关于特征工程，业界有这么一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
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？
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境，除了熟悉的Python，当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言。 越来越多的普通程序员，可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征，让产品更智能。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊，连带娃都这么技术流…… 今年夏天，谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子，用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型，开发了一个“猜拳机器”，能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程，详细介绍了怎样构建这个机器，以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下，适合有一定编程基础的同学，需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器： 上面视频中，
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
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。
AI （Artificial Intelligence）人工智能及机器学习（Machine Learning）最近大热，Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡，最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统，我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人，在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin，Google数一数二，被用来打造下一代Google核心大脑的（Go
自 2012 年深度学习再度成为焦点以来，很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。从早期的学术框架 Caffe、Theano 到如今有业界背景的大规模框架 Pytorch 和 TensorFlow，层出不穷的新成果使得跟踪当前最流行的框架变得越发困难。
机器之心编译 选自：Google Research Blog 参与：李泽南、路雪 昨天，谷歌发布了 TensorFlow 1.4.0 先行版，将 tf.data 等功能加入了 API。同时发布的还有 TensorFlow Lattice，这家公司希望通过新的工具让开发者们的模型更加准确。 TensorFlow 1.4.0 先行版更新说明：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.4.0-rc0 TensorFlow Lattice 项目
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
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！
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，但是都不太理想。
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
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。
在开源和贡献开源方面，Google 一直是行业的典范。2017年，Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户，共推送约 1100 个顶级库。
2017年，Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户，共推送约 1100 个顶级库。 Google 开源了许多非常有价值的项目比如十分流行的机器学习系统 TensorFlow ，W
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
在实际的业务中，可能会遇到很大量的特征，这些特征良莠不齐，层次不一，可能有缺失，可能有噪声，可能规模不一致，可能类型不一样，等等问题都需要我们在建模之前，先预处理特征或者叫清洗特征。那么这清洗特征的过程可能涉及多个步骤可能比较复杂，为了代码的简洁，我们可以将所有的预处理过程封装成一个函数，然后直接往模型中传入这个函数就可以啦~~~ 接下来我们看看究竟如何做呢？ 01 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时，可以将特征，标签数据直接输入到.fit(
本文介绍了TensorFlow的基础知识，从TensorFlow的诞生、特点、架构、使用等方面进行描述，并通过一个简单的例子展示了如何使用TensorFlow进行深度学习。
场景文字识别 图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础，在许多领域都有着广泛的应用。如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。 在图像分类任务中，我们向大家介绍如何训练AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、
来源 | The Gradient 译者 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
对于机器学习科研工作者和工业界从业人员来说，熟练掌握一种机器学习框架是必备技能之一。随着深度学习技术发展的突飞猛进，机器学习框架市场也渐渐度过了初期野蛮生长的阶段。大浪淘沙，目前仍然活跃的机器学习框架主要是 PyTorch 和 TensorFlow。本文从学术界和工业界两个方面深度盘点了 2019 年机器学习框架的发展趋势。
近年来，深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API，从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
昨天我看到公众号的后台有同学留言说我好几天没有更新公众号了，我开玩笑的回复，我的公众号遵循国家法定假日。在这里感谢大家的支持，一直默默地关注着我的公众号。
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
想掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为
在柯林斯原始网络中使用函数tf.nn.top_k电子杂志概率最大的3类，函数将tf.nn.top_k作为网络中的一个计算节点。
本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
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。
人工智能、机器学习和深度学习 在介绍TensorFlow（以下简称为TF）之前，我们首先了解一下相关背景。 TF是一种机器学习框架，而机器学习经常和人工智能，深度学习联系在一起，那么三者到底是什么关系呢？ 简单来讲三者可以理解为包含于被包含的关系。其中最大的是人工智能（以下简称为AI），AI最早起源于1956年的达特茅斯会议，当时AI的几位先驱在会上展示了最早的AI程序：Logic Theorist，能够自动推导数学原理第二章前52个定理中的38个，甚至其中一个定理的证明过程比书中给出的还要优
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法，为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上，TensorFlow2.0 Alpha版正式发布，2.0版相比之前的1.x（1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本）版做了很大的改进，在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升，对于初次接触TensorFlow的读者来说，建议直接从2.0版开始使用。
掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为一
Louisa，携程算法工程师，热爱前沿算法和技术在个性化推荐和广告建模等业务的性能优化和落地。
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
文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习，包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时，文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
在本部分中，我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能，并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
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