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AIDog改造手记：使用TensorFlow 2.0

尝鲜TensorFlow 2.0 [译]高效的TensorFlow 2.0：应用最佳实践以及有什么变化 [译]标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南 构建模型 AIDog是机器学习中图像分类的一种应用...，有现成的分类模型可以借用，采用迁移学习，在新的数据集上重新训练模型。...接下来一行语句 base_model.trainable = False 表示基础模型中的参数不参与训练，其实这也容易理解，模型已经在ImageNet数据集上进行训练，学会了从图像提取特征，这是在超大规模数据集上训练出的参数...数据处理 对于图像预处理，在原来的retrain.py脚本中，处理得非常复杂，在tensorflow 2.0中，可以采用tf提供的解码和缩放函数： def preprocess_image(image)...如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。 图像数据文件按照9:1的比例划分为训练数据集和验证数据集。

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用户体验测评笔记:OpenFaaS和腾讯云Serverless

将图像识别服务部署到腾讯云 除了将 Serverless 业务构建在硬件和容器（比如，OpenFaaS 使用 docker）之外，还有一种新兴的方法: 使用特定于应用程序的虚拟机，比如 WebAssembly...这个例子通过 Second State 的  Serverless Wasm 虚拟机 (SSVM), 把用 Rust 编写的图像识别业务代码最终编译成 .so 文件，通过 serverless 工具 上传到腾讯云的...魔改 通过魔改 Second State 的例子学习腾讯云 Serverless 的用法。 先了解 tencent-tensorflow-scf 的结构： ?...通过 FaaS 服务商提供的工具，用户可以避免直接操作 docker, 或设置脚本运行环境变量等不重要的细节，从而将注意力集中在业务开发上。...点击「阅读原文」进入 Serverless 中文网，体验更多 Serverless 应用的最佳实践！

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原创 | 利用BERT 训练推特上COVID-19数据

在运行代码之前需要进行如下设置： 谷歌云bucket； 运行Tensorflow 2.2的谷歌云虚拟机； 与虚拟机位于同一区域运行Tensorflow 2.2的TPU。...预训练 预训练代码在现有的预训练模型(如BERT-Large)基础上，对目标域数据（在这个例子中是推特数据）进行无监督的预训练。此代码原则上可以用于任何特殊专业领域数据集的预训练。...图 16 在本地计算机上运行sync_bucket_data.py脚本，下载训练日志文件： 图 17 模型的训练用到了Tensorflow研究云( Tensorflow Research Cloud...即便相同的模型在同一数据集上运行时，也会在一定程度上观察到在性能上的差异。这个差异与数据集有关，但它在整个预训练过程中并没有明显的增加，与运行BERT-LARGE中观察到的差异大致相同。...，原创手把手教系列文章； 调研分析组：通过专访等方式调研大数据的应用，探索数据产品之美； 系统平台组：追踪大数据&人工智能系统平台技术前沿，对话专家； 自然语言处理组：重于实践，积极参加比赛及策划各类文本分析项目

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PyTorch 分布式训练原来可以更高效 | Q推荐

在亚马逊云科技 6 月 23 日即将举办的“人工智能新引擎”为主题的创新大会（Innovate）中也将对大规模机器学习实践进行详细和全面地介绍，感兴趣可扫码报名。...1传统 PyTorch 数据并行训练的三种方式 在分布式训练中，训练模型的工作负载被拆分到多个微型处理器上，每个微型处理器都被称为一个工作节点，通过节点并行工作的方式加速模型训练。...分布式训练通常被用于深度学习模型训练的两种情况。其一是数据集太大而无法加载并希望在限定时间内得到结果；其二是模型太大，无法加载到一张 GPU 卡上。...在 PyTorch、Horovod、TensorFlow 等框架的基础上，Amazon SageMaker 分布式训练使用分区算法，在亚马逊云科技 GPU 实例中自动拆分大型深度学习模型和训练集，减轻开发者需手动执行的工作量...在进行分布式训练的过程中需要加载训练数据，传统的方式通过代码实现该过程，将数据分片，拷贝到多台机器上，因此会带来很大一部分数据拷贝开销。

