本文我们主要来看看ParameterServerStrategy如何分发计算，也就是ClusterCoordinator如何运作。这是TF分布式的最后一篇。
对于 ParameterServerStrategy V2，我们将从几个方面来研究：如何与集群建立连接，如何生成变量，如何获取数据，如何运行。其中，变量和作用域我们在前文已经研究过，运行在 MirroredStrategy 里面也介绍，所以本文主要看看如何使用，如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
前文之中我们已经介绍了 Strategy 这个基本概念，tf.distribute.Strategy 是一个可在多个 GPU、多台机器或 TPU 上进行分布式训练的 TensorFlow API。使用此 API，您只需改动较少代码就能基于现有模型和训练代码来实现单机多卡，多机多卡等情况的分布式训练。tf.distribute.Strategy 旨在实现以下目标：
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中，我们大多是以 PyTorch 为例，结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界（系列）都是不完美的，不单单因为 TensorFlow 本身的影响力，更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色，对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
想要了解更多关于Apache Spark的信息，请在2016年2月在纽约出席Spark东部峰会。
📷 ---- 新智元编译 来源：github 作者：Junho Kim 编译：肖琴 【新智元导读】StarGAN 是去年 11 月由中国香港科技大学、新泽西大学和韩国大学等机构的研究人员提出的一个图像风格迁移模型，是一种可以在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法。近日，有研究人员将 StarGAN 在 TensorFlow 上实现的全部代码开源，相关论文获 CVPR 2018 Oral。 开源地址：https://github.com/taki011
从搜索引擎，一直到自动问答系统，自然语言处理（NLP）系统的发展已经极大地增强了我们获取文本信息的能力，帮我们节省了很多用来记忆和查找的时间精力。今天，每当我们脑海中涌现出问题的时候，我们的第一反应都是去搜索引擎（谷歌、百度、必应）上搜索一下。
在这份论文清单中，超过75%的文章涉及深度学习和神经网络，其中卷积神经网络（CNN）的比重格外出众，而计算机视觉论文的占比也有50%。在前人优秀论文的指引下，随着TensorFlow、Theano等开源软件库的日益完善和GPU等硬件的不断发展，相信未来数据科学家和机器学习工程师的学习工作之路将是一片坦途。
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training（此文的信息是2.3版本之前）。
我承认我又偷懒了，只是大概写了下提纲，和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊，原本已经写好草稿，讲讲语言和信息的关系，结果，实在是回家后好困。
【导读】图像之间的风格迁移和翻译是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，这个任务在具有趣味性的同时也是很有挑战的。相关的研究成果也层出不穷，有的甚至引起了全世界的广泛讨论。近日，中国香港科技大学、新泽西大学和 韩国大学等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文，提出了在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法StarGan，突破了传统的只能在两个图像领域转换的局限性。 ▌视频 ---- 视频内容 ▌详细内容 ---- 图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变
KerasUI是一种可视化工具，可以在图像分类中轻松训练模型，并允许将模型作为服务使用，只需调用API。
本章我们看看 ParameterServerStrategy，就是第一版代码。研究这个是因为目前工业界还有很多公司在使用，而且其内部机制也比较清晰易懂，值得我们分析。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
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。
由于一般GPU的显存只有11G左右，（土豪误入），采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 张望，腾讯高级工程师，从事 GPU 虚拟化和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 引言 随着模型规模和数据量的不断增大，分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目，能够很好地承载分布式训练的工作负载，业已成为了云原生 AI 领域的事实标准，在诸多企业内广泛落地。 尽管
选自Medium 作者：Priya Dwivedi 机器之心编译 参与：柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型，并用 TensorBoard 进行可视化。 GitHub 地址：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模
