今天发现一个怪现象，在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
本文翻译自：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量，有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
由于处理器性能和电池容量有限，在移动设备上使用计算密集的机器学习模型进行推断是非常耗资源的。 虽然可以采用一种加速途径：转换为定点数模型，但用户已经要求作为一种选项，为加速原始浮点模型推理提供GPU支持，而不会产生额外的复杂性和潜在的量化精度损失。
ML是有趣的，ML是受欢迎的，ML无处不在。大多数公司要么使用TensorFlow，要么使用PyTorch，还有些老家伙喜欢Caffe。
随着深度学习在图像、语言、广告点击率预估等各个领域不断发展，很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用。而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷：Wide and Deep[1]、DeepCross Network[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4]，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。但是，当离线模型需要上线时，就会遇见各种新的问题：离线模型性能能否满足线上要求、模型预估如何镶入到原有工程系统等等。只有准确的理解深度学习框架，才能更好地将深度学习部署到线上，从而兼容原工程系统、满足线上性能要求。
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
提到 TensorFlow，机器学习圈的人肯定很熟悉，它一直是最流行的开源深度学习框架之一。自 2015 年至今，成千上万的开源贡献者、开发人员、社区组织者、研究人员都投入到了这一开源软件库上。
本文介绍了TensorFlow在机器学习方面的应用，包括用于手写数字识别的卷积神经网络模型、用于图像分类的Inception模型和用于自然语言处理的RNN模型。作者还介绍了TensorFlow的搭建和运行过程，以及如何使用TensorFlow来训练模型。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
11月9日Google发布了第二代深度学习引擎TensorFlow，引起业内广泛关注。发布后业内人士热议的一个话题是：这个引擎能否成为Google所说的平台级产品，它的基准测试究竟怎么样？ Soumith 在 Github 做基准测试，在 Google TensorFlow 发布后，Soumith 很快发布了关于 TensorFlow 的基准测试报告。 【Soumith】GoogleTensorFlow的benchmark列在了这里。 我在Imagenet Winners上运行了benchmark测试程序。
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
随着深度学习在图像、语言、广告点击率预估等各个领域不断发展，很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用。而在广告CTR预估方面，新模型也是层出不穷： Wide and Deep[1]、DeepCross Network[2]、DeepFM[3]、xDeepFM[4]，美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍。但是，当离线模型需要上线时，就会遇见各种新的问题： 离线模型性能能否满足线上要求、模型预估如何镶入到原有工程系统等等。只有准确的理解深度学习框架，才能更好地将深度学习部署到线上，从而兼容原工程系统、满足线上性能要求。
从官网https://www.anaconda.com/download/（但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有）下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
在学习任何新的编程语言时，我们都会在第一时间完成Hello World，以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在
2）将 BERT 的推理时间缩短到了 2.2 毫秒（10 毫秒已经是业界公认的高水平）；
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。
最近由于工作需要要使用TensorFlow，所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩，但是由于一些原因还是放弃了这个想法，就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程，分享一下。
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习，因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，不久前，TensorFlow正式版也发布了。这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With，作者为James Le。
问：为什么DLA和GPU一起使用时运行速度会变慢，即使DLA模型全部是在DLA中转换的？
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》，这两篇划时代的论文，将成为永恒经典，在第一篇文章中，其介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练
Cortex作为一款为生产Web服务的工具，能够和AWS服务结合起来，重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构，那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
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。
你可能知道，Jetson Nano是一款低成本(99美元)的单板电脑，用于物联网类型的用例。在众多类似设备中，它的关键卖点是全功能GPU，与NVidia CUDA库兼容。
作者：Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
当我们千辛万苦完成了前面的数据获取、数据清洗、模型训练、模型评估等等步骤之后，终于等到老大说“上线”啦。想到辛苦训练出来的模型要被调用还有点小激动呢，可是真当下手的时候就有点懵了：模型要怎么部署？部署在哪里？有什么限制或要求？
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
选自fast.ai 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据？本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题：开发深度学习系统，我们需要什么样的计算机？为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU？对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的？如何将深度学习应用到生产环境中去？所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么？（其中包含硬件、软件、环境与数据）在本文中，让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看，视频
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成T
问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？ 答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一
让我们考虑下面这个简单的深度神经网络，它的每一层都只包含一个神经元，一共有三个隐藏层：
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
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