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!
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。
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
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。
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 。
TensorFlow 1.x is primarily a framework for working with static computational graphs. Nodes in the computational graph are Tensors which will hold n-dimensional arrays when the graph is run; edges in the graph represent functions that will operate on Tensors when the graph is run to actually perform useful computation.
TensorFlow 2.0测试版在今年春季发布,新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升。但是由于2.0发布还没有多久,现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的,所以在学习TensorFlow的过程中同时安装1.x和2.0两个版本是很有必要的。
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。
如果你是一名人工智能爱好者,却没有关注到一条重大新闻,就好比你在一场罕见的地震中打了个盹。等你醒来,会发现一切都将改变!
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:
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 !
深度学习作为人工智能的一个重要分支,在过去十年中取得了显著的进展。PyTorch 和 TensorFlow 是目前最受欢迎、最强大的两个深度学习框架,它们各自拥有独特的特点和优势。
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。
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
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~
· 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。
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。
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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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。
如果你是 AI 铁粉,但恰好没看到这个重大新闻,这可能就像在地震来临之际打了个盹。一切都将改变。
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.
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。
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。
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。
【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。
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。
内置有自定义的Trainer,像pytorch一样使用tensorflow1.14,具体使用下边会介绍。
自 TensorFlow 从 Google 中脱颖而出以来,它在研究和商业领域成为最受欢迎的开源深度学习框架,紧接着 从 Facebook 诞生的 PyTorch 由于社区推动的易用性改进和越来越广泛的用例部署,而迅速赶上TensorFlow。
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。
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:
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步,而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式,还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
2015年11月,Google正式发布了Tensorflow的白皮书并开源TensorFlow 0.1 版本。
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。
【AI科技大本营导语】在今天举行的 2019 年 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新。TensorFlow 2.0 alpha 提供即将发生的变化的预览,旨在让初学者更容易使用 ML。
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
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。
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。
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
Win10下Anaconda、TensotFlow安装和Pycharm配置详细教程
对于深度学习框架的使用,整个人工智能学界主要分为两大阵营,分别是Pytoch和Tensorflow。两大框架一直不相上下。学术界一般用Pytorch,更适合学术研究;而工业界一般用Tensorflow。偏向于工业应用和落地。此次OpenAI高调站队,为Pytorch阵营添了一员猛将,将会使Pytorch在工业界也有一席之地。
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。
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。
不过,即使是在 TensorFlow 2.0 中,目前也没有对于 Python 3.7 的支持。
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。
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