前段时间，谷歌开放了 TensorFlow Object Detection API 的源码，并将它集成到model中。...花了点时间对这个模型进行调试，里面还是有不少坑的，相信在编译过程中大家都会碰到这样那样的问题。...blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/73456767 问题二：NodeDef mentions attr 'data_format' not in Op等一串很长错误...这个主要原因还是运行这个模型需要在tensorflow 1.2.0版本上，因此需要对tensorflow进行升级。...而faster-rcnn果然每张图片需要耗费一定的时间。
选自Medium 作者：Andrej Karpathy 机器之心编译 参与：李亚洲 开玩笑地说，现在提交论文的主题是不是应该围绕把全卷积编码器解码器BatchNorm ResNet GAN应用于风格迁移...相当的酷，你在里面输入关键词，看一下谷歌搜索中这一词条如何随时间变化的。...也就是说，2017 年 3 月提交的论文中 10% 提到了 TensorFlow。...下面是更多框架随时间变化的图绘： ? 我们能看到 Theano 已经出现很长时间了，但其增长趋于停滞。Caffe 在 2014 年有急剧的增长，但在过去几个月被 TensorFlow 超越。...研究人员 我们对深度学习中一些重要人物出现的比例也很好奇，所以进行了绘图。这有点类似于引用量，但它要比论文非零即一的统计更为稳健，而且对所有的论文进行了标准化。 ?
Pytorch虽然入门简单、上手快，但因为开源时间不长，关于它的文档和代码相对较少。...Theano可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行编译，来高效运行于 GPU 或 CPU。...在过去的很长一段时间内，Theano都是是深度学习开发与研究的行业标准。比起深度学习库，它更像是一个研究平台，你需要从底层开始做许多工作，来创建自己需要的模型，这就意味着它的灵活性很强。...2015年，一个关于机器学习的博客fastML就将Torch与Theano进行了对比： ?...确实如此，短短两年的时间，TensorFlow的用户量就遥遥领先，亚马逊开始为Mxnet背书，微软和 Facebook 也牵手发布ONNX，而Theano则黯然退出历史舞台。
选自towards data science 作者：Mostafa Ibrahim 机器之心编译 编辑：陈萍 PyTorch（1.8）和Tensorflow（2.5）最新版本比较。...为了充分发挥不同机器学习框架的优势，许多机器学习从业者对不同框架进行了比较，通过对比优缺点，以选择最适合自己的框架。...Pytorch Profiler 用于分析 APP、模型的执行时间、执行流程、内存消耗等。 尽管 Pytorch lightning 不是 PyTorch 1.8 的一部分，但还是值得一提。...尽管 OOP 以某种方式为代码提供了一种结构，但就代码行数而言，会使代码变得很长。 另一方面，当使用 Tensorflow 时，你很可能会使用 Keras。...作为初学者 / 中级人员，这是非常不错的选择，因为你不必花费大量时间阅读和分解代码行。 在某些情况下，需要在特定的机器学习领域中寻找特定的模型。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天，量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是，当你假装AI专家时，最好别谈众人皆知的TensorFlow，那谈什么？...而TensorFlow可以看成是一个嵌入Python的编程语言。你写的TensorFlow代码会被Python编译成一张图，然后由TensorFlow执行引擎运行。...所以TensorFlow的上手时间，肯定要比PyTorch长。 图创建和调试 赢家：PyTorch 创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。...而在TensorFlow中，图结构是静态的，这意味着图先被“编译”然后再运行。...而在TensorFlow的文旦中，整个讲解就是运行了一个bash scripts，没有任何实际代码。 读者ThaHypnotoad： PyTorch还有很长的路要走。
tf.summary.FileWriter('', tf.get_default_graph()) 如上面代码所示，我的文件是写到了项目根目录下， 然后，我在终端运行的命令是： D:\Anaconda3\envs\tensorflow...Scripts>tensorboard --logdir='' 然后就报了： the section of the README devoted to missing data problems 摸索了很长时间...最后将终端的命令改成文件，也是项目的绝对路径就行了，这样看下想必一开始的命令报错是没找到生成文件。...D:\Anaconda3\envs\tensorflow\Scripts>tensorboard --logdir=D:/pycharm/tensorflow/ TensorBoard 1.5.1 at
activities （前排提醒，本文的人文内容部分稍稍带有艺术加工，请保持一定的幽默感进行阅读） 关注我最近想法的同学应该知道我最近都在把玩 TVM，今天终于使用 TVM 得到了非常满意的结果，而专栏也很长时间没更新了...对 Android 的支持简直为 0，tensorflow 的工程支持相对 pytorch 简直无敌)。...而这时候已经花了好多时间，项目眼看要 delay.......都无所谓，用 auto-TVM 自动调调就行了（只可惜了我的 Cuda C 编程调优都白学了）。...最后 TVM 会根据调优时得到的最佳「编译参数」来最终编译你的 deep learning 模型为终端模型的 machine code，最终完成优化编译过程。
