如果是深度学习和神经网络的新手,那么一定遇到过“ TensorFlow ”和“ PyTorch ” 这两个术语。这是在数据科学领域中使用的两个流行的深度学习框架。
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。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
机器学习十大不可忽视项目 前言:那些流行的机器学习项目之所以受欢迎,一般是因为其提供了一种多数人需要的服务,或是因为它们是第一个(也许是最好的)针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同,不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而,这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目:pipelines、wrappers、high-level
前言:那些流行的机器学习项目之所以受欢迎,一般是因为其提供了一种多数人需要的服务,或是因为它们是第一个(也许是最好的)针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同,不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而,这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目:pipelines、wrappers、high-level APIs、cleaner
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实, 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 :)」。
TensorFlow推出2.0版本后,TF2.0相比于1.x版本默认使用Keras、Eager Execution、支持跨平台、简化了API等。这次更新使得TF2.0更加的接近PyTorch,一系列烦人的概念将一去不复返。本文推荐一位大神写的TF2.0的样例代码,推荐参考。
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。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
以下文章来源于数据思践 ,作者王路情 看视频学习后,你可以知道: 1 回归是什么和应用场景 2 线性回归的定义,问题描述和性能分析 3 线性回归的原理 4 基于Python和相应库执行线性回归算法 温
聊聊为什么使用Pytorch,个人觉得Pytorch比Tensorflow对新手更为友善,而且现在Pytorch在学术界使用的得更多,大有逆袭Tensorflow之势。最近两年的顶会文章中,代码用Pytorch的比Tensorflow多。大家如果对Tensorflow也感兴趣,完全可以学习了Pytorch之后继续学习Tensorflow,基本原理都是相通的。让我们开始开启愉快的Pytorch学习之旅吧!
多年来,我有过使用一些可怕语言的可疑启发经验,但在最后几年,我有幸学习了Swift。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
Pytorchtask·1——PyTorch的基本概念1. 什么是PyTorch,为什么选择PyTorch2. 配置Python环境3. 准备Python管理器4. Pytroch的安装5.PyTorch基础概念6. 通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
如今,像Pytorch和TensorFlow这样的工具使得人工智能的开发变得如此简单,以至于许多该领域的新手甚至都懒得去学习神经网络是如何工作的。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | shawn 过去两年中,我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时,经常会不得不重新学习某些概念和课程,其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中,我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结,希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中(艰难前行)的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习(ML)? 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlo
知乎上有人问,conda、anaconda、pip、torch、pytorch、tensorflow到底是什么东西?
导语:过去两年中,我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时,经常会不得不重新学习某些概念和课程,其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中,我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结,希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中(艰难前行)的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习(ML)? 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlow入门 结尾 怎样学习机器学习效果最好? 老实说,没有哪一种学习方
不论是在科研中还是在工业领域,机器学习都是个热门话题,新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言,紧跟其发展无疑十分困难,即便是对专家们来说也非易事。
(1)使用jupyter notebook新增的pytorch环境新建ipynb文件,完成线性回归从零开始实现的实验代码与练习结果如下:
本文引自博文视点新书《深度学习入门之PyTorch》第3 章——多层全连接神经网络 内容提要:深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术,在《深度学习入门之PyTorch》中,我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》,你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经
3、分类:python数据分析、可视化、Scikit-learn、数据科学、其他、机器学习、深度学习
本文英文出处:Robbie Allen 翻译/吴楚 校对/田晋阳 机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章(https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b)中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季
上次我们的连载讲到用最简便的方法,也就是pip方法安装Pytorch。大家都成功了吧。
机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章(https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b)中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待!
