如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
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。
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。
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。AutoGraph将Python代码(包括控制流print()和其他Python原生特性)转换为纯的TensorFlow图代码。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
来了来了,它来了!它带着全新的tokenizer API、TensorFlow改进以及增强的文档和教程来了!
欢迎来到本书的第一部分。在这里,我们将与 PyTorch 迈出第一步,获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
【新智元导读】在 ThingsExpo 会议上,谷歌软件工程师 Natalia Ponomareva 作了有关如何在大规模机器学习中取得成功的讲座。Natalia 回顾了可用于对大量数据进行机器学习模型训练的框架,解释了特征工程和算法选择,并提供了有关如何避免错误的 tips。这是一份非常实用的机器学习指导手册。本文后半部分谈了如何选择深度学习框架的问题,以及Theano 贡献者、苏黎世联邦理工学院的深度学习研究者 Gokula Krishnan Santhanam 对常用深度学习框架基本构成的分析。 谷歌
最近,生成模型引起了很多关注。其中很大以部分都来自生成式对抗网络(GAN)。GAN是一个框架,由Goodfellow等人发明,其中互相竞争的网络,生成器G和鉴别器D都由函数逼近器表示。它们在对抗中扮演不同的角色。
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中,我们大多是以 PyTorch 为例,结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界(系列)都是不完美的,不单单因为 TensorFlow 本身的影响力,更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色,对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
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。
从定义上来讲,归一化是指把数据转化为长度为1或者原点附近的小区间,而标准化是指将数据转化为均值为0,标准差为1的数据。。归一化与标准化实质上都是某种数据变化,无论是线性变化还是非线性变化,其都不会改变原始数据中的数值排序,它们都能将特征值转换到同一量纲下。由于归一化是将数据映射到某一特定区间内,因此其缩放范围仅由数据中的极值决定,而标准化是将源数据转化为均值为0,方差为1的分布,其涉及计算数据的均值和标准差,每个样本点都会对标准化过程产生影响。
谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练)数据,发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型:监督学习;无监督学习;半监督学习;…… 监督学习:用于训
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 谷歌机器学习:实际应用技巧 什么是机器学习(ML)? 从概念上讲:给定(训练
【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。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow2.0 Alpha版正式发布,2.0版相比之前的1.x(1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本)版做了很大的改进,在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升,对于初次接触TensorFlow的读者来说,建议直接从2.0版开始使用。
人工神经网络利用了 DL 的概念 。它们是人类神经系统的抽象表示,其中包含一组神经元,这些神经元通过称为轴突的连接相互通信。
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
在此博客文章中,探索了用于实现强化学习(RL)算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数,然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法,消除了数千行“胶水”代码,并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
近年来,机器学习的进步使我们仅用几行代码就能生成惊为天人的艺术作品。如果可以将艺术作品的原型设计速度提高100倍,让用户真正地与创作媒介合为一体,效果会怎么样呢? 如果我们可以用机器学习的模式来扩展生物学习的模式,那么机器显然不是我们的艺术竞争对手,而是提高我们艺术创造力的途径。 本期,Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本,把原图像变成任意艺术家的风格,从而实现风格迁移。 【雷锋字幕组】招募进行时 我们是一个由海内外优秀开发者组成的志愿者团队,致力于经典机器学习
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
点击关注|设为星标|干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们,这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表,一定是你必不可少的入门资料!本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义,希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容,轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于
我们需要下载 Docker 才能安装它,在本节中,您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化,正则化可以解决深度网络的过拟合问题,标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题,需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题,通常在最后一个神经元使用softmax分类器。
近年来,深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API,从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时,数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor,它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数,帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
AiTechYun 编辑:xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习,谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程,同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文。 h
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习,包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时,文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较,但
本文将初步向码农和程序媛们介绍如何使用TensorFlow进行编程。在阅读之前请先 安装TensorFlow,此外为了能够更好的理解本文的内容,阅读之前需要了解一点以下知识:
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
无论你喜欢或不喜欢,深度学习就在这里等着你来学习,伴随着技术淘金热而来的过多的可选项,让新手望而生畏。
TensorFlow 是 Google 创建的开源软件库,可让您构建和执行数据流图以进行数值计算。 在这些图中,每个节点表示要执行的某些计算或功能,连接节点的图边表示它们之间流动的数据。 在 TensorFlow 中,数据是称为张量的多维数组。 张量围绕图流动,因此命名为 TensorFlow。
1.TensorFlow 系统架构: 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念: (1)将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全采用符号式编程。 符号式计算一般是先定义各种变量,然后建立一个数据流图,在数据流图中规定各个变量之间的计算关系,最后需要对数据流图进行编译,此时的数据流图还是一个空壳,里面没有任何实际数据,只有把需要的输入放进去后,才能在
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
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