自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了,TensorFlow Hub 是一个开源代码库,可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。自推出以来,Google发布了数百个模型,有些是通用模型,并可针对特定任务进行微调,而一些模型则更为专业,即使在数据较少或计算能力较弱的情况下,也可以帮助您获得更快、更智能的 ML 应用。
最近业余时间做些创新探索,在微信小程序上实现找到纸或笔记本,定位,然后取到纸上的简笔画,之后进行简笔画识别,找到对应位置(之后可以在此位置上加载对应3d模型,实现ar效果, 对应ar官方案例:https://github.com/bbSpider/miniprogramThree)
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要,因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
在硬件设计领域,模块化设计是通用的设计准则,特别是大规模集成电路出现之后,硬件工程师并不需要从头设计,而是寻找合适的模块,将它们组合起来,完成所需的功能。软件设计领域也同样如此,比如Windows时代的COM组件、中间件,等等。当然,由于软件的灵活性和复杂性,无法做到像硬件领域集成度那么高,但这种思想始终会影响到软件设计方式。比如今天,做前端的软件设计人员,可能会在代码中用到JQuery、Bootstrap等框架。Android开发人员可能会使用Taurus、ActionBarSherlock、Android-Universal-Image-Loader之类的UI组件。
这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。由于TensorFlow 2.0最近已发布,该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法,该NoteBook实现了电影评论预测。在这篇文章中,将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。
我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型:即便每个类只有少量样本,经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
还记得前些日子轰动一时的 BigGAN 模型吗?生成对抗网络(GAN)作为当前最热门的技术之一,最近在图像生成方面的成果颇受人关注。近日,由 DeepMind 和赫瑞瓦特大学组成的科研人员公布的 BigGAN 模型,被称为“史上最强 GAN 生成器”,可合成食物照片、风景肖像和动物照片,其图片效果十分逼真,在 ImageNet 的测评集上从之前的最高分 52.52 提升到 66.3,效果提升非常显著。
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员,艺术家,数据科学家等。—在每台设备(甚至在智能手机)上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元,更改参数,值和源,即可享受AI的多样性。
机器学习论文的可复现性一直是个难题。许多机器学习相关论文要么无法复现,要么难以重现。有时候论文读者经常为了调用各种经典机器学习模型,还要重复造轮子。
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:
【人工智能头条导读】昨天谷歌发布了 TensorFlow 的一个新工具 —— AutoGraph,可以将 Python 代码快速转化到 TensorFlow 的体系里。目前测试来看,这个工具简化了构图流程,加强了 TensorFlow 调用 Python 时的性能。昨天晚上 TensorFlow 又宣布了下一代移动视觉应用支持的新版本 —— MobileNetV2。TensorFlow 官方教程中又不断新增V 1.9 的 eager execution 实例。这几天 TensorFlow 可真是一点没闲着呢。
【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。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活,也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活,是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记,从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
机器之心报道 参与:刘晓坤、路 BigGAN 一经提出即引起了大量关注,被称为「史上最强 GAN 图像生成器」。今日,DeepMind 放出了 BigGAN 的拿来即用 TF Hub demo,可以在
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。
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
当然,实现起来是有一些tricky的,而且tokenizer并不是真正的bert的tokenizer,中文大部分不会有太大问题,英文的话实际上因为考虑BPE,所以肯定是不行的。
NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时,可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。推理时,基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT,您可以优化所有主流框架中训练出的神经网络模型。
【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。
以客户流失数据为例,看 Tensorflow 2.0 版本如何帮助我们快速构建表格(结构化)数据的神经网络分类模型。
训练机器学习模型的时候,需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了,比如MNIST这种全世界都在用的数据集,能不能来个一键装载啥的?
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:
去年8月13日,谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”, 最近几天,谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版, 可以来这里查看:
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang,Google Research
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。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
发现并开始新的机器学习项目有点艰难。也许你有一个关于项目的模糊想法,正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感,看看有哪些可能。
AI 科技评论按:TensorFlow 是目前最流行的深度学习库,它是 Google 开源的一款机器学习开发框架。Tensor 的意思是张量,代表 N 维数组;Flow 的意思是流,代表基于数据流图的计算。把 N 维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
用过 TensorFlow 框架的应该都知道,在操纵张量时,需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性,当然还需要考虑数学正确性。此外,TensorFlow 有数百种操作,找到要使用的正确操作也是一项挑战。
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
从历史角度看,TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」:具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x,你就会知道复杂与难用是在说什么。
随着深度学习概念火起来,TensorFlow也跟着成为业界流行的深度学习框架。它采用CPU+GPU的并行计算模式,使得神经网络可以有效的并行计算,从以前的三层网络到现在的深层网络,深度学习+tensorflow已经开始深入人心。 笔者也本着投石问路的心态,尝试玩一玩这个高大上的东西。那么先从安装开始吧~ 如果有FQ工具的话,安装是很简单的。 安装Python3.5+ (注意tensorflow只支持3.5以上的版本,2.7是安装不了的) 我这里下载的是3.5.2,注意要找到对应版本的python才可
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
我们都知道,在学习计算机的过程中,总会出现各种各样的问题,这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受;更别说在学习深度学习的过程中了。
作者:Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
发现和开始使用机器学习可能并不容易。也许你有一个项目的模糊想法,正在寻找入手点。或者也许你正在寻找灵感,并想要了解可能的情况。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的,总有些奇奇怪怪的问题让人头疼,所以,在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
你可能知道,Jetson Nano是一款低成本(99美元)的单板电脑,用于物联网类型的用例。在众多类似设备中,它的关键卖点是全功能GPU,与NVidia CUDA库兼容。
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。
查看 NVIDIA_CUDA 版本,这里有有个坑:!nvidia-smi方法查看版本为11.2,而 !nvcc --version 方法查看版本为11.1。
This notebook classifies movie reviews as positive or negative using the text of the review. This is an example of binary—or two-class—classification, an important and widely applicable kind of machine learning problem.
导读:2019 年 11 月末,TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本,现在,官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍,这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外,TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进,了解一下。
在使用 TensorFlow 进行开发和训练深度学习模型时,有时候可能会遇到 ImportError: cannot import name 'pywrap_tensorflow' 这个错误。这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或没有正确安装所引起的。本文将介绍如何解决这个错误。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras,在2.0中,我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
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