选自Matrices.io 作者：Florian Courtial 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的，但是这种深度学习框架的大多数功能只在...本文章遵从 TensorFlow 1.4 C++ API 官方指南：https://www.tensorflow.org/api_guides/cc/guide 代码 GitHub：https://github.com.../theflofly/dnn_tensorflow_cpp 安装 我们会在 C++ 中运行 TensorFlow 框架，我们需要尝试使用已编译的库，但肯定有些人会因为环境的特殊性而遇到麻烦。...从头开始构建 TensorFlow 将避免这些问题，同时确保使用的是最新版本的 API。...请注意，第一次构建需要花费很长一段时间（10-15 分钟）。
（因为预编译阶段进行了替换） 2.导致代码可读性差，可维护性差，容易误用。 3.没有类型安全的检查。 而C++的做法通常为两种 1. 常量定义 换用const enum 2....内联函数 1.概念 以inline修饰的函数叫做内联函数，编译时C++编译器会在调用内联函数的地方展开，没有函数调 用建立栈帧的开销，内联函数提升程序运行的效率。...如果在上述函数前增加inline关键字将其改成内联函数，在编译期间编译器会用函数体替换函数的 调用。 我们可以看到将函数指定为内联函数，通常就是将它在每个调用点上“内联地”展开。...2.特性 1. inline是一种以空间换时间的做法，如果编译器将函数当成内联函数处理，在编译阶段，会 用函数体替换函数调用，缺陷：可能会使目标文件变大，优势：少了调用开销，提高程序运 行效率...2. inline对于编译器而言只是一个建议，不同编译器关于inline实现机制可能不同，一般建 议：将函数规模较小(即函数不是很长，具体没有准确的说法，取决于编译器内部实现)、不 是递归、
不过，这个机制有个显而易见的缺点，有时候做一些很小的事情都需要花上好长时间编译大量的依赖包。...我编译了一个下午，反复编译内核浪费了大量时间没能把两块网卡搞定，最后无奈的让他上了 Debian。...我用了很长时间尚且还看得过去的 XFCE 和 FVWM-Crystal，也用过臃肿浮夸的 KDE 和 Gnome。...在还没有虚拟机技术的时候，很长一段时间里我是用 GRUB 启动多系统的。...幸好后来改用 Mac，很长一段时间被 TextMate 拯救了。
Course，在原文的基础上进行了适当的总结与改编，以适应于国内开发者的理解与使用，水平有限，如果写的不对的地方欢迎大家评论指出。...如果想了解TensorFlow的发展史，可以查看笔者CSDN约稿文章：『王霸之路』从0.1到2.0一文看尽TensorFlow奋斗史 TensorFlow和Keras都是在4年前发布的（Keras为2015...在深度学习时代这是很长的时间！...保留已编译图形的显着优势（用于性能，分布和部署）。这使TensorFlow快速，可扩展且可投入生产。 利用Keras作为其高级深度学习API，使TensorFlow易于上手且高效。...但是如果想真正掌握和理解深度学习技术，开发有趣好玩的应用，那么深度学习概念的学习是不可或缺的，需要读者自己花大量时间去学习和理解了。
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...我使用 Keras 进行了第一次尝试（http://minimaxir.com/2017/04/char-embeddings/），但这并不有趣。...首先，我们来看一下在训练模型时的不同时间点测试集的分类准确率： ? 通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。...为了评估算法的速度，我们可以计算训练一个 epoch 所需的平均时间。...原文链接：http://minimaxir.com/2017/06/keras-cntk/ 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
谷歌旗下DeepMind团队开发的AlphaGo，和韩国著名棋手李世石进行了一场围棋人机大战，最终以4比1的总比分获胜。...Alpha Go最初是基于Torch开发的，但在TensorFlow开源后立即进行了迁移；Theano的开发团队在2017年9月宣布停止维护和更新，从此退出了历史舞台；微软的CNTK经历了一定时间的奋力追赶后...相当长的一段时间里，中国开发者都是TensorFlow、PyTorch的重度拥趸，还有一些企业曾经深耕过MXNet。...这里面的原因很复杂，百度的工程师文化讲求实干不张扬，飞桨在很长一段时间里专注于技术和产品，在舆论场上缺少存在感。...回到文初遗留的问题，在AI基础技术的角逐中，来自中国的力量确实有些孤独，很长时间里只有百度一家在搏杀。
新智元报道 来源：kdnuggets 编译：肖琴 【新智元导读】近日，KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。...2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘 / 机器学习工具和编程语言”进行了投票。 近日，KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。...2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘 / 机器学习工具和编程语言”进行了投票。...所以，如果你是数据科学家，学习SQL吧——它很可能在很长一段时间里都很有用。 趋势 下表列举了使用率增幅达到 20% 及以上，且2018 年使用率达到 3% 以上的工具。...谷歌的TensorFlow仍然是是目前最受欢迎的深度学习平台，不过Keras的使用率也很高，接近TensorFlow。 PyTorch排在第3，使用率为6.4%。
