本文由TensorFlow的产品经理Sandeep Gupta代表TensorFlow团队发布。 原文：https://medium.com/tensorflow/highlights-from-tensorflow-developer-summit-2018-cd86615714b2 当地时间3月30日，在加州山景城的计算机历史博物馆举办了第二届TensorFlow开发者峰会。该活动汇集了500多名用户，成千上万的人在世界各地的TensorFlow活动中收听实况直播。这一天充满了新产品的发布，以及来自Te
e Developers blog正式撰文发布TensorFlow 1.4版本，此次的更新迎来三个重大变化：Keras位于TensorFlow core中，Dataset API支持更多功能，引入效用
本章中，将会利用TensorFlow实现一个简单的模型：线性回归。通过本示例，我会分析一些代码基础及说明如何在学习过程中调用各种重要组件，比如cost function或梯度下降算法。 变量间关系的模型 线性回归是用来度量变量间关系的统计技术。有意思的是该算法的实现并不复杂，但可以适用于很多情形。正是因为这些原因，我非常乐意以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。 请记住，不管在两个变量（简单回归）或多个变量（多元回归）情形下，线性回归都是对一个依赖变量，多个独立变量xi，一个随机值b间的关系建模
大家好，今天我来为大家介绍如何在Java开发中使用人工智能（AI）。既然要使用AI，那么我们就需要用到一些最新的技术和工具，不过不用担心，我将在本篇教程中为大家详细讲解如何快速上手使用AI。废话不多说，让我们一起来看看吧！
Tensorflow是最受欢迎的免费开放源代码机器学习库之一，可帮助您执行各种机器学习和深度学习项目。它可以用于各种任务，包括训练，推理，可视化ML和DL模型。它还提供了各种各样的预训练模型。
在使用TensorFlow进行深度学习时，经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因，并提供解决方案。
在安装TensorFlow时，必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配，否则有可能安装失败。下图是windows系统下版本对应关系：
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下：
前一段时间为了在微信小程序中使用tensorflow.js，对tfjs-core代码做了一些修改，具体情况请参考我之前写的几篇文档：
2015 年首次推出 TensorFlow 时，我们的初衷是希望它成为一个面向所有人的「开源机器学习框架」。为此，我们想在拥有更多用户的平台上运行。一直以来，我们支持 Linux、MacOS、Windows、iOS 和安卓。然而，尽管很多贡献者不懈努力，在树莓派上运行 TensorFlow 还是很艰难。现在，由于与树莓派基金会的合作，我们很高兴地告诉大家，可以使用 Python pip 包系统从预先构建的二进制文件中在树莓派上安装 TensorFlow 1.9 了！如果正在运行 Raspbian 9（stretch），你可以通过从终端运行以下两个命令来安装它：
文中蓝色字体为链接，部分外部链接无法从文章内部直接访问，请点击文末阅读原文以访问链接。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
停止使用pip安装Tensorflow！请改用conda。您还不知道conda是什么？它是一个跨平台运行的开源软件包和环境管理系统，适用于Mac，Windows和Linux。如果您还没有使用conda，我建议您开始使它，因为它可以让您更加愉快地管理您的数据科学工具。
了解机器学习的一些基础功能，一些基础用法，然后在我们的实际工作中创造出更多的火花。
本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用，目前最新版本是TensorFlow2.5.0；首先简单介绍一下TensorFlow，然后安装TensorFlow2，最后使用TensorFlow开发。
我们先来看看Mybridge AI 中排名靠前的顶级开源项目，再聊聊机器学习今年都有哪些发展，最后探寻下新的一年中会有哪些有值得我们期待的事情。
【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
1. 官网上提到：因为TensorFlow 1.6版本起，二进制文件使用 AVX指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行，所以我们要看下CPU的指令集。
作为Inference（推理）端的SDK的工具，TensorRT是可编程的处理加速器，主要是用来部署神经网络到Inference端之前，对于网络进行优化加速，来提高程序的吞吐量以及降低延迟。TensorRT理论上可以支持所有主流的深度学习框架，目前最新的版本是3.0版，可以支持Caffe 模型的直接导入，还有就是TensorFlow模型转换为UFF格式后的导入。对于其他的framework，需要用户手动的去调用一些API进行模型和参数的导入，而且在TensorRT 3.0里面还加入了对Python接口的
梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。
文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习，包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时，文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。但 Tensorflow 1.x 时代最广受诟病的问题是：学习门槛较高、API 重复且复杂、模型部署和使用不够方便。之后，谷歌下定决心改变这一问题，在今年早些时候，发布了 Tensorflow 2.0 的 Alpha 版本。Alpha 版本一经问世，便受到深度学习研究者、开发者和在校学生的好评，其简洁的 API 和快速易上手的特性吸引了更多用户的加入。今天，Tensorflow 官方发布了 2.0 时代的 Beta 版本，标志着 Tensorflow 这一经典的代码库进一步成熟。
