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。
Jupyter 是我几乎每天都用的工具,敲代码也早已习以为常。但是,最近GitHub热榜上出现了这样一个插件,让我有点不知所错了!
This notebook classifies movie reviews as positive or negative using the text of the review. This is an example of binary—or two-class—classification, an important and widely applicable kind of machine learning problem.
我们的AI入门课程已经讲过两节了,前面我们讲了AI的概念、算法、工具等内容,第三节我们会介绍一些实际操作的内容。俗话说,工欲善其事,必先利其器,这篇文章我们将告诉大家如何搭建一个AI实验室,并穿插一些小Demo,为后面的AI学习实践做好准备。
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/84973390
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。
“本文介绍windows10下python环境的搭建与使用入门,通过Anaconda+jupyter notebook实现python程序的完整执行。可直接跳到文末领取需要的资源。”
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者,还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师,安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性,只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境:
当你尝试从Conda环境中移除某个软件包时,有时你可能会遇到RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from的错误信息。这个错误表示setuptools是Conda的一个依赖项,不能从环境中移除。在本篇博客文章中,我们将详细解释这个错误的原因,并说明如何正确处理。
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算,同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动,以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品,采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook,能够在浏览器中,通过编写python脚本 运行脚本,在脚本块下方展示运行结果。
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库,致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展;Kubeflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展,其目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建: 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
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。
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch
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。
MaskRCNN 是何恺明基于以往的 faster rcnn 架构提出的新的卷积网络,一举完成了 object instance segmentation。该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。文章的主要思路就是把原有的 Faster-RCNN 进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
先说一段题外话。我是一名数据科学家,在用SAS做分析超过5年后,我决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python!
采用 TensorFlow 的时候,有时候我们需要加载的不止是一个模型,那么如何加载多个模型呢?
tensorflow是谷歌开源的人工智能库,有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下,借助anacondaAnaconda安装和使用,安装tensorflow2.0。
排名 Python 和 R 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。而且因为 Python 的简单易用,相对其他语言,我们可以使用更少的代码就能表达大多数概念。 这也就正是为什么我们希望通过给出最
图片发自简书App MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html iOS MNIST: https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-language-user-group-2017/ 如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从这里开始,通
School of Computer Science The University of Adelaide Artificial Intelligence Assignment 2 Semester 1, 2018 due 11:55pm, Thursday 14th May 2018 Introduction 介绍 In this assignment, you will develop several classification models to classify noisy input
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
当然,实现起来是有一些tricky的,而且tokenizer并不是真正的bert的tokenizer,中文大部分不会有太大问题,英文的话实际上因为考虑BPE,所以肯定是不行的。
你好,欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象,带有使用边界框,使用可用的一些预先训练好的模型,或者你自己可以训练的模型(API 也变得更容易)。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型(上)介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
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The data Incubator 机器之心编译 参与:蒋思源、黄小天 Python 语言是数据科学中最常见、最受欢迎的工具之一。近日,Data Incubator 发布了一篇题为《15 个排名最佳的数据科学 Python 包》(Ranked: 15 Python Packages for Data Science)的报告,报告作者对数据科学有价值的 15 个 Python 包进行了一个排名,旨在以一种简单易懂的列表或排名形式帮助数据科学家排序并分析与其专业相关的大量主题。机器之心对报告全文进行了编译
如何在使用Jupyter Notebook时,解决Python虚拟环境间的切换问题?本文一步步帮你拆解。希望你能够避免踩坑的痛苦,把更多的时间花在愉快的编程上。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
$ pip list Package Version ---------------------- ------------- aniso8601 2.0.0 asn1crypto 0.23.0 astroid 1.6.2 attrs 17.2.0 Automat 0.6.0 awscli 1.14.14 bcrypt 3.1.4 beautifulsoup4 4.6.0 bleach 1.5.0 boto 2.48.0 boto3 1.5.8 botocore 1.8.22 bs4 0.0.1 bz2file 0.98 certifi 2017.7.27.1 cffi 1.11.0 chardet 3.0.4 click 6.7 colorama 0.3.9 constantly 15.1.0 coreapi 2.3.3 coreschema 0.0.4 cryptography 2.0.3 cssselect 1.0.1 cycler 0.10.0 cymem 1.31.2 cypari 2.2.0 Cython 0.28.2 cytoolz 0.8.2 de-core-news-sm 2.0.0 decorator 4.1.2 dill 0.2.7.1 Django 1.11.5 django-redis 4.8.0 django-rest-swagger 2.1.2 djangorestframework 3.7.3 docutils 0.14 dpath 1.4.2 en-blade-model-sm 2.0.0 en-core-web-lg 2.0.0 en-core-web-md 2.0.0 en-core-web-sm 2.0.0 entrypoints 0.2.3 es-core-news-sm 2.0.0 fabric 2.0.1 Fabric3 1.14.post1 fasttext 0.8.3 flasgger 0.8.3 Flask 1.0.2 Flask-RESTful 0.3.6 flask-swagger 0.2.13 fr-core-news-md 2.0.0 fr-core-news-sm 2.0.0 ftfy 4.4.3 future 0.16.0 FXrays 1.3.3 gensim 3.0.0 h5py 2.7.1 html5lib 0.9999999 hyperlink 17.3.1 idna 2.6 incremental 17.5.0 invoke 1.0.0 ipykernel 4.6.1 ipython 6.2.0 ipython-genutils 0.2.0 ipywidgets 7.0.1
Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。其应用于包括:数据整理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。
Jupyter 是数据分析领域非常有名的开发环境,使用 Jupyter 写数据分析相关的代码会大大节约开发时间。
需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。
链接: https://adamj.eu/tech/2020/03/10/django-check-constraints-sum-percentage-fields/
导读 何恺明大神的论文Mask R-CNN 获得ICCV最佳论文 ,而关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来,让我们来看下。 摘要 我们提出了一个概念上简单、灵
MaskRCNN是何凯明基于以往的faster rcnn架构提出的新的卷积网络,一举完成了object instance segmentation. 该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。 文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展,添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
在TensorFlow的许多功能和工具中,隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API(TensorFlow Object Detection API)的组件。正如它的名字所表达的,这个库的目的是训练一个神经网络,它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
摘要 我们提出了一个概念上简单、灵活和通用的用于目标实例分割(object instance segmentation)的框架。我们的方法能够有效地检测图像中的目标,同时还能为每个实例生成一个高质量的
最近在深入地学习keras,发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的,很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务,为web及app提供服务。 于是,我决定把学习的过程完整的记录下来,帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术: keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。 第一篇 介绍开发环境--训练模型--保存至本地; 第二篇 介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片; 第三篇 介绍用Flask整合keras训练好的模型,并开发后端服务; 第四篇 介绍前端we
我们深知一张图片胜过千言万语,但到底为什么那些著名的画作即使很久没再看过,也能让人如此印象深刻呢?
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了,但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云