TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库,可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义,训练和运行机器学习模型!如果你是一名机器学习新手,那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。
【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
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗?
谈到机器学习,我们脑海首先蹦出的编程语言是什么?一定是python。其实除了python,Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代,从移动开发、服务器端,甚至桌面软件开发(比如大名鼎鼎的VS Code),都有Javascript的身影。
【导读】如果你需要深度学习模型,那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
十分重要且要注意的是,同一类的实例并不会分开,模型只关心像素的类别。如图1所示,该方法可以说在某些位置有椅子,但无法区分它们。
之前开发过一款人工智能的微信小程序,其功能是拍一张狗狗的照片,识别出狗狗的类别。程序虽小,功能虽然单一,但五脏俱全,涉及到机器学习的各个方面,以及微信小程序的开发,非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习,一边写出来的,在这个过程中,进一步掌握了机器学习的知识,具体情况请参考我之前写的文章:
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
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。
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 !
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:
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac;研究员 Victor Sanh;技术主管 Anthony Moi,来自 Hugging Face
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年,JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说,都有一个共同的疑惑:TensorFlow.js 到底能做些什么?
TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境,除了熟悉的Python,当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言。 越来越多的普通程序员,可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征,让产品更智能。
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。
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⭐️ 本文首发自 前端修罗场,是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区,我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度,获得更全面的学习指导意见,交个朋友,不走弯路,少吃亏! ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台,其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/),推荐给大
【人工智能头条导读】TensorFlow 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算。借助灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU、GPU、TPU)和设备(桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等)。最近在 JS 社区中,对 TF 中 Java API 相关项目与技术的高度需求是前所未有的。
TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展,在它的支持下,前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能,尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势,而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力,也具有更好的隐私性,同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发,这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API,TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用(许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码),或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络,为了能够让开发者尽快熟悉相关知识,TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型,它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》(英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》),它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。
今天要为大家推荐一套超酷炫的,用于构建神经网络 3D 可视化应用的框架——TensorSpace。
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js : 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要: 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解,迁移学习技术的实践应用,全文从技术聊到产品的玩法,设计师/产品经理只有懂得技术的新特性,才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化,研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js :
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。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
大家好 我一直探索更好玩地介绍机器学习,降低学习门槛,用其开发有趣,有价值的应用。之前介绍过很多机器学习应用方面的玩法,比如:gRPC部署训练好的机器学习模型,使用FastAPI构建机器学习API,用streamlit快速生成机器学习web应用 ,在Excel里玩机器学习。
在最近的TensorFlow Dev Summit 2018大会上,Google宣布发布Tensorflow.js,这是用Javascript实现的开源深度学习框架Tensorflow。Tensorflow.js可以实现在浏览器中直接训练模型,通过使用WebGL JavaScript API获得更快的计算速度。 Tenforflow.js是由2017年8月Google发布的Javascript库deeplearn.js演化而来的。Deeplearn.js诞生于Tensorflow Playground这款由
AI 科技评论按:3 月 7 日凌晨,谷歌 TensorFlow 开发者峰会(TensorFlow Dev Summit 2019)在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版,开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」,TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
我们将使用卷积神经网络(CNN)来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集(https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset)上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍,TensorFlow 2.0 预览版将在今年正式发布,并称其是一个重大的里程碑。将会把重点放在易用性上,而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。
在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后,怎么调用自己的模型呢?又需要做哪些处理呢?
写这篇文章的目的是给现有web开发的同事提供一些新的开发方向,认识新的js开发领域!
今年初,我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力,今天我们高兴的宣布,TensorFlow 2.0 正式版现已推出!
在不知不觉中,TensorFlow 2.0 beta版本已经发布,你可以通过下述方法安装:
机器之心报道 参与:机器之心编辑部 当时时间 3 月 30 日,谷歌 TenosrFlow 开发者峰会 2018 在美国加州石景山开幕,来自全球的机器学习用户围绕 TensorFlow 展开技术演讲与演示。去年的 TensorFlow 开发者大会上,该框架正式升级到了 1.0 版本,逐渐成为最流行的深度学习框架。今年,TensorFlow 发布了面向 JavaScript 开发者的全新机器学习框架 TensorFlow.js。 在大会上午的 Keynote 中,谷歌大脑负责人 Jeff Dean、Tenso
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件,并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后,构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库,可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等,且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此,可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后,我们描述了如何创建一些复杂的模型。
你最喜欢用什么工具来编写机器学习模型?数据科学家们对这个永恒的问题会给出各种不同的答案。一些人喜欢RStudio,另一些人更喜欢Jupyter Notebooks。我绝对属于后者。
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来,TensorFlow的下载次数超过了760万次,提交次数高达8万次,拉取请求13万余次,贡献者2400多名。
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。
【导读】AI科技大本营曾报道过,TensorFlow 2.0 已经在开发计划中了,相信在不久的将来就会和我们见面。那么现在的 TensorFlow 都有哪些功能,大家是否都全部了解呢?近日,谷歌在 Google Cloud Next 上发布了关于TensorFlow 的所有新内容,AI科技大本营已经为你准备好了~
神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息,可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程,以优化神经网络模型
众志成城,抗击疫情。首先,我们向在一线抗击疫情的医护人员和各行各业的从业者致敬。祝愿我们早日战胜疫情,早日迎接春暖花开的那一天。
在本文中,我们将深入探讨如何使用Unity3D和TensorFlow来教AI执行简单的游戏任务:投篮。完整的源代码可以在文末访问Github链接。
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