向大家推荐一个 TensorFlow 工具———TensorFlow Hub，它包含各种预训练模型的综合代码库，这些模型稍作调整便可部署到任何设备上。只需几行代码即可重复使用经过训练的模型，例如 BERT 和 Faster R-CNN，实现这些些牛X的应用，简直和把大象装进冰箱一样简单。
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。
最新发布的Tensorflow hub提供了一个接口，方便使用现有模型进行迁移学习。我们有时用Keras快速构建模型原型，这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
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。
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。
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。
机器学习领域，可复现性是一项重要的需求。但是，许多机器学习出版成果难以复现，甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果，包括数以万计的 arXiv 文章和大会投稿，对于研究的可复现性比以往更加重要了。虽然许多研究都附带了代码和训练模型，尽管他们对使用者有所帮助，但仍然需要使用者自己去研究如何使用。
在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集。例如：
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段： 1import torchvision.models as models 2inception = mo
我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字，并且写一个简单的分类器，被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题。给出一个数字的图像，我们的工作将预测它是哪一个数字，我们使用Jputer Notebook编写相关代码。首先是介绍的内容的概述，展示如何下载数据集并可视化图像。接下来，我们将训练一个分类器，评估它，并用它来预测新的图像。然后我们将可视化分类器学习的权重获得对它如何在底层工作的直觉。让我们从安装TensorFlow开始，现在进入代码：
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。
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
Google Cloud今天宣布推出Kubeflow Pipelines，以促进企业内部的协作，并进一步实现AI的访问民主化。Kubeflow Pipelines免费提供，并且是开源的。
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一部分，而Docker运行容器前需要本地存在对应的镜像，如果镜像不存在，Docker会尝试从默认的镜像仓库中下载（默认使用Docker Hub公共注册服务器的仓库），用户也可以通过配置来使用自定义的镜像仓库，笔者在前面就自定义了镜像仓库。
minist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片，处理成28*28的二维矩阵，矩阵中每个值表示一个像素点的灰度，作为feature 给定每张图片对应的字符，作为label，总共有10个label，是一个多分类问题 Tensor Flow 可以按教程用Docker安装，也可以直接在Linux上安装 你可能会担心，不用Docker的话怎么开那个notebook呢？其实notebook就在主讲人的Github页(https://github.com/random-forests/tu
深度生成模型可以应用到学习目标分布的任务上。它们近期在多种应用中发挥作用，展示了在自然图像处理上的巨大潜力。生成对抗网络（GAN）是主要的以无监督方式学习此类模型的方法之一。GAN 框架可以看作是一个两人博弈，其中第一个玩家生成器学习变换某些简单的输入分布（通常是标准的多变量正态分布或均匀分布）到图像空间上的分布，使得第二个玩家判别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。
我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地，当中的一些实践经验通过本文记录下来。
Attention is not explanation | Attention is not not explanation
相关概念：灾难遗忘 (McCloskey＆Cohen, 1989; French, 1999) :一个模型忘记了它最初受过训练的任务
在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。然而，虽然这些模型在一般任务中表现出色，但它们往往缺乏对特定领域的适应性。本综合指南[1]旨在引导您完成微调预训练 NLP 模型的过程，以提高特定领域的性能。
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 磐创AI导读：本文介绍了github上最近比较火的7个机器学习项目，每一个都值得上手。 目录： · 介绍 · Person Blocker(人体自动遮挡) · AstroNet（天体网络） · ANN Visualizer（神经网络可视化） · Fast Pandas · Tensorflow.js · Caffe 64（小巧版caffe） · Tensorflow Hub 介绍 GitHub是我生活中不可或缺的一
在本节中，我们将研究许多人工神经网络（ANN）应用。 这些包括图像识别，神经风格迁移，文本风格生成，时尚识别以及电影评论的 IMDb 数据库的语义分析。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
文本分类是 NLP 中最常见的任务之一， 它可用于广泛的应用或者开发成程序，例如将用户反馈文本标记为某种类别，或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟悉的应用场景之一。
2017年，谷歌的研究人员发表了一篇论文，提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。 被称为Transformer的这一架构在机器翻译任务上的表现优于循环神经网络（RNN），在翻译质量和训练成本方面都是如此。
中文分词方法现在主要有两种类型，一种是jieba这样软件包中用隐马尔科夫（HMM）模型构建的。
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。
自3月发布以来，Vicuna已成为最受欢迎的聊天LLM之一。它在多模态、AI安全和评估方面的研究具有开创性。
在本部分中，我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能，并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
上回说到，方老师有一个朋友，写招聘JD不小心把“售前产品经理”打错成“收钱产潘金莲”，而且发出去了。
机器之心报道 编辑：Panda One AI to rule them all. 大型语言模型性能强大，但为了更好地用于解决实际问题，各式各样的 API 是必不可少的。 近日，加利福尼亚大学伯克利分校和微软研究院造出了一只「大猩猩」Gorilla，该模型能根据用户输入的自然语言为用户选择合适的 API 来执行对应任务。理论上讲，这个模型可以根据用户需求调用其它各种 AI 模型，因此 Gorilla 有望成为一个统御其它 AI 的 AI 模型。该项目的代码、模型、数据和演示都已发布。 网站：gorilla.
