NVIDIA在太平洋时间3月8日上午11:00-12:00（北京时间3月9日凌晨3:00-4:00）举办了主题为“AI at the Edge: TensorFlow to TensorRT on Jetson...基于TensorFlow开发的深度神经网络可以在NVIDIA Jetson上进行部署，且利用TensorRT可以实现5倍的加速。 如果错过了这个网络研讨会，没有关系，谁叫Lady我已经转录下来了呢？...Lady给你总结了一下这个讲座的内容： 1、在 inference 端，Tensorflow FP32 与 TensorRT FP32/FP16 的性能比较 2、案例说明：如何将 TensorFlow...模型移植到 TensorRT 执行 3、TensorRT 3.0 版在 TX2 尚未提供 python 接口，只能用 C++ 接口，只能用
Jetson TX2上。...Host会先把操作系统刷到TX2上，这一步是通过数据线连接的方式完成，然后使用SSH的方式安装Host上的SDK到TX2，所以Host和TX2需要连接在同一个路由器下，方便Host找到TX2的ip地址。...添加swap file是为了在硬盘上创建虚拟内存，给编译像TensorFlow这种大型的项目提供足够的内存。例如TX2的真实内存只有8G，编译TF也需要至少8G的内存，所以有必要创建虚拟内存空间。...如果出现这种症状，你一定是忘记分配虚拟空间了。...否则，请阅读下面内容，完成类似修改由于TX2的ARM架构不支持NUMA，所以在build TensorFlow之前需要修改一下clone到本地的源码，具体中添加如下两行内容，避免后面使用TF的时候出现错误
有时候在查看官方文档时，常常看到很多的分支，所以作为开发者我们都喜欢把最佳实践总结出来。下面一起来看看如何在Windows 10上安装一个TensorFlow和PyCharm开发环境。...发出相应命令以在 conda 环境中安装 TensorFlow。...要安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本，请输入以下命令： (tensorflow) C:\> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow...启动后创建一个项目，在创建项目时配置项目的解释器到安装了TensorFlow的环境： 在Exising interpreter中选择Conda Enviroment，然后选择路径，找到C:\ProgramData...\Anaconda3\envs\tensorflow目录下的python.exe文件： 验证TensorFlow的安装 在新建的项目中新建一个hello.py文件，输入并尝试执行一下的代码：
之前很多人说，我安装了kali之后，安装输入法是英文的，变不过来。今天就告诉大家如何在kali linux上安装中文输入法，再也不用考虑如何切换中文了。...1.首先，设置源，在终端中键入如下代码，打开源设置文件 将source.list文件清空，保存如下信息： 2.在终端键入如下指令 3.kali-linux安装中文输入法 4.配置输入法...5.再设置界面增加输入源汉语(Pinyin) 6.设置ibus输入法：ibus-setup Input Method -> Add -> Chinese 设置完成 win+空格切换
Mac Book Pro升级到Catalina 10.15.1 之后，不论是系统自带的中文输入法，还是安转的第三方中文输入法，当使用快捷键“Ctrl + Space”进行中英文输入法切换的时候，经常会出现切换失败的情况...导致希望切换到中文输入法的时候但是依然只能输入英文，或者希望输入英文的时候但是依然保持在中文输入法状态。...尝试了各种各样的解决办法，如：更改切换输入法的快捷键为“Shift”，但是这样带来的问题是当需要输入大写字母的时候按住Shift键就会切换输入法，使用起来的也非常不顺手。...最后的解决办法（以安装百度拼音输入法为例），分为两步： 第一步：百度输入法设置 第二步：系统快捷键设置 百度输入法设置 1.常用 初始状态：半角，简体，中文 状态指示：状态条，菜单栏图标，浮动提示...input source (这个设置非常关键，对于切换输入法的速度影响很大) ?