大数据文摘出品 编译：Luciana、小七、宁静 “剪刀石头布”是我们小时候经常玩的游戏，日常生活中做一些纠结的决策，有时候也常常使用这种规则得出最后的选择，我们人眼能很轻松地认知这些手势，“石头”呈握拳状...在没有使用TensorFlow.js库之前，如果让我写一个算法，要求可以根据手势的图像来确定它代表剪刀、石头、布中的哪一个，这是计算机视觉领域（CV）典型的图像分类任务，我可能需要经过谨慎思考，并花费很长的时间来完成算法编写...又在哪些方面节省了时间？下面教学时间正式开始。 利用好这个网站 首先安利一个网站，可以节省很多时间，减轻一部分工作量。...如果选择高级模型，首先，它需要花更长的时间训练样本甚至结果也没有预想的那么好用。此外，如果训练时间过长，高级模型会出现过拟合数据的问题。...到这儿你已经可以在浏览器中训练模型并进行了验证，并进一步实现了现场测试，现在请把手举到顶，并缓缓张开五指，你可以给自己放一个烟花了，恭喜你完成了所有的步骤。
编译：chux 出品：ATYUN订阅号 ? 西澳大利亚大学的研究人员开发了一种深度学习系统，可以识别太空中的星系。...来自西澳大利亚大学的天文学家Ivy Wong博士和该研究的作者表示，在大多数星系的中心都会发现黑洞，“这些超大质量的黑洞偶尔可以用射电望远镜拍摄喷气式飞机，随着时间的推移，喷气式飞机可以从它们的主星系延伸很长的路程...团队使用NVIDIA Tesla GPU和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架，通过上千种世界坐标系对齐的射电和红外线图像训练卷积神经网络。...如果ClaRAN将需要视觉分类的光源数量减少到百分之一，这意味着我们有更多的时间来观察新星系。” ? 通过结合不同望远镜的数据，ClaRAN在其检测和分类中的置信度水平得以提高。...如检测框上方的数字所示，1.00的置信度表示ClaRAN非常确信所检测到的源是一个射电星系喷射系统，并且已经正确地对其进行了分类。
NiftyNet项目的实现基于tensorflow，实现了一整套的DeepLearning流程。将数据加载、模型加载，网络结构定义等进行了很好的分离，抽象封装成了各自独立的模块。...[项目详细说明](https://arxiv.org/abs/1709.03485) 平台安装 pip install tensorflow-gpu==1.3 pip install tensorflow...-Project Interpreter中选择对应的解释器版本，并点+来进行安装tensorflow和niftynet。...尝试运行Demo： 注：对于普通机型8G内存，显卡NVIDIA 930M，运行了将近3个小时，不过是在使用PyCharm和其它一些软件的情况下，如果你的机子不够好，建议关闭所有其它应用，并且使用命令行操作...更新：以上运行很长时间是因为GPU使用程序没能配好，所以程序是直接凭借运行，这是其过慢的原因。当使用GPU来运行的时候，速度明显提升，只需几分钟就运行完毕。 1.
量子位编译整理。 问：搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱？ 答：在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元；在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元，每小时。...没选SSD固态硬盘，是因为比较贵也用不着，深度学习的程序不受硬盘I/O接口限制，因为数据会批量加载到内存里然后处理很长时间。...CUDA是一个API，也是一个编译器，允许其他程序将CPU用于通用应用程序，CudNN是一个旨在使神经网络在GPU上运行更快的库。...我和我的朋友各自搭建了一个树莓派机器人，然后进行了一场啤酒瓶之战。当时他的电脑上的GeForce 980对两个机器人进行实时馈送。 艺术创作！...其实，我现在把显卡换成Titan X了，所有运行的程序并不需要重新编译。 总之这个方法还不错，机器的运行速度与用使用K80 GPU的亚马逊P2实例大致相同，后者的价格是1美元/小时。
预处理和输入管道 保持预处理干净简洁 训练一个相对简单的模型也需要很长时间？检查一下你的预处理！任何麻烦的预处理（比如将数据转换成神经网络的输入），都会显著降低你的推理速度。...彻底分析图 实际上 TensorFlow 的分析功能是很强的，不过似乎没有得到那么多宣传。TensorFlow 里有一种机制，可以记录图操作的运行时间和内存消耗。...如果你更喜欢时间轴视图，在 Google Chromes 跟踪事件分析工具（Trace Event Profiling Tool）中加载timeline.json 文件就行了。...希望这篇文章对同样使用 TensorFlow 的你有用。...如果你发现了错误，或者有建议或意见，欢迎在评论里和大家分享哦~~ 编译来源： http://www.deeplearningweekly.com/blog/tensorflow-quick-tips
选自freeCodeCamp 作者：Shen Huang 机器之心编译 参与：杜伟、路 如何使用几行 JavaScript 代码轻松构建计算机视觉应用程序？...TensorFlow.js 作为最大的机器学习框架之一，TensorFlow 允许使用 TensorFlow.js 创建 Node.js 和前端 JavaScript 应用程序。...TensorFlow 还拥有一个 playground，用户可以借此得到更好的神经网络可视化，很适合教育目的。 ? Tensorflow.js 的「移动镜子」演示。 2....OpenCV.js 作为最古老的计算机视觉框架之一，OpenCV 已经为计算机视觉领域的开发人员提供很长时间的服务了。
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