翻译|蒋晔 丰硕 没错！大数据文摘字幕组成立啦！！！ 我们专注一切炫酷的科技、技术前沿类视频 如果你热爱和志同道合的小伙伴一起做一些有趣的事 如果你的英文不错，又懂一点视频 快加入我们吧～ 在大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组！ ▼ 这个在油管（youtube）上火的一塌糊涂的科技网红Siraj，善于逗逼又认真的让你用几分钟的视频get一些酷炫新技能。大数据文摘字幕组本周为大家引入他的系列视频中的一期：如何使用tensorflow通过40行代码，识别手写数字图像。 本次视频中，S
NGINX在网络性能方面处于领先地位，这一切都是由于软件的设计方式。尽管许多Web服务器和应用程序服务器使用简单的线程或基于进程的架构，但NGINX具有复杂的事件驱动架构，使其能够在现代硬件上扩展到数
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
AI科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI科技评论获其授权发布。 CycleGAN是在今年三月底放在arxiv（arXiv: 1703.10593）的一篇文章，文章名为《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》。同一时期还有两篇非常类似的DualGAN (arXiv: 1704.02510) 和DiscoGAN (arXiv: 1703.05192)，简单
2019 年 3 月 6 日，谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到，本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器，以及新版本中的新增内容，包括：
你知道吗？在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。
机器之心 & ArXiv Weekly 参与：楚航、罗若天、梅洪源 本周论文包括美国东北大学、MIT 等机构提出的 Reflexion，该方法赋予智能体动态记忆和自我反思的能力；苏黎世大学的研究者证明了 ChatGPT 在多项注释任务（包括相关性、立场、主题和框架检测）上优于众包工作平台和人类工作助理等研究。 目录 Fairness-guided Few-shot Prompting for Large Language Models ChatGPT Outperforms Crowd-Workers f
选自Upflow.co 作者：Killian 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李亚洲 在这篇文章中，研究员 Killian 介绍了自己的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard。但根据自己的预算、语言习惯、开发需求，每个人都会配置不同的开发环境，也遇到过各种各样的难题。因此，我们在文后附上了一份调查问卷，希望能了解众多不同开发者的深度学习环境，最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配
提起ICNET，就不得不说说ICNET构建的初衷-解决图像语义分割在实时应用中的挑战。图像语义分割（semantic segmentation）是结合了图像分类和对象检测，对图像中的每个像素实现细粒度的分类，就像下面的图中看到的那样，可以对封闭形状区域进行类别标记！得益于深度学习技术的爆发式发展，图像语义分割也进入高速的发展阶段。
代码、数据、实验地址：https://worksheets.codalab.org/worksheets/0x9a15a170809f4e2cb7940e1f256dee55/
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括：RSS 2022 和 NAACL 2022 各项获奖论文。 目录： Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Human Action Recognition from Various Data Modalities: A Review FNet: Mixing Tokens with Fourier Transfor
上一篇我们学习了三种不易用Python多处理表示的工作负载基准测试的其中两种，并比较了Ray、Python多处理和串行Python代码。今天这一篇我们来聊聊第三种基准测试。
最近，TensorFlow 提供了中文版的教程（Tutorials）和指南（Guide）。
最新消息，Kaggle最近对机器学习及数据科学领域进行了全行业深度调查，调查共收到超过 16,000 份回复，受访内容包括最受欢迎的编程语言是什么，不同国家数据科学家的平均年龄是什么，不同国家的平均年薪是多少等。 不过，因为中国的数据收集不够全面，而美国数据也同样存在清洗不够的情况，所以，以下数据仅供参考。希望Kaggle下次能将数据做得更透彻更深入更全面。 以下为AI科技大本营对其进行的数据整理，并从中美数据科学和机器学习对比的角度呈现如下： 中美数据工作者概况对比 年龄 从世界范围来看，本次调查对象
ASP.NET与IIS是紧密联系的，由于IIS6.0与IIS7.0的工作方式的不同，导致ASP.NET的工作原理也发生了相应的变化。 IIS6(IIS7的经典模式)与IIS7的集成模式的不同 IIS6