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！...在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...在传统的图像分类器中，将图像调整为给定尺寸，通过转换为numpy数组或张量将其打包成批，然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标（损失，准确性等）。根据这些指标计算要反向传播的梯度。...该模型会自动学习忽略零（基本上是黑色像素），并从填充图像的预期部分学习特征。这样就有了一个具有相等图像尺寸的批处理，但是每个批处理具有不同的形状（由于批处理中图像的最大高度和宽度不同）。...GitHub存储库包含一个Colab笔记本，该笔记本将训练所需的所有内容组合在一起。可以在Colab本身中修改python脚本，并在选择的数据集上训练不同的模型配置。

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分享图灵深度学习的书单

本书详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用，示例步骤讲解详细透彻。...本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。...本书介绍关于机器学习系统的深度学习算法，使你可以在搜索、图像识别、语言处理等产品中实现这些算法。...你将学习如何分析并改进深度学习模型的表现，通过与标准算法进行比较，借助机器智慧，在特定文本中从信息和决策行为中学习。...本书将教你如何使用 Hadoop 在深度神经网络中部署大型数据集，以实现最佳性能。从了解什么是深度学习以及与深度神经网络相关的各种模型开始，本书将向你展示如何配置用于深度学习的Hadoop环境。

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教程 | TensorFlow 官方解读：如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型

这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。...这是因为使用了 Python 线程作为底层实现，而 Python 线程的开销太大了。 我们在脚本中采用的另一种方法是通过 Tensorflow 中的本机并行构建输入管道。...这些图像预处理操作包括诸如图像解码、失真和调整大小。 当图像通过预处理器后，它们被联接成 8 个大小为 32 的张量。...运行一个步骤的所有阶段只需要调用 singlesession.run()，这使得分析和调试更加容易。 构建高性能模型的最佳实践 以下收集的是一些额外的最佳实践，可以改善模型性能，增加模型灵活性。...在基准脚本中，展示了通过使用灵活和通用的 Tensorflow 原语，我们可以构建各种各样的高性能分布和聚合方案。

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小米深度学习平台架构与实现

通过卷积网络的模型，可以高效地处理图像分类或人脸识别等应用。 MLP是多层感知机，也就是传统的神经网络。已经被Google大量应用在Youtube视频推荐和APP推荐上。...但现在有了神经网络，输入只是数据，只要定义一个简单的神经网络，把应用写好后通过数据训练，就能实现一个效果不错的图像分类应用。...在使用Tensorflow的时候，只写一个静态纯文本的文件，通过Python解释器去运行，所以Tensorflow本质上只是一个Deep Learning Library。...深度学习平台架构与设计 Cloud-ML：The Principles 我们希望这是一个云计算，而不是提供裸机的服务。用户只需写好应用代码提交，不用通过Ssh或登录到服务器上用脚本运行。...用户在Python脚本里定义了一系列参数，把这个脚本拷贝到各台机器上去运行。 我们让用户把分布式节点个数和当前进程角色通过环境变量定义，环境变量名是固定的。

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评测 | 云CPU上的TensorFlow基准测试：优于云GPU的深度学习

，我通过在训练模型时运行前文提到的测试脚本来计算相对于 GPU 实例训练的总训练时间。...现在我们来看看在同一数据集上使用卷积神经网络解决数字识别任务的情况： ? ?...我们来深入了解下卷积神经网络，CIFAR-10 图像分类数据集，以及一个使用深层卷积网络加多层感知机进行图像分类的模型（类似于 VGG-16 架构）。 ? ?...CPU 数量较少的好处并不是很明显。尽管如此，官方的 fasttext 算法实现是为大型 CPU 集群设计的，并且可以更好地处理并行化。...双向长短期记忆网络（LSTM）极其善于处理类似 IMDb 影评这样的文本数据，但是在我发布基准测试文章后，Hacker News 上的一些评论指出 TensorFlow 使用的是一个在 GPU 上的 LSTM

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利用BERT训练推特上COVID-19数据

在运行代码之前需要进行如下设置： 谷歌云bucket； 运行Tensorflow 2.2的谷歌云虚拟机； 与虚拟机位于同一区域运行Tensorflow 2.2的TPU。...预训练 预训练代码在现有的预训练模型(如BERT-Large)基础上，对目标域数据（在这个例子中是推特数据）进行无监督的预训练。此代码原则上可以用于任何特殊专业领域数据集的预训练。...图 16 在本地计算机上运行sync_bucket_data.py脚本，下载训练日志文件： 图 17 模型的训练用到了Tensorflow研究云( Tensorflow Research Cloud...图18：评估数据集概览：所有五个评估数据集都是带标签的多分类数据集，通过标签栏中的比例栏宽度来实现可视化，N和Neg表示负面情绪；Disc 和A分别是沮丧和不确定情绪 7. ...即便相同的模型在同一数据集上运行时，也会在一定程度上观察到在性能上的差异。这个差异与数据集有关，但它在整个预训练过程中并没有明显的增加，与运行BERT-LARGE中观察到的差异大致相同。

