【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。
Google 的 TensorFlow 是 AI 学习者中使用率最高、名气也最大的深度学习框架，但由于 TensorFlow 最早是基于 Google 的需求开发的，在实际使用上也会存在如 文档乱、调试难 等诸多缺点，而且开发时间比较早未能及时对一些新的需求进行反应（据AI研习社了解，由于缺乏类似 PyTroch、DyNet 的动态图功能，Lecun 就不止一次吐槽过 TensorFlow 是 “过时的深度学习框架”（yesterday deep learning framework）），而针对用户的需
AI科技评论按：Google的TensorFlow是AI学习者中使用率最高、名气也最大的深度学习框架，但由于TensorFlow最早是基于Google的需求开发的，在实际使用上也会存在如文档乱、调试难等诸多缺点，而且开发时间比较早未能及时对一些新的需求进行反应（据AI科技评论了解，由于缺乏类似PyTroch、DyNet的动态图功能，Lecun就不止一次吐槽过TensorFlow是“过时的深度学习框架”（yesterday deep learning framework）），而针对用户的需求，Google也在
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。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。
在很多机器学习的实验室中，机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中，研究者们往往会走很多弯路，也会修复很多bug，但可以肯定的是，在机器学习的研究过程中，学到经验和知识的并不仅仅是机器，我们人类也积累的丰富的经验，本文就将给你几条最实用的研究建议。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比，TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项，TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
根据应用场景中,分类目标的独立性与互斥性, 可以选择 sigmoid 或者 softmax 来实现.
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。 01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大致的解决办法就是，在出现Nan值的
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
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
在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。
TensorFlow调试器是TensorFlow专门的调试器。它提供运行的TensorFlow的图其内部的结构和状态的可见性。从这种可见性中获得的洞察力有利于调试各种模型在训练和推断中出现的错误。 这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。 为了观察这个问题，在没有调试器的情况下，运行下列代码： python -mtensorflow.python.debug.examples.debug_mn
在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。
之前有翻译整理过关于TensofFlow的Debugger的简单教程，具体内容见这里（https://www.jianshu.com/p/9fd237c7fda3）。这次用自己实际的例子，来简要的做个使用介绍。 首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。之前也有使用过，如果在没出问题的情况下，Debugger还是比较给力的。 01 用Debugger封装需要调试的Se
本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧，从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。
之前有翻译整理过关于TensofFlow的Debugger的简单教程，具体内容见这里。这次用自己实际的例子，来简要的做个使用介绍。 首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。之前也有使用过，如果在没出问题的情况下，Debugger还是比较给力的。 01 用Debugger封装需要调试的Session 首先在代码的开头需要import对应的debugger模块(官方教程喜
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题（Linear Regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果
我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。
简评：原始的数据科学是劳动密集型活动，但当你会用适合的语言进行工作时，数据科学应该是非常智能有趣的工作，会让你得到一些不容易看到的结论。 一般来说，数据科学中常常会涉及大量数据的处理，此时优化代码的性
作者：Aceyclee 简评：原始的数据科学是劳动密集型活动，但当你会用适合的语言进行工作时，数据科学应该是非常智能有趣的工作，会让你得到一些不容易看到的结论。 一般来说，数据科学中常常会涉及大量数据的处理，此时优化代码的性能非常重要。考虑到这些基本原则，来看看哪些语言是数据科学中应该掌握的： R R 发布于 1995 年，是 S 语言的一个分支，开源。目前由 R Foundation for Statistical Computing 提供技术支持。 优点： 免费、开源，
均方误差（Mean Square Error），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为：
本文主要介绍了如何通过深度学习来识别和解决一些常见的问题，包括数据分类、数据聚类、数据降维、图像处理、自然语言处理、强化学习等。文章还介绍了深度学习在机器人、游戏、自动驾驶等领域的应用。最后，文章探讨了深度学习未来的发展趋势和方向。"
导语 2016年，继虚拟现实（VR）之后，人工智能（AI）的概念全面进入大众的视野。谷歌，微软，IBM等科技巨头纷纷重点布局，AI 貌似将成为互联网的下一个风口。 很多开发同学，对人工智能非常感兴趣，确不知从何入手进行学习，精神哥也同样被这个问题困扰。直至看见汉彬同学的这篇文章，豁然开朗，让我坚定地迈出了成为“AI 工程师”的第一步！ 本文来自：腾讯QQ会员技术团队 微信公众号：小时光茶社 一、人工智能和新科技革命 2017年，围棋界发生了一件比较重大的事，Master（AlphaGo）以60连胜横扫天下，