安装好Ubuntu Kylin14.04 64位后好像没有中文输入法，怎么切换(Ctrl+Shift或者空格)，但是就是输入的都是英文。...输入不了中文，一个很头疼的地方是写代码时写不了中文注释。。。...今天探索了一下，终于弄出来了，步骤如下(下面的这些步骤都是在Ubuntu Kylin14.04上操作的，参考的博客是http://www.2cto.com/os/201405/305463.html)...： 1、用火狐去下载"搜狗 for linux"，百度上一搜就出来了搜狗的官网了http://pinyin.sogou.com/linux/，点击"立即下载64bit"。...4、安装完成后就会在左边出现"installed"，之后在shell命令行中输入im-config；之后会出现一个对话框，点击OK(YES还是OK，我给忘记了，不过点击他俩就行了)；好像还会出现一个对话框
batch_size = 5 num_batches = total_series_length//batch_size//truncated_backprop_length 生成数据 现在生成训练数据，输入在本质上是一个随机的二元矢量...创建计算图 TensorFlow 的工作方式会首先创建一个计算图，来确认哪些操作需要完成。计算图的输入和输出一般是多维阵列，即张量（tensor）。计算图或其中一部分，将被迭代执行。...这既可以在 CPU、GPU，也可在远程服务器上执行。 变量和 placeholder 本教程中使用的两个最基础的 TensorFlow 数据结构是变量和 placeholder。...RNN 同时在时间序列的不同部分上训练；在现有 batch 例子中，是 4-6、16-18、28-30 步。...在 TensorFlow 中，计算图要在一个大环节中执行。新数据在每个小环节生成（并不是通常的方式，但它在这个例子中有用。以为所有东西都是可预测的）。
什么是 batch 矩阵相乘 通常，batch 矩阵相乘计算会在一批矩阵上执行矩阵-矩阵乘法。...batch 矩阵相乘的性能问题 首先，我们在理论上对 batch 矩阵相乘内核进行了 FLOP 分析。结果非常有趣：所有 batch 矩阵相乘的计算强度都是受限的（TFLOP 数少于 1）。...选择 17 作为序列长度是因为它是我们生产中的平均输入长度。...集成 TensorFlow 在我们的工作负载中，batch 矩阵相乘的输入形状是有限的，易于提前枚举。...我们将生成的针对特定形状的高效内核和回退机制集成到 Tensorflow 中。
该库是 TensorFlow 在 Spark 上的实现，旨在 Spark 上使用 TensorFlow 提供一个简单的、易于理解的接口。...SparkFlow 使用参数服务器以分布式方式训练 Tensorflow 网络，通过 API，用户可以指定训练风格，无论是 Hogwild 还是异步锁定。...为什么要使用 SparkFlow 虽然有很多的库都能在 Apache Spark 上实现 TensorFlow，但 SparkFlow 的目标是使用 ML Pipelines，为训练 Tensorflow...关于训练，SparkFlow 使用一个参数服务器，它位于驱动程序上并允许异步培训。此工具在训练大数据时提供更快的训练时间。...示例 简单的 MNIST 深度学习例子： from sparkflow.graph_utils import build_graph from sparkflow.tensorflow_async
class Operation: 表示在张量上执行计算的图形节点。...(弃用)argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。(弃用参数)argmin(...): 返回一个张量横轴方向上值最小的指标。...当x < 0 xor y < 0时foldl(...): 维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldl。foldr(...): 在维度0上从elems解压缩的张量列表上的foldr。....): 在N-D网格上广播用于评估的参数。min_max_variable_partitioner(...): 分区器分配每个片的最小大小。...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。
在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑 tensorflow1.6+CUDA9.0+cuDNN7.0整个环境在windows下正常工作。...支持CUDA9.0，于是就下载了CUDA9.0开始安装，但是死活装不上，不管是下载local还是network的installer，总是报错，查了一下发现是没有装驱动于是下载384的驱动，安装好了之后，...cuda9.0amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-doc7.0.3.11-1+cuda9.0amd64.deb 安装好了之后CUDA9.0+cuDNN7.0就在ubuntu14上安装好了...在安装tensorflow之前，一定记得检查一下python版本，把默认python设置为python3.x 常见错误： 错误：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot...使用tensorflow GPU支持的时候，多个GPU通过制定使用一个GPU运行时候，尽量要通过设置soft的方式执行，不然在复杂的操作中容易掉坑里面去，soft的方式如下： log_device_placement
2.2 在Windows 10上搭建TensorFlow开发环境 2.2.1 安装Anaconda5.0.1 在Windows下的安装十分简单，不需要很复杂的步骤。 ?...第二个选项默认勾选，如果你的电脑上安装有官方版的Python包或者其他发行版的包，将会被Anaconda覆盖掉。 ? ? ?...安装成功，Window PowerShell或者CMD里输入python，会看到如下结果： ? ?...2.2.1 安装TensorFlow 在开始菜单中找到Anaconda Prompt并打开： #创建一个虚拟环境 (C:\Users\hongze\AppData\Local\Continuum\anaconda3...不支持这些指令, 因为之后的实现是在Jupyter上做的，所以这个可以忽略。