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深度学习框架机器学习的开源库TensorFlow

它们使用多维数组在不同层之间传输数据或执行操作。张量在神经网络的不同层之间流动 — TensorFlow 因此而得名。 TensorFlow 的主要编程语言是 Python。...TensorFlow 可以在图内和图之间同步或异步执行分布式训练，还可以在内存中或跨联网的计算节点来共享通用数据。 性能。...在深度学习网络的性能方面，可以考虑两种模式： 开发模式。通常，在此模式中，训练时间和性能以及样本和数据集大小决定了处理能力和内存需求。这些元素决定了神经网络的计算性能限制和训练时间。 应用模式。...虚拟机选项 用于深度学习的虚拟机 (VM) 目前最适合有许多核心的以 CPU 为中心的硬件。因为主机操作系统控制着物理 GPU，所以在 VM 上实现 GPU 加速很复杂。...根据“通过使用 PowerAI 的 OpenPower 服务器上的 Kubernetes 来训练 TensorFlow”中的介绍，开发人员也能通过安装社区构建的一个 Docker 映像，将 TensorFlow

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Transformer模型训练教程02

我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。...一、数据准备首先需要准备适合Transformer模型训练的数据集。我们使用开源的英文Wikipedia数据库作为示范,这可以通过Kaggle等平台下载获得。...二、环境配置Transformer依赖较新的深度学习框架,这里我们使用TensorFlow 2.x版本。可以在GPU服务器或笔记本上安装,也可以使用云服务中的GPU资源。...如果使用自己的机器,需要确保安装了CUDA库,Python版本不低于3.6,并安装TensorFlow 2及其依赖库。如果使用云GPU,大多数环境都已准备好,我们只需自定义脚本代码。...训练过程中可以观察Loss曲线判断效果,每隔一定步数就在验证集上评估各项指标,如Perplexity,BLEU等。如果指标开始下降可以early stop。

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自动机器学习之Auto-Keras与AutoML入门指南

根据你的输入数据集，神经架构搜索算法将自动搜索最佳架构和相应参数。神经架构搜索基本上是用一组自动调整模型的算法取代深度学习工程师/从业者！...“NAS搜索空间”以获得更优化的单元； 如果AutoML系统的用户是经验丰富的深度学习从业者，那么他们可能会决定： 1.在训练数据集的一个非常小的子集上运行NAS； 2.找到一组最佳的架构构建块/单元；...3.获取这些单元并手动定义在体系结构搜索期间找到的更深层次的网络版本； 4.使用自己的专业知识和最佳实践，在完整的培训集上训练网络； 这种方法是全自动机器学习解决方案与需要专家深度学习实践者的解决方案之间的混合体...我们在第7行定义脚本的主要功能，由于Auto-Keras和TensorFlow处理线程的方式，我们需要将代码包装在main函数中。有关更多详细信息，请参阅此GitHub问题线程。...我们将使用Auto-Keras来探索更长的训练时间对精确度的影响。 让我们加载CIFAR-10数据集并初始化类名： ? 我们的CIFAR-10数据被加载并存储在第25行的训练/测试分组中。

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掌握深度学习，为什么要用PyTorch、TensorFlow框架？

fastai 库基于 PyTorch，通过现代化的最佳实践简化了快速准确的神经网络训练。...JavaScript库； TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型； TensorFlow Extended，是一个端到端平台，用于在大型生产环境中准备数据、培训...中的 Tensor 处理单元加速等。...以下是这些笔记中提到的一个关键点： 实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络（利用随机的初始化），因为你很难拥有足够大的数据集。...相反，一般人们会在非常大的数据集（例如ImageNet，其中包含 1,000 个类别的 120 万个图像）上预先训练ConvNet，然后以 ConvNet 为起点或通过 ConvNet 提取感兴趣的特征

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为什么要用 PyTorch、TensorFlow 框架

fastai库基于PyTorch，通过现代化的最佳实践简化了快速准确的神经网络训练。...库； TensorFlow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型； TensorFlow Extended，是一个端到端平台，用于在大型生产环境中准备数据、培训、验证和部署模型。...TensorFlow是Keras的默认后端，在很多情况下我们也推荐使用TensorFlow，包括通过CUDA和cuDNN在Nvidia硬件上实现GPU加速，以及利用Google Cloud中的Tensor...以下是这些笔记中提到的一个关键点： 实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络（利用随机的初始化），因为你很难拥有足够大的数据集。...相反，一般人们会在非常大的数据集（例如ImageNet，其中包含1,000个类别的120万个图像）上预先训练ConvNet，然后以ConvNet为起点或通过ConvNet提取感兴趣的特征。 ?

