上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题（line regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果你有一
自从学习了深度学习之后，你应该发现了需要学习的东西很多，并且差不多已经开始从零学习了使用 Python 和 NumPy 实现深度学习算法，这样很好，因为理解这些深度学习算法实际上到底是在做什么。但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部靠自己实现并不现实，尤其是做项目或者做课题等等。
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题（Linear Regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果
关于yield 看了忘，忘了看，零零散散的总是理解不透彻。今天彻底记录下，带大家一探 yield到底是什么？
如果是做Python或者其他语言的小伙伴，对于生成器应该不陌生。但很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。 优点 直接讲概念估计你听完还是一头雾水，所以我们先来说说优点，也许能勾起你的兴趣。那么生成器有哪些优点，如下： 生成器会对PHP应用的性能有非常大的影响 PHP代码运行时节省大量的内存 比较适合计算大量的数据 那么，这些神奇的功能究竟是如何做到的？我们先来举个例子。 概念引入 首先，放下生成
本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧，从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。
在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。
BUG1 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(
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。
大数据时代的互联网应用产生了大量的数据，这些数据就好比是石油，里面蕴含了大量知识等待被挖掘。深度学习就是挖掘数据中隐藏知识的利器，在许多领域都取得了非常成功的应用。然而，大量的数据使得模型的训练变得复杂，使用多台设备分布式训练成了必备的选择。
在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。
下载本书代码和电子书：https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc
该期我们将从DNN入手开始学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下： 从生物学到人工神经网络 训练多层感知机 训练DNN 文末附本期代码关键字，回复关键字即可下载。 ---- 一. 从生物学到人工神经网络 鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发魔术贴，而大自然激发了许多其他发明。 那么，大脑的体系结构，是激发人工神经网络（ANN）的关键思想。人工神经网络是深度学习的核心。 1.1 从生物到人工神经元 在讨论人造神经元之前，让我们快速看一下生物神经元，如下图所示。它
最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。
如果是做Python或者其他语言的小伙伴，对于生成器应该不陌生。但很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。 优点 直接讲概念估计你听完还是一头雾水，所以我们先来说说优点，也许能勾起你的兴趣。那么生成器有哪些优点，如下： 生成器会对PHP应用的性能有非常大的影响 PHP代码运行时节省大量的内存 比较适合计算大量的数据 那么，这些神奇的功能究竟是如何做到的？我们先来举个例子。 概念引入 首先，放下生
如果是做Python或者其他语言的小伙伴，对于生成器应该不陌生。但很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。
很多PHP开发者或许都不知道生成器这个功能，可能是因为生成器是PHP 5.5.0才引入的功能，也可以是生成器作用不是很明显。但是，生成器功能的确非常有用。
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在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。
本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。 我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道。 废话少说，本文的剩余部分仍然提供干货。 学习资源 TensorFlow（模型库）(https://www.tensorflow.org/)，Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版）(
读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
TensorFlow 又是好久没有写博客了，上班以来，感觉时间过得飞快，每天时间很紧，过得有点累，不知道自己的博客能坚持到何时，且行且珍惜。 本片博文是参考文献[1]的阅读笔记，特此声明 TensorFlow，以下简称TF，是Google去年发布的机器学习平台，发布以后由于其速度快，扩展性好，推广速度还是蛮快的。江湖上流传着Google的大战略，Android占领了移动端，TF占领神经网络提供AI服务，未来的趋势恰好是语音图像以及AI的时代，而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初
tensorflow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。tensorflow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备，比如CPU在tensorflow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多CPU，tensorflow也不会区分它们，所有CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
