原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
谷歌深度学习研究员、“Keras之父”François Chollet发表推特，总结了一份TensorFlow 2.0 + Keras做深度学习研究的速成指南。
TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉，Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展，大大简化了 API。
自动学习权重的神经元模型-感知机。输出值o和真实值y之间的误差用于调整神经元的权重系数{w_1,w_2,…,w_n}
数据集来源自[1]，每个数据目录包含一个pixel_pos.csv文件，它的文件格式如下:
终于有点时间学一下之前碎碎念的TensorFlow，主要代码为主，内容来源于《简明的TensorFlow2》作者 李锡涵 李卓恒 朱金鹏，人民邮电出版社2020.9第1版。
TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境，可立即评估操作，无需构建图：操作会返回具体的值，而不是构建以后再运行的计算图。这样能让您轻松地开始使用 TensorFlow 和调试模型，并且还减少了样板代码。要遵循本指南，请在交互式 python 解释器中运行下面的代码示例。
在上一个教程中，我们介绍了 "张量"（Tensor）及其操作。本教程涉及自动微分（automatic differentitation），它是优化机器学习模型的关键技巧之一。
机器之心原创 机器之心编辑部 现在都 2021 年了，机器学习好填的坑都已经填了，大家都在想怎么将模型用到各种实际任务上。我们再去讨论深度学习框架，吐槽它们的体验，会不会有点过时？并不会，新模型与新算法，总是框架的第一生产力。 从 Theano 一代元老，到 TensorFlow 与 PyTorch 的两元世界，到现在各个国产框架与工具组件的兴起。深度学习框架，总是跟随前沿 DL 技术的进步而改变。 不过今天并不是讨论深度学习框架的演变，而只是单纯分享一下在算法工程中，使用 TensorFlow 遇到的各种
如果这些内置模型层不能够满足需求，我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
在本文中，您将发现Keras和tf.keras之间的区别，包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
TensorFlow有5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API。本章我们将以线性回归为例，直观对比展示在低阶API，中阶API，高阶API这三个层级实现模型的特点。
神经机器翻译(NMT)是一种端到端自动翻译学习方法。它的优势在于它直接学习从输入文本到相关输出文本的映射。它已被证明比传统的基于短语的机器翻译更有效，而且后者需要更多的精力来设计模型。另一方面，NMT模型的训练成本很高，尤其是在大规模翻译数据集上。由于使用了大量参数，它们在推理时的速度也明显变慢。其他限制是翻译稀有单词且无法翻译输入句子的所有部分时的鲁棒性。为了克服这些问题，已经有一些解决方案，例如使用注意力机制来复制稀有词[2]。
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练，添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
在《FNN（DNN）的前向传播和反向梯度推导》中，我们学习了FNN（DNN）的前向传播和反向梯度求导，但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性，以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来，将知识固化。更多相关内容请见《深度学习的数学理论与代码实战》系列介绍。
TensorFlow提供了众多的API，简单地可以分类为高阶API和低阶API. API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一，可能因为Google的工程师太多了，社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题，在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。
【AI科技大本营导语】在今天举行的 2019 年 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览，旨在让初学者更容易使用 ML。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
通过本教程，你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别，以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
Tensorflow是由Google开发的开源深度学习框架，可以实现各种机器学习和深度学习任务。它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以方便地构建、训练和部署机器学习模型。本文将介绍Tensorflow的基本概念和使用方法，帮助读者入门。
从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架，分别用tf和keras实现线性模型，两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型，后者使用单层的感知机，很便捷。相同内容更新在：https://blog.csdn.net/yezonggang
选自burakhimmetoglu 作者：Tom Brander 机器之心编译 参与：蒋思源 时序数据经常出现在很多领域中，如金融、信号处理、语音识别和医药。传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程，才能将预处理的数据输入到机器学习算法中。并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识，因此也就更进一步加大了预处理成本。例如信号处理（即 EEG 信号分类），特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱（power spectra）、Hjorth 参数和其他一些特定的统计学特征。本文简要地介绍了使用 CNN 和
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。
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、CNN（常用于图像任务）等等。具体可以看之前文章：一文概览神经网络模型。
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
王新民 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能，我们人类在幼儿园时就掌握了，机器们前赴后继学了这么多年，也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程，详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上，用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。 如果你一时想不起O’reilly是什么，量子位很愿意帮你回忆： 好了，看教程： 准备工作 装好T
tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager模式（eager模式的具体介绍请参考文末链接）是TensorFlow 2.0的默认模式，因此tf.GradientTape是官方大力推荐的用法。下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。
深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。如果没有娴熟的工程实践能力，很多优秀的算法设计就无法真正使用。TensorFlow2.0 正式版已发布了一段时间，然而过去使用 TensorFlow1.x 版本的开发者担心两个版本之间的差距过大以至于无法迁移已有的经验，刚入门深度学习的人则因为 TensorFlow 那不友好的 API 和设计逻辑而望而却步。
Record operations for automatic differentiation.
TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构： 硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
最近做实验比较焦虑，因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多，但本文（系列）是按照作者构建模型的思路来展开的，因此不会从Eager Execution开始。另外，尽量摆脱小白文，加入自己的理解。 本文约2.7k字，预计阅读10分钟。
笔者作为一名根正苗红的理工男，内心却常常有很多文艺青年才会有的想法，例如写首诗、做首词，甚至包括春节写副对联，空有一番愿望却胸无点墨。随着对机器学习和深度学习的了解，逐渐萌生了使用机器帮助笔者完成文艺
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
图像标题生成器模型结合了计算机视觉和机器翻译的最新进展，利用神经网络生成现实的 图像标题。神经图像标题模型被训练，以最大限度地产生给定输入图像的字幕的可能性。并且可以用来生成新的图像描述。例如，下面是
机器之心原创 作者：蒋思源 本文讨论并实现了用于序列模型的基本深度方法，其中循环网络主要介绍了传统的 LSTM 与 GRU，而卷积网络主要介绍了最近 CMU 研究者提出的时间卷积网络与实证研究。相比于我们熟知的经典循环网络方法，用 CNN 实现序列建模可能会更有意思，因此本文的实现部分重点介绍了时间卷积网络的实现。 这是机器之心 GitHub 实现项目的第四期，前面几期分别介绍了卷积神经网络、生成对抗网络与带动态路由的 CapsNet。 机器之心项目地址：https://github.com/jiqizhi
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。
文本的entailment（蕴涵）是一个简单的逻辑练习，用来判断一个句子是否可以从另一个句子推断出来。承担了文本的entailment任务的计算机程序，试图将一个有序的句子分类为三个类别中的一种。第一类叫做“positive entailment”，当你用第一个句子来证明第二个句子是正确的时候就会出现。第二个类别，“negative entailment”，是positive entailment的反面。当第一个句子被用来否定第二个句子时，就会出现这种情况。最后，如果这两个句子没有关联，那么它们就被认为是“
前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长，但大家还是可以学习下的。基础性文章，希望对您有所帮助！
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法，对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来： 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验，但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
