谷歌作为联邦学习的提出者,在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federated(后文简称TFF)。TFF是一个开源框架,用于机器学习和其他分散数据计算,其开发旨在促进联邦学习的研究。
【导语】据了解,全球有 30 亿台智能手机和 70 亿台边缘设备。每天,这些电话与设备之间的交互不断产生新的数据。传统的数据分析和机器学习模式,都需要在处理数据之前集中收集数据至服务器,然后进行机器学习训练并得到模型参数,最终获得更好的产品。
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作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
Gradio需要Python 3。一旦你有Python,你可以下载gradio使用pip 的最新版本,如下所示:
量子位 | 问耕 编译整理 今日凌晨,在加州湾区Google总部山景城举办的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow 1.0版本正式发布!目前已经可以下载和更新全新的TensorFlow
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。 这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。 这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。 其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras、deepy和Blocks等)。 另外的我只是在一些特别
使用Keras Tuner进行超参数调整可以将您的分类神经网络网络的准确性提高10%。
联合学习 (FL) 是一种出色的 ML 方法,它使多个设备(例如物联网 (IoT) 设备)或计算机能够在模型训练完成时进行协作,而无需共享它们的数据。
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。
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
选自data science central 机器之心编译 参与:蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能,包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano,作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端,而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型,机器之心不仅对该试验进行了介绍,同时还使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
去年 10 月,谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后,昨日官方发布了 TensorFlow 2.1,本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
最近现又有一款新工具加入模型优化“豪华套餐”,这就是基于Keras的剪枝优化工具。
自 2015 年开源以来,TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可,成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍,目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang,Google Research
神经网络是一种由神经元、层、权重和偏差组合而成的特殊机器学习模型,随着近些年深度学习的高速发展,神经网络已被广泛用于进行预测和商业决策并大放异彩。
去年TensorFlow官方推出了模型优化工具,最多能将模型尺寸减小4倍,运行速度提高3倍。
自深度学习重新获得公认以来,许多机器学习框架层出不穷,争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano,到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow,许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择?
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
网络层与算子融合是非常有效的方法,本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。
深度学习(Deep Learning, DL)或阶层学习(hierarchical learning)是机器学习的技术和研究领域之一,通过建立具有阶层结构的人工神经网络(Artifitial Neural Networks, ANNs),在计算系统中实现人工智能。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选,因此深度学习具有表征学习(representation learning)能力 ,可以实现端到端的监督学习和非监督学习 。此外,深度学习也可参与构建强化学习(reinforcement learning)系统,形成深度强化学习 。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法,对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来: 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验,但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API,但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习: 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
神经网络是一种受到生物神经元系统启发而设计的人工智能算法。它通过模仿人类大脑中神经元之间的连接和信号传递方式,建立起一种用于模式识别、分类和预测的模型。本文将为你介绍神经网络算法的基本原理以及如何应用。
在刚刚过去的一年里,从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护,TensorFlow 对研究人员,工程师,艺术家,学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。我们惊喜的看到,TensorFlow 被应用在超过6000个在线开源库中。 今天,在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会,在这次全球直播中,TensorFlow 1.0 版本正式发布。 更快:TensorFlow 1.0 令人难以置信的快!XLA 为它未来更多的性能改进奠定了基础,在如何调整现有模型来实现最大速度的
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
使用 keras 搭建模型时让人们感受到的简洁性与设计者的用心非常直观的能够在过程中留下深刻的印象,这个模块帮可以让呈现出来的代码极为人性化且一目了然。
随着深度学习技术的快速发展,越来越多的应用场景受益于其强大的能力。然而,构建一个高效且准确的深度学习模型并不容易。在训练深度神经网络时,研究人员和工程师们需要面对许多挑战,如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧,旨在提高训练效率和模型精度。
「大新闻:我们刚刚发布了 Keras 3.0 版本!」Keras 之父 François Chollet 在 X 上激动的表示。「现在你可以在 JAX、TensorFlow 以及 PyTorch 框架上运行 Keras……」
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
【导读】你是否曾为选择TensorFlow或Keras而感到纠结?又是否认深度学习编程费时费力而感到苦恼?本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生,如果你有如下需求,请选择Keras:
在如今无数深度学习框架中,为什么要使用 Keras 而非其他?以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前,有很多做深度学习的框架,比如caffe,CNTK,Theano,公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少,Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好,因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎,每天用户访问量非常大,可以拿到用户海量的数据,就可以来训练更多的模型。
作为目前最普及的深度学习框架,TensorFlow 实不必多做介绍。 无论国内国外,有相当数量的程序员以 TensorFlow 入门深度学习开发,逐步走上职业机器学习工程师的道路。然而,TensorFlow 有一定的使用门槛。不管是编程范式,还是数学统计基础,都为非机器学习与数据科学背景的伙伴们带来一定的上手难度,更不要提处理不同任务时需面对的各类算法模型。 鉴于此,雷锋网将与跨国 IT 服务巨头 ThoughtWorks,联合举办线上培训课程“TensorFlow & 神经网络算法高级应用班”,将于 4
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时,在性能方面也与TensorFlow,Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码,否则Keras会为你提供最好的帮助!
深度学习的框架Tensorflow,Pytorch,Keras,Theano..,每个都有它自身的优势,有的性能好,有的学习曲线平滑,有的部署方便。
场景描述:今日凌晨,一场技术直播引来了无数人的围观,甚至不惜肝到天明,到底是什么让开发者如此激动?原来是一年一度的 TensorFlow 技术峰会,这场线上直播的盛会,带来了哪些关于 TensorFlow 的信息,本文就将从几个重点进行一次深入的回顾。
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐4份入门资料,希望对大家有所帮助。
我们在网上只发现比较少的信息与资源,最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的,还有很多 TPU 特性没有考虑到,感兴趣的读者可查阅文末的参考资料,了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow2.0 Alpha版正式发布,2.0版相比之前的1.x(1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本)版做了很大的改进,在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升,对于初次接触TensorFlow的读者来说,建议直接从2.0版开始使用。
本人是一个将要大学毕业的学生,目前就职在中世康恺的AI研发部门,中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司,该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
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