Advanced Vector Extensions (AVX, also known as Sandy Bridge New Extensions) 先进的矢量扩展（AVX，也称为桑迪桥新的扩展）是从英特尔和英特尔在2008年3月提出的微处理器的X86指令集架构的扩展，第一次由英特尔支持，在第2011季度和以后的SoeBoE桥处理器装运。AMD与推土机处理器航运在Q3 2011。AVX提供了新的特性、新的指令和新的编码方案。AVX2将大多数整数命令扩展为256位，并介绍了融合乘法累加（FMA）操作。AVX-512扩展AVX到512位支持使用一个新的EVEX前缀编码由英特尔提出的2013年7月，第一次支持英特尔与骑士着陆处理器，在2016装运。
继2019年10月谷歌在《Nature》上发布关于验证“量子优越性”论文之后，3月9日，谷歌再次就“量子”做出新的发布。
一般情况下通过： File—Settings—Project：工程名字 — Project Interpreter—右上角加号–上面窗口输入Tensorflow—左下角的Install Package 就可以成功导入。
Android Studio 4.1 主要是包含了各种新功能和改进，其中 Android Gradle 插件也升级为 4.1.0，要了解更多信息请查看完整的 Android Gradle 插件发行说明：https://developer.android.com/studio/releases/gradle-plugin#4-1-0
学习资料： https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
对于学习数据科学的同学来说，从头开始实现神经网络，会让你理解很多有趣的东西。但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说，使用易于使用的开源深度学习框架，我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
正确安装并配置好pycharm+tensorflow环境之后，可能在pycharm中导入tensorflow会有以下问题：
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！本文介绍以下内容：
每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java，JDK是运行环境，而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境，而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。 通常情况下，我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过，当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同环境之间切换时，这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
原标题 | A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
在过去的一年多中，ONNX 这种「通用」的神经网络交换格式已经有了很长远的发展，用不同框架编写的模型可以在不同的平台中流通。在这次研讨会中，我们确切地感受到了这一点，因为开源社区围绕着 ONNX 介绍了很多优化工具和资源库。
以上这篇解决python中无法自动补全代码的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持网站事（zalou.cn）。
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤，然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后，提供了一些示例和常见问题解决方法。
编程实现神经网络的最佳框架是什么？TensorFlow还是PyTorch？我的回答是：别担心，你从哪一个入门，你选择哪一个并不重要，重要的是自己动手实践！下面我们开始吧！
剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。
#Windows安装tensorflow错误原因查询、卸载tensorflow与重新安装
在早两天开源的 TfPyTh 中，不论是 TensorFlow 还是 PyTorch 计算图，它们都可以包装成一个可微函数，并在另一个框架中高效完成前向与反向传播。很显然，这样的框架交互，能节省很多重写代码的麻烦事。
该文对TensorFlow中的图像像素操作进行了介绍，包括读取和保存像素值，以及将像素值转换为其他类型。同时，文章还解释了如何使用这些操作来执行图像转换和增强操作，并提供了示例代码。
但是，如果Python的模块太多了，就可能造成一定的混乱，那么如何管理呢？ 通过Python包的功能来管理。
Pycharm的安装 pycharm的下载地址： 网上很多的下载说明，这里就不再赘述，下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可，完成安装。
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：
在上一篇文章“神经网络剪枝2019”(点击文末阅读原文可以打开知乎原文)中，我们回顾了一些关于修剪神经网络的优秀文献。我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。
选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/T
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