机器之心原创 作者：吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日，Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道：《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会：发布全新 API，解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性：从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者，最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
毕业季刚结束，眼瞅着2018级小萌新马上就要来了，老腊肉小编为了咱学弟学妹们的学习，绞尽脑汁准备编一套大学秘籍，这不刚开了个头就遇上了个难题——做笔记到底是手写笔记好呢还是电子笔记好呢？
我是黑猿大叔，转战AI的大叔程序猿，你好。 本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。 我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语
本章中，将会利用TensorFlow实现一个简单的模型：线性回归。通过本示例，我会分析一些代码基础及说明如何在学习过程中调用各种重要组件，比如cost function或梯度下降算法。 变量间关系的模型 线性回归是用来度量变量间关系的统计技术。有意思的是该算法的实现并不复杂，但可以适用于很多情形。正是因为这些原因，我非常乐意以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。 请记住，不管在两个变量（简单回归）或多个变量（多元回归）情形下，线性回归都是对一个依赖变量，多个独立变量xi，一个随机值b间的关系建模
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道，深度神经网络一般非常复杂，即使是在当前高性能GPU的加持下，要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法，本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题，并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后，本文使用Te
滑动窗口，收到前面的确认消息，滑动窗口向前移动，把滑动窗口内的未发送消息发送出去：
导语：据介绍，Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题，包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
三次握手建立链接，四次挥手断开链接。这个问题算非常经典的问题，也是面试官非常喜欢问的问题。
TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统，目前仍处于快速开发迭代中，有大量的新功能新特性在陆续研发中；
#include #include #include<string.h> using namespace std; int main(){ char s[3]; while(~scanf("%s",s)){ setse; for(int i=0;i<strlen(s);i++){ se.insert(s[i]); } int flag=0; set::iterator it; for(it =se.begin();it!=se.end();it++){ if(!flag) cout<<*it,flag=1; else cout<<" "<<*it; } cout<<endl; } return 0; }
Facebook 团队已经发布了 React-18 。React 18 提供了许多开箱即用的功能。这些不仅增强了用户体验，而且使开发人员的生活更轻松。其中，有三个主要功能值得大家关注与学习了解。
当执行生成器的__next__的时候，代码会按照顺序去执行，当执行到yield时会返回并提出，yield后面的值就是返回值，然后记录代码执行的位置，并退出
上一篇我介绍了用Python来构建原型内核和常用可视化方法。这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。
的值，函数f(x)有极值的必要条件是在极值点处一阶导数为0，即梯度向量为0.特别是当
• CLOSED 阻塞或关闭状态，表示主机当前没有正在传输或者建立的链接
本文从程序员的角度对CNTK和TensorFlow做高层次的对比。本文也不属于性能分析，而是编程模型分析。文中会夹杂着大量的代码。 原标题：当TensorFlow遇见CNTK CNTK是微软用于搭建深
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。
这两天我们的一个核心系统，一套集群，逐台开始报警，内容是内存占用超阈值。按说这应该是一个非常紧急且需要立即处理的报警，但实际是不是这样，待我们拨云见日。
前言 Char-RNN，字符级循环神经网络，出自于Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。众所周知，RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性，而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算（前面处理过的信息会被利用处理后续信息）来体现。Char-RNN模型是从字符的维度上，让机器生成文本，即通过已经观测到的字符出发，预测下一个字符出现的概率，也就是序列数据的推测。现在网上介绍的用
选自Uber 作者：Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具，它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点，可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来，深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber，我们将深度学习应用到了公司业务中，从自动驾驶搜索路线到防御欺诈，深度学习让我们的数据科
TensorFlow概要 Google第一代分布式机器学习框架DistBelief１，在内部大规模使用后并没有选择开源。而后第二代分布式机器学习系统TensorFlow２终于选择于2015年11月在GitHub上开源，且在2016年4月补充了分布式版本，并于2017年1月发布了1.0版本的预览，API接口趋于稳定。目前TensorFlow仍处于快速开发迭代中，有大量新功能及性能优化在持续研发。TensorFlow最早由Google Brain的研究员和工程师开发，设计初衷是加速机器学习的研究，并快速地
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。
上期我们一起学习了变分自编码器及其实现的相关知识， 深度学习算法(第31期)----变分自编码器及其实现
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