https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
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。
选自Medium 作者:Sagar Howal 机器之心编译 参与:路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
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。
本次我们讲一下如何利用colab训练深度学习(Tensorflow)模型,并上传到Google云平台上面。然后我们再通过GEE进行调用,这样我们在GEE上面运行自己的深度学习模型了。
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
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。
在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时,TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个4维数组。
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。
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。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU,他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地,Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利,通过链接即可与其他的开发者共享文件。
作者:Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
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。
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。
断言是作为一种调试工具被发明出来的,用来检查那些“代码写对了就肯定成立”的条件。例如我们要断言一个变量a必须要大于2,就可以这样写:
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU(Tensor Processing Unit),Google在其自家称,由于TPU专为机器学习所运行,得以较传统CPU、 GPU降低精度,在计算所需的电晶体数量上,自然可以减少,也因此,可从电晶体中挤出更多效能,每秒执行更复杂、强大的机器学习模组,并加速模组的运用,使得使用者更快得到答案,Google最早是计划用FPGA的,但是财大气粗,考虑到自己的特殊应用,就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
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。
雷锋网 AI 研习社按:本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原文 Make Music and Art Using Machine Learning,作者 magenta。
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。
BERT是谷歌去年推出的NLP模型,一经推出就在各项测试中碾压竞争对手,而且BERT是开源的。只可惜训练BERT的价格实在太高,让人望而却步。
这是一篇博文翻译,略有删减,整理代码方便统一阅读,Github链接:https://github.com/lesterli/rust-practice/tree/master/head-first/async-primer。
从最开始介绍卷积、循环神经网络原理,到后来展示各种最前沿的算法与论文,机器之心与读者共同探索着机器学习。我们会发现,现在读者对那些著名的深度学习模型已经非常熟悉了,经常也会推导或复现它们。
最近,一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug:
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。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 青铜段位的机器学习研习者可能有着同样的困境:脑海中有个模糊的项目想法,但不知从何处动手,也不清楚用怎样的方法去实现。 从今天起,有个贴身小工
连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来。
机器之心专栏 作者:Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境,支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等),支持 pip 安装任意自定义库。 网址:https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
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。
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境,支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等),支持 pip 安装任意自定义库。网址:https://colab.research.google.com
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
Google Colab免费为TPUs提供实验支持!在本文中,我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说,我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
文章目录 1. 谷歌Colab设置 2. 编写代码 3. flask 微服务 4. 打包到容器 5. 容器托管 参考 基于深度学习的自然语言处理 使用这篇文章的数据(情感分类)进行学习。
按照以下步骤设置Arduino IDE应用程序,该应用程序用于将推理模型上载到您的电路板,并在下一节中从电路板下载培训数据。因为我们需要在Arduino IDE中下载和安装特定的板和库,所以比使用Arduino Create web editor要多几个步骤。
BERT终于来了!今天,谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。
【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。
这篇文章写得比较长,全文读完大约需要15-20min,如果对Rust的错误处理不清楚或还有些许模糊的同学,请静下心来细细阅读。当读完该篇文章后,可以说对Rust的错误处理可以做到掌握自如。
AiTechYun 编辑:xiaoshan 在2015年,谷歌曾尝试去想象神经网络如何理解产生了迷幻图像的图像。不久之后,谷歌把其代码开源为“DeepDream”,它发展成为一个小型的艺术运动,产生各
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。
---- 新智元报道 编辑:润 好困 【新智元导读】谷歌Colab即将上线大模型辅助编程,代码生成,代码补全,聊天机器人全都有。 谷歌版的Github Copilot来了! 5月17日,谷歌宣布,Google Colaboratory(Colab)即将加入全新的AI编码功能—— 代码生成,代码补全,代码聊天机器人,你能想到的全都有。 再加上Colab的之前提供的全云端运行的Jupyter笔记本环境,开发者可以方便使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架在谷歌提供的
【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。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
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