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人
一、人工智能和新科技革命 2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的10多年里，深刻得改变我们的生活。 其实，AI除了可以做我们熟知的人脸、语音等识别之外，它
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。
选自Google Brain 作者：Asim Shankar & Wolff Dobson 机器之心编译 PyTorch 的动态图一直是 TensorFlow 用户求之不得的功能，谷歌也一直试图在 TensorFlow 中实现类似的功能。最近，Google Brain 团队发布了 Eager Execution，一个由运行定义的新接口，让 TensorFlow 开发变得简单许多。在工具推出后，谷歌开发人员 Yaroslav Bulatov 对它的性能与 PyTorch 做了横向对比。 今天，我们为 Tens
Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个节点都是计算图上的一个Tensor, 也就是张量，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系(定义时)和数学操作(运算时)。
本文介绍了TensorFlow的发展历史、版本、安装、基础教程、高级教程、模型和调优、性能测试、C++部署、Java部署、Python部署、量化、预测、推理、可视化、TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow.Python、TensorFlow.Java、TensorFlow.C++等相关内容。
一个类数组对象必须含有 length 属性，且元素属性名必须是数值或者可转换为数值的字符。
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类
ECMAScript那里5种简单数据类型（也称基本数据类型）：Undefined\Null\Boolean\Number\String,另一种复杂数据类型——Object,Object本质上是由一组无序的名值对组成的。
来源：机器之心 本文长度为12243字，建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下： 在二分类中，准确率定义为： 激活函数（Activation function） 一种函数（例如 ReLU 或 Sigmoid），将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中，然后向下一层传递该函数的输出值（典型的非线性）。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法，重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下：
关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络 正文如下： 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用pytho
: | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: | | 0 | S001 | 怠涵 | 女 | 23 | 山东 | | 1 | S002 | 婉清 | 女 | 25 | 河南 | | 2 | S003 | 溪榕 | 女 | 23 | 湖北 | | 3 | S004 | 漠涓 | 女 | 19 | 陕西 | | 4 | S005 | 祈博 | 女 | 24 | 山东 |
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
今年六月TensorFlow Serving在以往的gRPC API之外，开始支持RESTful API了，使得访问更加符合常用的JSON习惯，本文翻译自官方文档，提供RESTful API的使用指南，如与官网有出入，以官网为准，以下为正文。
注意：虽然省略 var 操作符可以定义全局变量，但是并不推荐这种做法，因为在局部作用域中定义全局变量会使得代码很难维护。
选自darkon 机器之心编译 参与：黄小天 由于难以理解，深度学习经常被称为黑箱。有鉴于此，Neosapience 开发了开源工具包 Darkon，它可以更好地理解深度学习模型，进而调试故障，解释决
戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦！ 文/黄qiong 腾讯SNG事业群——前端开发 工程师 0写在前面 在学习react PureComponent的时候，看到有一句话，由于PureComponent的shouldeComponentUpdate里，实际是对props/state进行了一个浅对比，所以对于嵌套的对象不适用，没办法比较出来。那什么是浅对比呢，为什么对于嵌套的对象就不适用了呢？ （左右滑动查看代码） 1shallowEqual 在React里，shouldComponentUpdate源
在二十世纪初，数学家 Andrey Markov 研究了没有记忆的随机过程，称为马尔可夫链。这样的过程具有固定数量的状态，并且在每个步骤中随机地从一个状态演化到另一个状态。它从状态S演变为状态S'的概率是固定的，它只依赖于(S, S')对，而不是依赖于过去的状态（系统没有记忆）。
不仅支持TensorFlow、PyTorch、Jax三大框架作为后端，还能在它们之间无缝切换，甚至混合使用。
当我们在使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。
在学习react PureComponent的时候，看到有一句话，由于PureComponent的shouldeComponentUpdate里，实际是对props/state进行了一个浅对比，所以对于嵌套的对象不适用，没办法比较出来。那什么是浅对比呢，为什么对于嵌套的对象就不适用了呢？
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题（line regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果你有一
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