TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架,这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能,并已被研发社区广泛采用。但是作为用户,我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目,所以在本文与其他文章的特性的对比不同,我们将以实际应用出发,从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。 在本文中,我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能,并阐明在前端使用机器学习的局限性。
近年来,由于AI领域的迅猛发展,AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域,但由于各种库和框架的发展,使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库?看看
ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型,只需输入一行代码,就能一键调用。
对于许多科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为,TF并不是非常的用户友好。
如果你在读这篇文章,那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉,那么简单来说,深度学习使用了「人工神经网络」,这是一种类似大脑的特殊架构,这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构,谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架,这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架: TensorFlow 与 PyTorch。
人工智能已经存在了很长时间。然而,由于该领域的巨大改进,近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域,但由于各种图书馆和框架的发展,它已成为一个更友好的IT领域,并有很多人进入它。
3D 计算机视觉是一个非常重要的研究课题,选择合适的计算框架对处理效果将会产生很大的影响。此前,机器之心曾介绍过 Facebook 开源的基于 PyTorch 框架的 3D 计算机视觉处理库 PyTorch3D,该库在 3D 建模、渲染等多方面处理操作上表现出了更好的效果。
大数据文摘作品 编译:Yanruo、小鱼 这是一份详细介绍了目标检测的相关经典论文、学习笔记、和代码示例的清单,想要入坑目标检测的同学可以收藏了! 在大数据文摘后台回复“目标检测”可打包下载全部论文~
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML(以前称为 MMLSpark),以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML:可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
随着深度神经网络的发展,OpenCV中已经有独立的模块专门用于实现各种深度学习的相关算法。本节中将以介绍如何使用OpenCV 4中的相关函数实现深度学习算法,重点介绍示例程序和处理效果,目的是为了增加读者对深度学习在图像处理中的应用的了解,提高读者对图像处理的兴趣。
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation),从而实现对模型的压缩与优化,方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例,实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分,下面一一解析!
微软发布了其最新版本的机器学习框架:ML.NET 0.11带来了新功能和突破性变化。
【新智元导读】GitHub上根据星级(stra)列出了最常用的53个深度学习项目。其中,最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表,赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
⭐️ 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
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布,至少可以说,它不是非常用户友好。
深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。软件库如:Torch(2011), Theano(2012), DistBelief(2012), PyLearn2 (2013), Caffe(2013), MXNet (2015) 和 TensorFlow(2015) 都能支持重要的研究项目或商业产品。
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
就在最近,一个基于 javascript 的可视化库 D3js(treemap 可视化)对 json 文件生成的技术图,给开发者提供了详细的各领域工具清单,内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型,我们将其整理如下,强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器,这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具,常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域,如:机器学习、深度学习、NLP等等,多样的工具有时也让我们也无从选择。
原文:Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
人工智能的浪潮正席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边,如人工智能,机器学习,深度学习等。
AI 研习社按,当地时间 5 月 7 日,微软 Build 大会在美国西雅图召开,会上微软针对开发者发布了一系列新产品。详细信息参见 Build 大会中的 AI:微软 AI 云服务全线更新。在这一系列产品发布的同时,AI 研习社注意到,微软同时宣布开源机器学习框架——ML.NET。利用 ML.NET,开发人员可以直接上手已有的模型,无需具备开发或调节机器学习模型的专业知识。
深度学习近来是机器学习最流行的子领域,因为针对高维数据拥有强大的建模能力,它在很多不同的任务与领域都绽放了夺目的光彩,例如计算机视觉、自然语言处理与智能体学习等。深度学习模型是一种表示学习方法,即根据模型学习表示的本身,而不仅仅如同传统机器学习那样将表示映射到输出。
人工智能的浪潮正席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边,如人工智能,机器学习,深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出,顾名思义用计算机来构造复杂的,拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展,在2012年后,得益于数据量的上涨,运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分,即让机器具备观察和感知能力,可以一定程度的理解和推理,预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能,即让机器获得自适应能力,解决一些之前还没遇到过的问题,而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。
选自Medium 作者:Peter Roelants 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 近日,背景调查公司 Onfido 研究主管 Peter Roelants 在 Medium 上发表了一篇题为《Higher-Level APIs in TensorFlow》的文章,通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API(Estimator、Experiment 和 Dataset)训练模型。值得一提的是 Experiment 和 Dataset 可以独立使用。这些高级 API 已被最新发布
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?
你是否希望能够学习深度学习?你是想将其应用于商业,以此为基础建立你的下一个项目,还是仅仅是增加自己的职场价值?无论如何,选择合适的深度学习框架进行学习都是关键的、能够更好实现目标的第一步。
如果你从事软件开发,你就会知道 Bug 是生活的一部分。当你开始你的项目时,Bug 就可能存在,当你把你的产品交付给客户时,Bug 也可能存在。在过去的几十年中,软件开发社区已经开发了许多的技术工具、IDE、代码库等来帮助开发者尽早地发现 Bug,以避免在产品交付的时候仍旧存在 Bug。
摘要: 一个精心挑选的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。全网最全! TensorFlow 什么是 TensorFlow? TensorFlow 是一个开源软件库,用于使用数据流图进
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
选自Stanford 作者:李飞飞等 机器之心编译 参与:Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程,在学界广受推崇。今年 4 月,CS231n 再度开课,全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头,带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件(Deep Learning Software)。主
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder (一个简单的UI工具)和 CLI ,使用自动机器学习(AutoML)构建自定义机器学习(ML)模型变得非常容易。
文中的链接请点击网址:http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念: 深度学
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
选自kdnuggets 作者:Madison May 机器之心编译 参与:王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间,机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章,但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
Git项目源码:https://github.com/DaMaiGit/artifact
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 提起人工智能,大家脑海中首先都会浮现出: 谷歌Alpha Go 抖音大数据推荐 Siri 特斯拉无人驾驶 波士顿动力机器人 …… 这些都是互联网行业耳熟能详的AI应用,我们知道目前互联网和科研中开发人工智能大多基于Python语言,这也是近些年Python广受欢迎的原因。 但是在传统的制造生产环境中,依然是微软.NET的天下,其中主要的开发语言为C#,在全球,目前已有600多万的.NET开发者。 制造业中使用的程序大多数是基于.NET或者C++,和较
生产制造商对质量的要求不断提高,以满足客户的需求。通常需要手动检查以确保产品质量,但这需要大量成本,并且可能导致生产瓶颈,生产率降低等问题。
我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法,机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器,将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
AI 框架是 AI 算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包,集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用,同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台,是现阶段 AI 算法开发的必备工具。
开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法,帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
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