机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在今年秋季,开始准备博士项目的时候,精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源。为了帮助也在经历类似探索过程的童鞋,Robbie Allen把至今发现的最好的教程汇总了一个列表。公众号后台回复:“清单”,获取本文学习清单地址。 本文分成四个部分,机器学习,NLP,Python,和数学基础。在每一小节我会随机引入一些问题。由于这方面学习材料太丰富了,本文并未涵括所有内容。 机器学习 1、机器学习就是这么好玩!(
对想要学习机器学习的人来说,信息太多也是一种困扰,开放的课程、书籍、框架、开源代码那么多,每套资料都有自己的好处,有人说这个课程好,有人说那个框架最好用。
线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线(也称为回归线)在独立(输入)变量和因变量(输出)之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系,而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。
上次写了TensorFlow的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我出一个pytorch的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐3份入门资料,希望对大家有所帮助。
原文链接:https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
导语:本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
深度学习火的一塌糊涂,我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思:Tensor的意思是张量,代表N维数组;Flow的意思是流,代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。
前面十个系列,我们一起学习了机器学习的相关知识,详情可在“智能算法”微信公众号中回复“机器学习”进行查看学习及代码实战。从该期开始,我们将一起学习深度学习相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: TensorFlow介绍与安装 TensorFlow之牛刀小试 线性回归TF实战 一. TensorFlow介绍与安装 深度学习火的一塌糊涂,我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思:Tensor的意思是张量,代表N维数
本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法,梯度下降求解过程,详见文章: 机器学习之线性回归:算法兑现为python代码 那么,借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢?基本的思路,首先生成拟合的数据集,然后构建线性回归的Graph,最后在Session中迭代train器,得到拟合的参数w和b,画出拟合曲线
线性回归是我们中学课本中学的最基础的概念之一,用于建立变量之间线性关系的统计方法;
一个热爱计算机的少年,16 岁就已经可以做出点东西来了,比如开发个粤语编程语言、拿个 Kaggle 冠军、写个游戏、开发个加密货币投资机器人、从头构建一个 C++ 机器学习库什么的。
1. TensorFlow 是什么 是一个深度学习库,由 Google 开源,可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。 Tensor(张量)意味着 N 维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。 它的一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。 支持CNN、RNN和LSTM算法,是目前在 Image,NLP 最流行的深度神经网络模型。 一周之前
今天我深入研究了逻辑回归到底是什么,以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数,以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。 由于时间关系,我将隔天发布信息图。如果有人在机器学习领域有一定经验,并愿意帮我编写代码文档,也了解github的Markdown语法,请在领英联系我。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。
这是一个外国人突发奇想(xiande danteng),用技术去了解包装食品各种成分含量的记录文章,文末附代码链接。 为了学习新的东西,我产生了一些奇怪的想法并写下这篇文章。这是一个小型的实验,我猜了包装食品中每种成分的不同含量。基于成分表和营养成分标签,我把这个任务表述成一个线性回归问题,以成分百分比作为参数。为了执行优化(梯度下降),我使用了最近很流行的官方推荐的深度学习库,PyTorch。 pytorch链接:http://pytorch.org/ 我喜欢下厨,但并不总是有时间做饭。当我做的时候,我试
本篇讲第一个问题(测度转换之等价物转换),下篇讲第二个问题(测度转换之漂移项转换),我知道现在你听的一头雾水,希望看完这两篇后你能明白其含义。
当数据科学或者机器学习工程师使用Scikit-learn、Tensorflow、Keras 、PyTorch等框架部署机器学习模型时,最终的目的都是使其投入生产。通常,我们在做机器学习项目的过程中,将注意力集中在数据分析,特征工程,调整参数等方面。但是,我们往往会忘记主要目标,即从模型预测结果中获得实际的价值。
还记得我学的第一门机器学习课程,是吴恩达教授的 Cousera 慕课。当时用的工具,是 Octave (开源版本的 Matlab)。用起来那叫一个麻烦啊,就连最简单的线性回归,都需要写许多行代码。
这门课基本涵盖了机器学习的主要知识点,例如:线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等等。而且课程中没有复杂的公式推导和理论分析。Ng 的目的是让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识,便于快速入门。网易云课堂里有中文字幕的机器学习视频。
根据文章,利用TensorFlow进行线性回归,首先导入所需的库,并生成拟合数据集,然后构建线性回归的Graph,在Session中运行并优化参数。最后,通过TensorBoard展示Graph。
描述: NumPy 是 Python 的一个扩展库,支持高维数组与矩阵运算,并为数组运算提供了大量的数学函数库。它是科学计算中的基础包之一,用于处理大型多维数组和矩阵的运算与基础统计分析。
pytorch的windoows下安装 Step1:通过百度云下载安装包 Amazon Cloud(py36)或者百度云(py36)或百度云(py35) Step2:构建虚拟环境(打开CMD命令提示符窗口,输入下列命令) conda create -n test python=3.6 activate test Step3:安装相应的包 conda install numpy mkl cffi conda install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py3X_0
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
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