我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...这些问题本身需要大量理解，那么将问题简化并集中于在 TensorFlow 上实现 LSTM 的细节（比如输入格式化、LSTM 单元格以及网络结构设计），会是个不错的选择。...其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...VANILLA RNN 循环神经网络按时间轴展开的时候，如下图所示： ?...数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化 在 TensorFlow 中最简单的 RNN 形式是 static_rnn，在 TensorFlow 中定义如下： tf.static_rnn(cell
这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow。（从 1.2 版本开始，在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU。）...virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境，在同一台机器上不会干扰也不会被其它程序影响。...例如，你要在 Mac OS X 上安装 Python 2.7 对应的 Tensorflow 版本，在虚拟环境中安装 Tensorflow 就执行下面的命令： $ pip3 install --upgrade...例如，你要在 Mac OS X 上安装 Python 2.7 对应的 Tensorflow 版本，在虚拟环境中安装 Tensorflow 就执行下面的命令： $ sudo pip3 install -.../tensorflow bash 运行一个小的 TensorFlow 程序 在一个 shell 中执行 Python： $ python 在 python 交互式 shell 中输入以下小程序： # Python
通过调用谷歌的开源工具箱Tensorflow执行代码。代码的运行过程中不需要应用到任何软件和硬件，并且我能够在我的笔记本上运行整个实验。...基于每个特征，模型都分配了相应的参数，从而使得参数的数量和输入的特征数量相等，然而这里可能存在一些问题：你的特征可能是稀疏的，所以，计数的特征数量并不是直接的。...为了得到神经网络中参数的数量你需要： （1）如果你的输入特征是稀疏的，计算嵌入层中（我觉得就是隐含层）参数数量。 （2）计算神经网络模型中的边数。 根本问题是在神经网络中参数之间的关系不再是线性的。...在像诸如神经网络这样的模型中，你可以将基于10倍规则法获取的训练样本数量作为在模型训练中输入的训练样本量的一个下界。...关于google开源工具箱Tensorflow Tensorflow是一个基于流行数据进行数值计算的开源库，类似于我们在进行SVM训练时用的libSVM工具箱一样。
通过调用谷歌的开源工具箱Tensorflow执行代码。代码的运行过程中不需要应用到任何软件和硬件，并且我能够在我的笔记本上运行整个实验。随着代码的运行，会得到下面的学习曲线图，如图（1）所示 ?...图（1）中，x轴表示训练样本数量与模型参数数量的比值。y轴是模型的f-score值。图中不同颜色的曲线对应于带有不同参数数量的训练模型。...基于每个特征，模型都分配了相应的参数，从而使得参数的数量和输入的特征数量相等，然而这里可能存在一些问题：你的特征可能是稀疏的，所以，计数的特征数量并不是直接的。...为了得到神经网络中参数的数量你需要： （1）如果你的输入特征是稀疏的，计算嵌入层中（我觉得就是隐含层）参数数量。 （2）计算神经网络模型中的边数。 根本问题是在神经网络中参数之间的关系不再是线性的。...关于google开源工具箱Tensorflow Tensorflow是一个基于流行数据进行数值计算的开源库，类似于我们在进行SVM训练时用的libSVM工具箱一样。
TensorFlow.js实现手势识别 在本小节，我们使用TensorFlow.js在webcam上实现玩石头剪刀布游戏。在进行详细的解释之前，我们先去Github页面看看它是如何运行的。...对于学习少量数据集，我们在浏览器上可以进行实时模型训练。...训练为三个分类：石头、剪刀和布 为了对图片进行推断，我们在SqueezeNet模型上运行，将抽取的特征输入新训练的KNN分类器探测手势。...KNNImageClassifier在SqueezeNet模型基础上处理图片，输入特征抽取的结果，并将其增加到训练样本的数组。...这两个函数包括在浏览器上运行石头剪刀布游戏的有效代码。它们处理游戏的流程，监控TensorFlow.js迭代过程中设置的中间变量，检查用户当前在摄像头做的哪种手势，并相应的更新UI。
她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。...对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...在 Insight 任职期间，我用 TensorFlow 在安卓上部署了一个预训练的 WaveNet 模型。我的目标是探索将深度学习模型部署到设备上并使之工作的工程挑战！...这篇文章简要介绍了如何用 TensorFlow 在安卓上构建一个通用的语音到文本识别应用程序。 ? 图 1. 流程概述。将 WaveNet 安装到安卓的三个步骤。...第三步：在安卓上的数据预处理 最后，让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说，原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数（MFCC）来模拟人耳感知声音的方式。
使用TensorFlow Lite并不一定都是机器学习专家。下面给大家分享我是如何开始在Android上构建自己的定制机器学习模型的。 移动应用市场正在快速发展。...虽然你听到了许多关于机器学习的好处，但是在移动应用程序开发和机器学习之间仍然存在一些差距。Tensorflow Lite旨在缩小这一差距，使机器学习更容易融入其中。...使用GitHub上的两种体系结构，您可以很容易地获得重新培训现有模型所需的脚本。您可以将模型转换为可以使用这些代码连接的图像。...除此之外，你还将获得一些存储在txt文件中的标签。 使用TOCO转换器，你不需要直接从源构建Tensorflow的映像。Firebase控制台直接帮助你优化文件。 ?...你需要从Android Studio中输入Android文件夹来构建项目。在这里，你需要输入图像分类器，并使用TensorFlow Lite优化文件更新类中的两个字段。
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