谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
训练机器学习模型的时候，需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了，比如MNIST这种全世界都在用的数据集，能不能来个一键装载啥的？
大多数强化学习和序列决策算法都需要智能体与环境的大量交互生成训练数据，以获得最佳性能。这种方法效率很低，尤其是在很难做到这种交互的情况下，比如用真实的机器人来收集数据，或者和人类专家进行交互。要缓解这个问题，可以重用外部的知识源，比如 RL Unplugged Atari 数据集，其中包括玩 Atari 游戏的合成智能体的数据。
图像语义分割和对象检测是计算机视觉中的两个重要任务。语义分割是将图像中的每个像素分类到特定的类别，而对象检测是识别图像中的目标并确定其位置。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现这两个任务，并提供详细的代码示例。
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：
https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/103491467
Data API还可以从现成的文件（比如CSV文件）、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件（支持大小可变的记录）读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式，基于Protocol Buffers（一个开源二进制格式）。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外，许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据，包括谷歌的BigQuery。
import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([4,5,6]) print(a+b)
TensorFlow推荐器是一个使用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它有助于构建推荐系统的全部工作流程:数据准备、模型制定、训练、评估和部署。它构建在Keras上，目标是让学习者有一个平缓的学习曲线，同时仍然给你构建复杂模型的灵活性。
上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数。 Keras中使用这种方式，预置了多个著名的成熟神经网络模型。当然，这实际是Keras的功劳，并不适合算在TensorFlow 2.0头上。 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含：
在计算机视觉领域，mmcv（OpenMMLab Computer Vision Foundation）是一个被广泛使用的库，为深度学习项目提供了各种有用的工具和函数。然而，在使用mmcv时，您可能会遇到一个错误信息，提示"No module named ‘mmcv._ext‘"。在本博客文章中，我们将探讨这个错误的可能原因，并讨论如何解决它。
最近Google开源了基于Tensorflow的推荐器, 一个新的开源Tensorflow包。它的特点可以总结为下面四个：
前言 在我们之前的文章中，我们学习了如何构造一个简单的 GAN 来生成 MNIST 手写图片。对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势，因此，我们这一节我们将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。 专栏中的所有代码都在我的 GitHub中，欢迎 star 与 fork。 本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/d
前言 对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势。 本文将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。 如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。 本次代码在 NELSONZHAO/zhihu/dcgan，里面包含了两个文件： dcgan_mnist：基于 MNIST 手写数据集构造深度卷积 GAN 模型 dcgan_cifar：基于 CIFAR 数据集构造深度卷
在入门之前，我们需要开发工具，本文使用 JupyterLab，可以用 conda 或者 pip 方式安装。
迁移学习是这两年比较火的一个话题，主要原因是在当前的机器学习中，样本数据的获取是成本最高的一块。而迁移学习可以有效的把原有的学习经验（对于模型就是模型本身及其训练好的权重值）带入到新的领域，从而不需要过多的样本数据，也能达到大批量数据所达成的效果，进一步节省了学习的计算量和时间。
文章目录 1. 单机多卡 MirroredStrategy 2. 多机训练 MultiWorkerMirroredStrategy 3. TPU 张量处理单元 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. 单机多卡 MirroredStrategy # 分布式训练 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 1 单机多卡 MirroredStrategy strategy = tf.distribute.Mirrored
本文主要学习获取 CIFAR-10 数据集，通过简单的模型对数据集进行训练和识别。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
强烈安利 Google的Colab，即使你没有一台很好的电脑，也能在这个平台上学习TensorFlow
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，作为当下最热门的话题，谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究，一直在支持开源深度学习框架的建设。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，作为当下最热门的话题，谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究，一直在支持开源深度学习框架的建设。 过去一年间，在这些巨头的加持下，深度学习框架格局发生了极大改变：新框架横空出世，旧的框架也逐渐退出历史舞台，而框架与框架之间的联系也更加紧密，生态更为开放。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
文章目录 1. CNN 卷积神经网络 2. 预训练模型 3. RNN 循环神经网络 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. CNN 卷积神经网络 卷积神经网络，卷积后尺寸计算 tf.keras.layers.Conv2D， tf.keras.layers.MaxPool2D # CNN 模型 class myCNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = tf
