TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式，理论上它可以保存任何格式的信息。TFRecord的核心内容在于内部有一系列的Example，Example是Protocol Buffer协议下的消息体。（Protobuf是Google开源的一款类似于Json，XML数据交换格式，其内部数据是纯二进制格式，不依赖于语言和平台，具有简单，数据量小，快速等优点。
大家好，今天我来为大家介绍如何在Java开发中使用人工智能（AI）。既然要使用AI，那么我们就需要用到一些最新的技术和工具，不过不用担心，我将在本篇教程中为大家详细讲解如何快速上手使用AI。废话不多说，让我们一起来看看吧！
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。 长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。关于 LSTM 的更加深刻的洞察可以看看这篇优秀的博客：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/。 我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 Tenso
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。
选自DataCamp 作者：Karlijn Willems 机器之心编译 参与：Panda TensorFlow 已经成为了现在最流行的深度学习框架，相信很多对人工智能和深度学习有兴趣的人都跃跃欲试。对于初学者来说，TensorFlow 也是一个非常好的选择，它有非常丰富的入门学习资料和庞大的开发者社区。近日，数据科学学习平台 DataCamp 发表了一篇针对 TensorFlow 初学者的教程，从向量和张量的基本概念说起，一步步实现了一个分类交通标志图像的神经网络。机器之心对本教程进行了编译介绍。 深度学
摘要: 一个精心挑选的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。全网最全！ TensorFlow 什么是 TensorFlow？ TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进
在过去几年中，机器学习开辟了很多新的领域，出现了很多高级应用案例：Facebook的脸部识别、Netflix的电影推荐、PrimaAI的图像风格转移、Siri的语音识别、Google Allo的自然语言处理等等。
在人工智能的发展越来越火热的今天，其中智能应用也在伴随着我们的生活，其中最具有代表性的便是图像识别，并且其中的应用比比皆是，如车站的人脸识别系统，交通的智能监控车牌号系统等等。而卷积神经网络作为图像识别的首选算法，对于图像的特征提取具有很好的效果，而TensorFlow作为Google的开源框架具有很好的结构化特征，而本篇文章将利用卷积神经网络算法对图像识别进行应用，开发出颜值评分器的功能。
之前开发过一款人工智能的微信小程序，其功能是拍一张狗狗的照片，识别出狗狗的类别。程序虽小，功能虽然单一，但五脏俱全，涉及到机器学习的各个方面，以及微信小程序的开发，非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习，一边写出来的，在这个过程中，进一步掌握了机器学习的知识，具体情况请参考我之前写的文章：
tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord，TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式.proto来存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下代码给出了tf.train.Example的定义。
我一直在使用Tensorflow目标检测API，并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。 Tensorflow目标检测API地址： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 第一个使用案例是更智能的零售结账体验。Amazon Go商店宣布后，这是一个热门领域。 为商店设计智能货架，追踪顾客从货架挑选的东西。我通过构建两个目标检测模型来做到这一点 — 一个的追踪手，用来追
当谈到数据科学和机器学习时，GitHub和Reddit是两个最受欢迎的平台。前者是代码和项目之间共享和协作的最佳工具，而后者则是与全球数据科学爱好者交流的最佳平台。
前面的推文中我们说过，在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来，那么，怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢？这对很多新手来说都是一个难题，因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中，而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点深。本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类，后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习，您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人，无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金，人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀，因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘！ 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋，但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始，我将撰写一系列深入学习的文章，涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中，我将向您介绍T
通过深度学习，一秒钟让你的照片高大上，这是康奈尔大学和 Adobe 的工程师合作的一个新项目，通过卷积神经网络把图片进行风格迁移。项目已开源，名字叫「Deep Photo Style Transfer」。 本文这个项目将介绍Deep Photo Styletransfer的一种纯Tensorflow实现，如果你想找到torch实现的话，地址：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer。 这个实现支持L-BFGS-B(这是原作者所使用的)和Ada
1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备： 本人使用 macOS，Python 版本直接使用 anaconda 的集成包，我们使用 anaconda 来管理环境，为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境： conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境：
本文为大家介绍了如何使用Opencv，Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型，以及如何将该模型应用到图片和视频中。
作者：数据娃掘 来源：http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/68957085 前言 目前，深度学习在计算机科学各领域的应用越来越多，各种新技术层出不穷，比如图像识别、图形定位与检测、语音识别这一系列的技术。这个领域，对于初入技术行业的同学来讲，吸引力十分足够：特别是在整个领域工资居高不下的时候。 说到深度学习，就不能不提一下开源框架tensorflow。不仅是因为这个框架最火、使用率最高，也是因为这个框架是非常适合初学者接触、学习的。 我们会讲到一些深度学习
TensorFlow由Google Brain的研究人员创建，是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。
NSFW指的是 不适宜工作场所（"Not Safe (or Suitable) For Work;"）。在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。
