Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。其应用于包括:数据整理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。
这几天看学习视频,看到一个很好玩的东西 Jupyter Notebook,但是视频上面都是安装的本地的。于是乎我想着,自己买的服务器闲着也是闲着就拿出来装一个,这样的话可以“云”使用。
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架,虽然晚于TensorFlow、Keras等框架,但自发布之日起,其关注度就在不断上升,目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
安装TesorFlow真的是个大坑,整整搞了两天,还没安好GPU版,可能是Mac mini没有独立显卡,但是奇怪的是安装过程中它并没有报错,还安装了NVDIA的驱动,cuda8.0,为了配合cuda8.0我硬生生安了个Xcode7.3,满怀期待地跑smaples,结果一个大大的Error……
先说一段题外话。我是一名数据科学家,在用SAS做分析超过5年后,我决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python!
“学习Fastai从哪开始?”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频?并不是。
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境:
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
GitHub链接:https://github.com/waleedka/hiddenlayer
pytorch的windoows下安装 Step1:通过百度云下载安装包 Amazon Cloud(py36)或者百度云(py36)或百度云(py35) Step2:构建虚拟环境(打开CMD命令提示符窗口,输入下列命令) conda create -n test python=3.6 activate test Step3:安装相应的包 conda install numpy mkl cffi conda install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py3X_0
大名鼎鼎的 Mask RCNN 一举夺得 ICCV2017 Best Paper,名声大造。Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络,实现高效地检测图中的物体,并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码,即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。
排名 Python 和 R 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。而且因为 Python 的简单易用,相对其他语言,我们可以使用更少的代码就能表达大多数概念。 这也就正是为什么我们希望通过给出最
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/84973390
自 2017 年初首次推出,PyTorch 很快成为 AI 研究人员的热门选择并受到推崇。PyTorch 有许多优势,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。由于其灵活、动态的编程环境和用户友好的界面,PyTorch 是快速实验的理想选择。
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
“本文介绍windows10下python环境的搭建与使用入门,通过Anaconda+jupyter notebook实现python程序的完整执行。可直接跳到文末领取需要的资源。”
选自The data Incubator 机器之心编译 参与:蒋思源、黄小天 Python 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。近日,Data Incubator 发布了一篇题为《15 个排名最佳的数据科学 Python 包》(Ranked: 15 Python Packages for Data Science)的报告,报告作者对数据科学有价值的 15 个 Python 包进行了一个排名,旨在以一种简单易懂的列表或排名形式帮助数据科学家排序并分析与其专业相关的大量主题。机器之心对报告全文进行了编译
由于我们的课程是使用了深度学习技术,主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。这种开发任务需要我们多次频繁地执行某些小的语句块,例如训练过程需要不断地调参,对数据初始化并且进行重复地训练。
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。
如何在使用Jupyter Notebook时,解决Python虚拟环境间的切换问题?本文一步步帮你拆解。希望你能够避免踩坑的痛苦,把更多的时间花在愉快的编程上。
转载自阿达发go的博客conda常用命令:更新,创建,激活,关闭,查看,卸载,删除,清理
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网: https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7(注意:必须选择64位,因为TF不支持Python32位的)
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
在深度学习方面,TensorFlow 和 PyTorch是绝对的王者。但是,但除了这两个框架之外,一些新生的框架也不容小觑,比如谷歌推出的 JAX深度学习框架。
我们的AI入门课程已经讲过两节了,前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容,第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说,工欲善其事,必先利其器,这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室,并穿插一些小Demo,为后面的AI学习实践做好准备。
最近在深入地学习keras,发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的,很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务,为web及app提供服务。 于是,我决定把学习的过程完整的记录下来,帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术: keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。 第一篇 介绍开发环境--训练模型--保存至本地; 第二篇 介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片; 第三篇 介绍用Flask整合keras训练好的模型,并开发后端服务; 第四篇 介绍前端we
博主遇到一个问题,在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后,直接输入
TensorFlow object detection API应用–配置 主要参考 : https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9662832.html
Anaconda和Python相当于是汽车和发动机的关系,你安装Anaconda后,就像买了一台车,无需你自己安装发动机和其他零配件,而Python作为发动机提供Anaconda工作所需的内核。
近20年来,在TIOBE编程语言排行榜中,C、C++和Java一直排在前3位,远远领先于其他组件。而Python作为近来广受大家喜爱的编程语言,终于在2018年9月份首登前三的宝座。Python作为当今大学最常教授的第一语言,在统计领域排名第一,在人工智能编程领域排名第一,在脚本编写方面排名第一,在系统测试方面排名第一。除此之外,Python还在Web编程和科学计算方面处于领先地位(只是命名一些其他领域)。总之,Python无处不在。
我们大家熟知的一些本地的码代码的工具,pycharm, vs code,eclipse,sublimtext,vim等等,今天我们来介绍一下新的在线的交互式的码代码的工具。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型(上)介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
tensorflow是谷歌开源的人工智能库,有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下,借助anacondaAnaconda安装和使用,安装tensorflow2.0。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的,他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前,必须熟悉编程概念。
这里把环境命名为tensorflow并指定使用的python版本为3.6,你可以按需更改。
AI 开发者按:大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的,他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前,必须熟悉编程概念。
原文地址:How to Learn Python for Data Science the Right Way
课程首先介绍了深度学习的很多应用:例如增强学习、物体识别、语音识别、机器翻译、推荐系统、广告点击预测等。
在Windows使用下面命令:激活环境并安装插件(这里的 Keras 是我的环境名,安装的时候换成自己的环境名即可)
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
有这么一份干货,汇集了机器学习架构和模型的经典知识点,还有各种TensorFlow和PyTorch的Jupyter Notebook笔记资源,地址都在,无需等待即可取用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云