选自Google Research Blog 作者：Jeff Dean 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 继谷歌大脑 2016 年盘点之后，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 近日撰文回顾了 2017 年的工作，内容包括基础研究工作，机器学习的开源软件、数据集和新硬件。本文是这次盘点的第一部分，谷歌将稍后推出第二部分，介绍机器学习在医疗、机器人等不同科学领域的应用与创造性，以及对谷歌自身工作带来的影响。 谷歌大脑团队致力于拓展人工智能在研究和系统工程方面的进展。去年，我们盘点了 2016 年的工作。2017
1.Accelerated Coordinate Encoding: Learning to Relocalize in Minutes using RGB and Poses(CVPR 2023 Highlight)
目前，深度学习模型需要大量算力、内存和电量。当我们需要执行实时推断、在设备端运行模型、在计算资源有限的情况下运行浏览器时，这就是瓶颈。能耗是人们对于当前深度学习模型的主要担忧。而解决这一问题的方法之一是提高推断效率。
CycleGAN是在今年三月底放在arxiv的一篇文章，文章名为Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversar
AI科技评论按：ICML已经落下帷幕，但精彩解析还在继续，下文为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与独家解析。 腾讯AI Lab去年四月成立，今年是首次参加ICML，共计四篇文章被录取，位居国内企业前列。此次团队由机器学习和大数据领域的专家、腾讯AI Lab主任张潼博士带领到场交流学习，张潼博士还担任了本届ICML领域主席。在本次130人的主席团队中，华人不超过10位，内地仅有腾讯AI Lab、清华大学和微软研究院三家机构。 以下为腾讯AI Lab机器学习团队在会后对五大研究领域的回顾与
【AI100 导读】上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框架，也在中国 AI 社区中掀起了学习 TensorFlow 的热潮，不过光跑例子怎能脱颖而出？本文是数据科学公司（Silicon Valley Data Science）的数据工程师 Matt Rubashkin 的一篇实战派文章，介绍了他如何创造性的将深度学习与物联网结合起来解决一个实际问题的思路和过程，非常具有启发性。 SVDS（Silicon Valley Data Science）曾使用过实时、公开的数据来优化
自动驾驶要求安全，并提供高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据。研究人员和开发人员必须优化他们的网络，以确保低延迟推理和能源效率。多亏了NVIDIA TensorRT中新的Python API，这个过程变得更加简单。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。本文将用它来实现皮卡丘的检测。 TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/resea
本文介绍了多语言、多模态和多任务的统一建模技术，以及其在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。统一建模技术通过共享低秩项来降低模型的参数数量，同时保证多任务、多模态和多语言之间的共享和独立，具有广泛的应用前景。
王新民 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 看图说话这种技能，我们人类在幼儿园时就掌握了，机器们前赴后继学了这么多年，也终于可以对图像进行最简单的描述。 O’reilly出版社和TensorFlow团队联合发布了一份教程，详细介绍了如何在Google的Show and Tell模型基础上，用Flickr30k数据集来训练一个图像描述生成器。模型的创建、训练和测试都基于TensorFlow。 如果你一时想不起O’reilly是什么，量子位很愿意帮你回忆： 好了，看教程： 准备工作 装好T
Google Research出品的排序模型（LTR, learning-to-rank）库又迎来大更新，这次兼容Keras了和其他常见的tensor库，官方说：这会让用户更容易开发和部署！
从重要AI技术应用突破讲起，到展望2019结束。Jeff Dean总结了14个大方面的AI成果，并透露全年AI论文发表数达608篇。
最近，谷歌TensorFlow官方设立了TensorFlow开发人员认证这个机制，有一定TensorFlow技能，交100美元通过考试后，你就可以有解锁认证TensorFlow开发者这一称号。
AI科技评论按：本文刊载于 Oreilly，AI科技评论编译。 玩过图像分类的开发者不少，许多人或许对图像分割（image segmentation）也不陌生，但图像注解（image caption）的难度，无疑比前两者更进一步。 原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。举个例子，下图便是在 MS COCO 数据集上训练的神经图像注解生成器，所输出的潜在注解
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。 看一
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