近日，加利福尼亚大学伯克利分校和微软研究院造出了一只「大猩猩」Gorilla，该模型能根据用户输入的自然语言为用户选择合适的 API 来执行对应任务。理论上讲，这个模型可以根据用户需求调用其它各种 AI 模型，因此 Gorilla 有望成为一个统御其它 AI 的 AI 模型。该项目的代码、模型、数据和演示都已发布。
新智元报道 来源：research.googleblog.com 作者：Mark Sandler and Andrew Howard 编译：文强 【新智元导读】谷歌今天发布MobileNet重大更新，推出MobileNetV2，在结构上使用depthwise可分离卷积为基础，在层与层之间增加了线性的bottleneck，并且bottleneck之间也增加了残差连接，因此速度更快，精度更高，更适合设备上处理。 去年我们推出了MobileNetV1，这是一系列专为移动设备设计的通用计算机视觉神经网络，支持
作者：Yinfei Yang 机器之心编译 参与：Pedro、蒋思源 近年来，基于神经网络的自然语言理解研究取得了快速发展（尤其是学习语义文本表示），这些深度方法给人们带来了全新的应用，且还可以帮助提高各种小数据集自然语言任务的性能。本文讨论了两篇关于谷歌语义表示最新进展的论文，以及两种可在 TensorFlow Hub 上下载的新模型。 语义文本相似度 在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中，我们引入一种新的方式来学
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
上一篇的初体验之后，本篇我们继续探索，将transformers模型导出到onnx。这里主要参考huggingface的官方文档：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx。
来源：otoro 编译：weakish 编者按：Google Brain机器学习开发者hardmu使用TensorFlow，基于CPPN网络生成了许多有趣的高分辨率抽象艺术图片。一起来看看他是怎么做的吧。 📷 钻石恒久远 本文尝试使用TensorFlow探索复合模式生成网络（Compositional pattern-producing networks）。相关代码放在github上。乍看起来，用TensorFlow实现CPPN是高射炮打蚊子，因为用numpy就可以实现CPPN。不过，用TensorFlow
我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计，而其编译后的后端可确保速度。
作者 | 李嘉璇 责编 | 何永灿 随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法，但在应用到实际项目中却面临两个问题：计算量巨大及模型体积过大，不利于移动端和嵌入式的场景；模型内存占用过大，导致功耗和电量消耗过高。因此，如何对神经网络模型进行优化，在尽可能不损失精度的情况下，减小模型的体积，并且计算量也降低，就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。 加速神经网络模型计算的方向 在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习，有两种方式：一是将模型运行在云端服务器上，向服务器发送请求，接收服务器
【新智元导读】随着GAN越来越多的应用到实际研究当中，其技术中的缺陷与漏洞也随之出现。从实际角度对GAN的当前状态进行深入挖掘与理解就显得格外重要。来自Google Brain的Karol Kurach等人重现了当前的技术发展水平，探索GAN的景观，并讨论常见的陷阱和可重复性等问题。
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
TensorFlow是一个机器学习框架。如果你有大量的数据或你在人工智能中追求的最先进的东西，那么这个框架可能是你最好的选择：深度学习。
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：
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