GitHub 项目,其中作者通过构建同一个神经网络,对比了当前最流行的 10 种深度学习框架,其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
主动模式和被动模式所针对的对象是客户端,意思是客户端主动向服务端上报数据和由服务端到客户端采集数据。数据的提交时间在监控中心设置。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
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。
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输,同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow(CDF)提供了一种解决方案,可从边缘抓取数据并将其连接到云,并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
选自ai.intel 作者:Scott Cyphers 机器之心编译 参与:刘晓坤、李亚洲 近日,英特尔的人工智能产品团队宣布开源 nGraph,这是一个面向各种设备和框架的深度神经网络模型编译器。有
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