导读：2019 年 11 月末，TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本，现在，官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍，这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外，TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进，了解一下。
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch，它是一个面向Python语言的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的深度学习开发选择。
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。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。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
之前用的和学习的都是pytorch框架，现在要运行一个keras的代码，得安装tensorflow和keras，按一个教程，直接在pycharm里setting，点那个+很快就装好了tensorflow和keras，运行了几次发现运行特别慢，用nvidia-smi查看，发现根本没有用pgu跑，一番查找，最后发现安装的tensorflow本身是按CPU跑的，要用GPU跑，得安装tensorflow-gpu。 以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作，成功安装了tensorflow-gpu版本的。 记录以下安装过程。 重点： CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应，否则会出错。 注意点： 安装好tensorflow-gpu后，安装对应版本的keras版本。 https://blog.csdn.net/weixin_40109345/article/details/106730050
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码，甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见，从而杜绝手工标注等违规操作，与此同时增加了提交的复杂度。
前两天，Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版，TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年，Google就放出口风，准备发布TensorFlow 2.0，一个重要的里程碑版本。然而直到今天，2.0仍然处于alpha版，这在快速迭代的人工智能领域，着实少见。随着alpha的发布，这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地，我也看了一下文章，不过作为一名实战派，还是决定先上手尝鲜一下。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：
1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成）
如果是深度学习的重度用户，首选的操作系统是Linux，虽然操作门槛高一些（如命令行操作），但Linux的开发环境很友好，可以减少很多依赖包不兼容的问题，可以大大提高效率。Linux的发行版很多，比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
去年 10 月，谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后，昨日官方发布了 TensorFlow 2.1，本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754
准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2，需要同时升级本地和服务器的环境，本文记录主要过程。 环境需求 当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ，需要CUDA 10.1，cudnn 7.6 官网下载 ：https://developer.nvidia.com/ 显卡驱动需要满足CUDA版本要求 CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html TensorFlow-GPU
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天，量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是，当你假装AI专家时，最好别谈众人皆知的TensorFlow，那谈什么？ PyTorch
选自GitHub 作者：Awni Hannun 机器之心编译 参与：Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代，各种各样的比较文章也层出不穷。近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，我们对本
问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文从最基本的依赖项开始，依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境，然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。 从零开始：深度学习软件环境安
该配置版本最后更新的日期是今年七月，该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端，并添加对 MKL BLAS 库的支持。
最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了，发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了，于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x的版本，然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息：
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
最近，字节跳动发布了一款通用高性能分布式训练框架 BytePS，该框架支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet，并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。
2.安装完anaconda后打开anaconda promp命令行promp，输入conda list.
今天开始，Lady向各位介绍一个朋友阿星（Ashing）以及他的机器学习读书笔记！ 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友！接下来，Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
TI-ONE平台安装cuda指引：https://cloud.tencent.com/developer/article/1845781
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程，用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代，显卡GTX1060，已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动，详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息，如下图，可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系，地址：https://tensorflow.googl
我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下：
项目地址GitHub - junxiaosong/AlphaZero_Gomoku：Gomoku的AlphaZero算法的实现（也称为Gobang或Five in a Row）
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
AI 科技评论按：关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch，TensorFlow，Caffe还是Keras ？近日， 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章，对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下： 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接，爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上，Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件，做数据采集和预处理都非常方便，并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
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。
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。
首先安装python环境，推荐Anaconda+jupyter，而不是Pycharm
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
用 Python 做一些有意思的案例和应用，内容和领域不限，可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉，等等等等
1.1Windows下anaconda安装（针对win10、win11 64位版本）
【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。
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