TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始,TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络(NN)提供高性能 API。然而,借助于机器学习(ML)社区对它的兴趣以及时间上的优势,这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
导读: 自 2015 年开源以来,TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富,一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一,当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月,TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比,新版本带来了太多的改变,最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做? 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利!
机器之心原创 机器之心编辑部 现在都 2021 年了,机器学习好填的坑都已经填了,大家都在想怎么将模型用到各种实际任务上。我们再去讨论深度学习框架,吐槽它们的体验,会不会有点过时?并不会,新模型与新算法,总是框架的第一生产力。 从 Theano 一代元老,到 TensorFlow 与 PyTorch 的两元世界,到现在各个国产框架与工具组件的兴起。深度学习框架,总是跟随前沿 DL 技术的进步而改变。 不过今天并不是讨论深度学习框架的演变,而只是单纯分享一下在算法工程中,使用 TensorFlow 遇到的各种
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因,在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习,大家使用的都是win系统的电脑,故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同,那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛,旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑,本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有(已知)差异,重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。
现在各大顶会开源代码没有一丝丝的tensorflow2.x,就连谷歌家自己的论文也是只有torch和jax。零零星星一些tf1的开源代码。
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
深度学习(Deep Learning)第一坑就是机器学习平台的选取和开发环境的安装,以下是重装两次系统后的安装经验。
作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
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· Eager Execution成为2.0的一个核心功能。这个命令式的编程环境,会让入门TensorFlow变得更容易。
Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块,改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
自2015年开源发布以来,TensorFlow已成为全球应用最广泛的机器学习框架,可满足广泛的用户和用例需求。在此期间,TensorFlow随着计算硬件,机器学习研究和商业部署的快速发展而不断改进。
【磐创AI导读】:本文授权转载自Tensorflow。介绍了即将到来的Tensorflow2.0一些新特性。想要学习更多的机器学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
在使用TensorFlow进行深度学习时,经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因,并提供解决方案。
【新智元导读】TensorFlow2.0,终于要来了!开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版,更好的满足广大用户的需求。本文介绍了TensorFlow2.0预览版的新功能和特性。
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别,以及软硬件环境的搭建,包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型,以及利用模型完成相关的工作。
原来引用过一个段子,这里还要再引用一次。是关于苹果的。大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习。不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2、Swift3、Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势。以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者。 事实上大多具有革命性的公司都是这样,一方面带来令人兴奋的新特征,另一方面则是高企不落的学习成本。
上周,谷歌刚刚发布了 TensorFlow 1.10.0 版本(详见《TensorFlow 版本 1.10.0 发布》),如今,TensorFlow 的 2.0 版本又将来临。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
这一篇文章主要讲解 Spring Boot 2.x 与 1.5.x 的区别,2.x 主要更新了什么东西,以便对 Spring Boot 2.x 有一个详细的了解。
鉴于tensorflow目前正在更新2.0版本,博主对博客也新增了适用于2.0版本动态度转换方法,更新于 --2019//09//29
关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍,TensorFlow 2.0 预览版将在今年正式发布,并称其是一个重大的里程碑。将会把重点放在易用性上,而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。
github上发现一个写诗机器人项目,自己克隆下来玩玩,还不错。是用76748首唐诗训练的。
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章,介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本,实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。
虽然Nacos最新版本已经到了2.x版本,但是为了照顾那些还在用1.x版本的同学,所以本文我会同时去讲1.x版本和2.x版本的实现
自 2015 年开源以来,TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可,成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍,目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
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。
本书作为强化学习思想的深度解剖之作,被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法,并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
本文系《Spring Boot Actuator详解与深入应用》中的第二篇。在上一篇文章:Spring Boot Actuator详解与深入应用(一):Actuator 1.x主要讲了Spring Boot Actuator 1.x的应用与定制端点。Spring Boot2.0的正式版已经发布有一段时间了,目前已经到了2.1.0.RELEASE。关于Spring Boot2.x的特性,在此不详细叙述了,但是其流行的趋势是显而易见的。
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0,这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
本文介绍在Anaconda环境中,下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法。
首先是Java 语言,这门长期占据编程语言排行榜首位的语言到底有什么魔力? 大家的看法是多种多样的,比如:
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。
在本文中,我们将介绍Spring Boot Actuator。我们将首先介绍基础知识,然后详细讨论Spring Boot 1.x与2.x中可用的内容。
在本文中,我们将介绍Spring Boot Actuator。我们将首先介绍基础知识,然后详细讨论Spring Boot 1.x和2.x中的可用内容。
自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀。。。)
Cloud全家桶中有个很重要的组件就是网关,在1.x版本中都是采用的Zuul网关; 但在2.x版本中,zuul的升级一直跳票,SpringCloud最后自己研发了一个网关替代Zuul, 那就是SpringCloud Gateway一句话:gateway是原zuul1.x版的替代
2、新建conda环境变量,可建多个环境在内部安装多个tensorflow版本,1.x和2.x版本功能差别太大,代码也很大区别
在使用TensorFlow进行深度学习开发时,如果你遇到了module 'tensorflow' has no attribute 'Session'的错误,那么本篇博客将会解释该错误的原因以及如何解决它。
为提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 进行了多项更改,包括删除了多余的 API,使API 更加一致统一,例如统一的 RNNs (循环神经网络),统一的优化器,并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
从这个例子开始,相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例。开始的几个还好,但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室,提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开)。速度比不上配置优良的本地电脑,但至少超过平均的开发环境。 所以如果你的电脑运行速度不理想,建议你尝试去官方文档中,使用相应代码的对应链接进入Colab执行试一试。 Colab还允许新建Python笔记,来尝试自己的实验代码。当然这一切的前提,是需要你科学上网。
在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】中,我分享了各种经典的深度神经网络的搭建和训练过程,比如有:LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。收到了粉丝们的很多好评,表示代码非常详细,理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~
升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
2019 谷歌开发者大会于 9 月 10 日和 11 日在上海举办,大会将分享众多开发经验与工具。在第一天的 KeyNote 中,谷歌发布了很多开发工具新特性,并介绍而它们是如何构建更好的应用。值得注意的是,TensorFlow 刚刚发布了 2.0 RC01 版和 1.15,谷歌表示 1.15 是 1.x 的最后一次更新了。
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