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中，我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件，称为 TensorBoard，虽然他是TensorFlow 的一部分，但是可以独立安装，并且服务于Pytorch等其他的框架。
近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，我们对本
选自GitHub 作者：Awni Hannun 机器之心编译 参与：Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代，各种各样的比较文章也层出不穷。近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
AI 科技评论按：关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch，TensorFlow，Caffe还是Keras ？近日， 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章，对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下： 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张树叶图片识别其名称。
【新智元导读】Facebook今天宣布开源深度学习平台 Torchnet。Torchnet 基于广泛使用的开源深度学习框架 Torch 7 搭建，支持模块化编程方法，能减少程序员工作量、降低错误率，简化深度学习模型训练过程。相比其他巨头自己搭建的深度学习平台，Torchnet 更加开放，也将大幅推进深度学习的应用普及。 2016 年 6 月 24 日，Facebook 宣布开源深度学习平台 Torchnet，简化研究和开发人员建立深度学习系统过程。 Torchnet 以目前广泛使用的深度学习框架 Torch
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？ PyTorch
自监督学习（SSL）在机器学习中代表了转变性的飞跃，通过利用未标记数据来进行有效的模型训练[3, 4, 20, 22, 31, 32, 33, 34]。这种学习范式得益于大规模数据集，以学习丰富表示用于小样本学习[8]和迁移学习[13, 23]。互联网上大量的未标记数据激发了对深度神经网络模型在大数据集上训练的需求。目前，SSL的成功通常需要在高性能计算集群（HPC）[8, 11, 17]上训练数周。例如，iBOT [47]在16个V100上训练了193小时，用于ViT-S/16。这些计算不包括在开发SSL框架时测试不同假设所需要的时间，这些假设需要在ImageNet-1K[36]的适当规模上进行测试，ImageNet-1K拥有120万个样本，并且需要相当数量的迭代。因此，高效的预训练配方被高度期望以加速SSL算法的研究，例如，超参数调整和新算法的快速验证。为了减少训练时间，一些研究人员在ImageNet-1K[36]的子集上训练他们的模型，例如10%的样本[3]。然而，当模型扩展到大型数据集时，可能会存在性能差距，即在小数据集上表现成熟的模型可能无法处理复杂问题上的多样性。
本文展示了一些提高 DALI 资源使用率以及创建一个完全基于 CPU 的管道的技术。这些技术长期稳定内存使用率，将 CPU & GPU 管道的 batch 大小提高 50%。用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度，比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。
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。
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种：拼接concatenate和堆叠stack。
原文链接 / http://ai.googleblog.com/2020/11/announcing-objectron-dataset.html
MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目，本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示，文末有福利哦。
机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果，但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。
近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接：https://github.com/i
在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers，它定义了用于数据加载的线程数。然而，一些开发者可能会发现，在某些情况下，将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因，并提供解决方法。
来源：机器之心 本文长度为2698字，建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络，对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
选自Medium 作者：Ilia Karmanov 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器
摘要： 在这篇文章中，我们将看到一个使用了最新高级构件的例子，包括Estimator（估算器）、Experiment（实验）和Dataset（数据集）。值得注意的是，你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说，使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去，但TensorFlow本身就提供了一些高级构件，而且
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
这一次我们讲讲keras这个简单、流行的深度学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：
在过去的几年里，深度学习硬件方面取得了巨大的进步，Nvidia的最新产品Tesla V100和Geforce RTX系列包含专用的张量核，用于加速神经网络中常用的操作。
CycleGAN，一个可以将一张图像的特征迁移到另一张图像的酷算法，此前可以完成马变斑马、冬天变夏天、苹果变桔子等一颗赛艇的效果。
Transformer模型自提出以来，已经成为深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中的一种革命性模型。与传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全依赖于注意力机制来捕捉序列中的依赖关系。这使得它能够更高效地处理长序列数据。在本文中，我们将详细介绍Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras实现一个简单的Transformer模型。
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