1.1K21

CloudLite认证笔记 AI应用之基于Keras的交通标志识别

认证链接 腾讯云CloudLite认证 AI应用之基于Keras的交通标志识别 目录 在线学习 基于Keras的交通标志识别 动手实践 基于Keras的交通标志识别 证书展示 [cl-ai-keras.png...高效、常用的软件库，擅长处理计算机图形和机器学习问题 实验数据集：训练集，验证集，测试集 使用Keras的ImageDataGenerator类对原始图片数据进行增强 MobileNet Google在...API，它能够以TensorFlow作为后端运行 模型训练会处理的三类数据 输入数据 节点权重 管理训练过程的变量：超参数/在训练过程中通常不变 loss，损失函数，用于量化评估模型预测结果与真实标注值之间的差距...+ 负类预测为负类的数量） 除以 总数量 Python软件包：Keras，TensorFlow，opencv-python，numpy 模型训练流程：解析脚本输入参数 -> 创建模型 -> 模型编译 -...> 数据增强 -> 模型训练与保存 模型测试流程：解析脚本输入参数 -> 创建模型 -> 模型加载 -> 数据读取 -> 预测与评估 社区学习 云+社区

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谷歌云 TensorFlow 基准实测意外结果

在谷歌云训练深度学习模型，价格上 CPU 比 GPU 更划算 数据中心的大战下，个人使用云端 CPU 和 GPU 的情况前苹果软件工程师 Max Woolf 一直在使用 Keras 和 TensorFlow...几个月前，谷歌宣布了在英特尔 Skylake CPU 架构上的 CPU 虚拟机，最高可达 64 核。这些虚拟机能以权限很低的方式提供，在 GCE 上最多持续 24 小时（可以随时终止，但极少发生）。...在每张图片中，最左边的直方图是 GPU（红色），后面依次是 64 vCPU、32 vCPU、16 vCPU 和 8 vCPU（在 CPU 中，靠左边的是 pip，右边是 cmp 编译的）。...3）再来看看使用 CIFAR-10 图像数据集，用类似 VGG-16 的架构（深度 CNN + MLP）图像分类的结果。 ? 结果与普通的 CNN 类似，其中 cmp 的效果都比 pip 的好。...在平衡训练速度和成本方面，用 16 核 CPU + 编译的 TensorFlow 似乎是最佳选择。编译的 TensorFlow 库有 30％-40％ 的速度提升，这是个惊喜。

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【实践操作】：六步教你如何用开源框架Tensorflow对象检测API构建一个玩具检测器

使用labelimg为玩具添加注释 第三步：创建TFR数据集 Tensorflow API想让数据集最终变为TFRecord文件格式。这一步骤可能是最棘手的部分。...TensorFlow检测模型 对于这个项目，我决定使用在coco数据集上训练的faster_rcnn_resnet101。...通过查看Tensorboard中的图像，我们可以看到这个模型很快就变得准确了。 ? ? ?...模型很快就能得到准确的数据 第六步：测试模型 为了测试这个模型，我们首先选择一个模型检查点(通常是最新的)，然后导出到一个冻结的推理图中。这个脚本也可以在我的github上找到。...我在iPhone上录制的一段新视频中测试了这个模型。在我的前一篇文章中，我使用Python moviepy库将视频解析成帧，然后在每个帧上运行对象检测器，并将结果返回到视频中。

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中国车牌生成

generate_license_plate.py: 主函数，按照流程调用以上Python脚本，生成图像增强后的车牌图片 生成指定类型、指定数量的车牌号； 生成车牌图片； 进行数据增强； 保存图片。...plate_color； generate_lmdb.sh：根据生成的txt文件，找到图片数据，然后调用caffe中改造过的generate_imageset二进制执行文件生成lmdb格式的数据集；...，识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章： TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然语言处理...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习：基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版...).pdf python就业班学习视频，从入门到实战项目 2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码 《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF

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