怀着激动的心情，我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序（https://www.tensorflow.org/lite），通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计。「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的位置。
是用于普通物体识别的小型数据集，一共包含 10个类别 的 RGB彩色图片（包含：（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车）。图片大小均为 3232像素*，数据集中一共有 50000 张训练图片和 1000 张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方，以下表格列出了所需的官方代码。
在使用TensorFlow进行深度学习任务时，你可能会在代码中遇到这样的错误消息："No module named '_pywrap_tensorflow_internal'"。这个错误提示表明你遗漏了TensorFlow内部的一个重要模块，导致无法加载所需的功能和库。
光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素，并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容，本文是一个很好的介绍。
为了帮助构建对象识别模型，场景识别模型等，编制了最佳图像分类数据集的列表。这些数据集的范围和大小各不相同，可以适应各种用例。此外数据集已分为以下几类：医学成像，农业和场景识别等。
在过去的几年里，机器学习为各行各业开创了新纪元，诞生了许多成功的案例： Facebook 的面部识别，Netflix 的智能电影推荐系统，PrimaAI 的图像风格转换，Siri 的语音识别，Google Allo 的自然语言处理，及其他很多开发中的项目。
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder （一个简单的UI工具）和 CLI ，使用自动机器学习（AutoML）构建自定义机器学习（ML）模型变得非常容易。
在本教程中，我们将探索如何使用 Android Things 和 TensorFlow 将机器学习应用到物联网中。
公有云中的 Serverless TensorFlow 函数 对于软件开发者和学生来说，人工智能是有偿的。2021年，最流行的 AI 框架 Tensorflow 开发者的平均年薪为148508 美元，换算成人民币将近百万。现在，即使是入门级编程工作，开发者也必须具备人工智能技能。实际上，遵循在线教程并为图像识别和自然语言处理等任务训练自己的 Tensorflow 模型非常容易。只需要一些基本的 Python 知识即可进行培训，然后运行该模型进行演示。 仅仅知道如何使用简单的 Python 来训练模型并不
虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例，但是当训练数据量较大时，可将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。tensorflow提供了tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一个正则表达式的所有文件，得到的文件列表可以通过tf.train.string_input_producer函数进行有效的管理。
大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。
显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。
用过 TensorFlow 框架的应该都知道，在操纵张量时，需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性，当然还需要考虑数学正确性。此外，TensorFlow 有数百种操作，找到要使用的正确操作也是一项挑战。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
如何运用机器学习，发现新的系外行星？ 几千年来，人们仰望星星，记录、观察天文现象，并从中发现其运行模式。第一批天文学家所认定的天体是行星，由于行星在夜空中看似不规则的移动，因此也被希腊人称之为「planētai」或「漫游者（wanderers）」。经过几个世纪以来的研究，人们已经了解太阳系的运行模式，是地球和其他行星围绕着太阳公转，而太阳是一个恒星，就如同我们肉眼所看见会发光的星星一样。 📷 Image credit: NASA 如今，在望远镜光学（telescope optics）、太空
机器学习作为一个领域，正在以极快的速度发展。Github是全世界都在关注的白板。高质量的代码定期发布在无限的智慧板上。
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提供更好的性能，帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈，包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能，NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试，这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录，展示了NVIDIA 平台的多功能性。
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
疫情期间，我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型，发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库，并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定的计算机视觉知识，使用其中的模型来构建社交距离程序会很有趣。
人工智能无疑是2017年最火爆的技术，许多外行的朋友想学习却不知道从何下手，所以特意将此文翻译过来，供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的，而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架，我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始！ 1.概述：比较深度学习框架（96K次） - 5分钟 在学习Python，先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn，TensorFlow，Theano，Ke
前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式，这就给程序的编写带来一定麻烦。
该项目构建了世界上最简单的人脸识别工具，我们可以直接通过 Pyhon API 或者命令行来调用人脸识别程序。该工具使用了dlib 最先进的人脸识别算法，该算法在 Wild 人脸数据集上取得了 99.38% 的准确率。
原文：Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者： MATTHEW RUBASHKIN 翻译：冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型，评估模型的技术路线。然而，当开发者研究什么技术可应用时，却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
本文介绍了如何利用TensorFlow进行图像分类，并通过一个简化版本的Inception模型来获取其基本概念。首先，文章介绍了TensorFlow的背景信息，然后详细说明了如何使用TensorFlow构建可训练的CNN模型。接着，文章通过一个简化版本的Inception模型来说明如何提取卷积神经网络的输出，并将其转换为实际分类结果。最后，文章介绍了一些常见的图像分类任务，并给出了一些建议，以帮助读者更好地理解图像分类任务。
以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中，吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
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