深度学习框架 分布式TensorFlow入坑指南：从实例到代码带你玩转多机器深度学习 教程 | 从零开始：TensorFlow机器学习模型快速部署指南 资源 | TensorFlow极简教程：创建...、保存和恢复机器学习模型 快速开启你的第一个项目：TensorFlow项目架构模板 TensorFlow初学者指南：如何为机器学习项目创建合适的文件架构 教程 | 七个小贴士，顺利提升TensorFlow...模型训练表现 教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch 教程 | 如何利用C++搭建个人专属的TensorFlow 谷歌云大会教程：没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习（附资源...） 教程 | 维度、广播操作与可视化：如何高效使用TensorFlow 教程 | PyTorch内部机制解析：如何通过PyTorch实现Tensor 贾扬清撰文详解Caffe2：从强大的新能力到入门上手教程...教程 | TensorFlow 官方解读：如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型 教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset 教程
具体将涉及卷积网络，RNNs，LSTM，Adam，Dropout，BatchNorm，Xavier / He初始化等，还提供医疗，自动驾驶，手语阅读，音乐创作和自然语言处理等多领域的案例研究。...，包括简介，最佳实践展示，TensorFlow以及pytorch。...AWS setup目录下介绍了如何为深度学习项目建立AWS。 ? 第二部分是最佳项目示例也有两个子目录，包括，对训练数据集，开发数据集以及测试数据集的分离。...第二个子目录介绍了如何配置文件、加载超参数以及如何做随机搜索等。 ? 最终项目的第三部分是TensorFlow的一系列的知识，包括TensorFlow的简介，如何构建数据管道以及如何创建和训练模型。...第二部分是卷积网络的定义及使用pytorch对图像数据进行高效的加载。第三部分是教会学生定义递归网络并加载文本数据。 ?
因此，低级细节在默认状态下是隐藏的（如权重初始化 ops、梯度、一般层类型的内部 ops 等）。HiddenLayer 还将常用层序列叠在一起。...如果你使用的服务器没有 GUI，可以将图像截图存储为 png 文件以备后查。...Demo PyTorch： pytorch_graph.ipynb：此 notebook 展示了如何为一些流行的 PyTorch 模型生成图。...：此 notebook 介绍了如何为不同的 TF SLIM 模型生成图。...用 TensorFlow 或 PyTorch。 c. 用 GraphViz 及其 Python 封装来生成网络图。
那么，高维矩阵，几维算高维呢（类似于深度学习，多深的网络才算是深度的？）？...更进一步的，Tensor也不是PyTorch特有的定义，而是众多深度学习框架广泛使用的数据结构，例如TensorFlow更是形象的将Tensor加入了框架的命名之中。...3.从已保存文件加载一个Tensor 文件作为交互数据的常用形式，PyTorch中自然也不会缺席。...实际上，PyTorch不会刻意区分要保存和加载的对象是何种形式，可以是训练好的网络，也可以是数据，这在Python中就是pickle。...Tensor，2）随机初始化生成一个Tensor，3）将已保存的文件加载为Tensor。
> LLM入门1 | 初见LLaMA | MetaAI LLM入门2 | 羊驼AIpaca | Stanford 部署repo：https://huggingface.co/decapoda-research...上面下载到本地的模型权重是这个样子的： 是吧一个权重分解成了多个权重包，那么hugging face在加载模型参数的时候，会根据其中的“pytorch_model.bin.index.json”文件当中进行加载...： 可以看到这个json里面包含了模型中每一个参数应该从在哪一个权重包中加载。...、正则 扩展之Tensorflow2.0 | 20 TF2的eager模式与求导 扩展之Tensorflow2.0 | 19 TF2模型的存储与载入 扩展之Tensorflow2.0 | 18 TF2构建自定义模型...扩展之Tensorflow2.0 | 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务
. • 相较于GPU 作为AI 运算单元的大型芯片方案，功耗不到GPU 所需要的1%. • 可直接导入Caffe, TensorFlow, Onnx, TFLite，Keras, Darknet, pyTorch...等模型格式. • 提供AI 开发工具：支持模型快速转换、支持开发板端侧转换API、支持TensorFlow, TFLite, Caffe, ONNX, Darknet, pyTorch 等模型. •...提供AI 应用开发接口：提供NPU 跨平台API. 2.2 开发流程 NPU 开发完整的流程如下图所示： ###2.3 模型训练 在模型训练阶段，用户根据需求和实际情况选择合适的框架（如Caffe、TensorFlow...也可直接使用已经训练好的模型, 对于基 于已有的算法模型部署来讲，可以不用经过模型训练阶段. 2.4 模型转换 此阶段为通过Acuity Toolkit 把模型训练中得到的模型转换为NPU 可用的模型NBG 文件...用户通过提供的python 接口可以便捷地完成以下功能： 1）模型转换：支持Caffe,TensorFlow Lite, Tensorflow, ONNXDarknet NBG 模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用
, axis=-1) >>> tf_predictions 所有 Transformers 模型（PyTorch 或 TensorFlow）在最终激活函数（如 softmax）之前输出张量，因为最终激活函数通常与损失融合在一起.../tf_save_pretrained") Transformers 的一个特别酷的功能是能够将模型保存并重新加载为 PyTorch 或 TensorFlow 模型。...管道还可以减轻一些批处理的复杂性，因为对于某些管道，单个项目（如长音频文件）需要被分成多个部分才能被模型处理。管道会为您执行这种块批处理。...TensorFlow 和 Flax 检查点不受影响，可以在 PyTorch 架构中使用from_tf和from_flax参数加载，以绕过此问题。...return batch 多模态 对于涉及多模态输入的任务，您将需要一个处理器来为模型准备您的数据集。处理器将两个处理对象（如标记器和特征提取器）耦合在一起。
加载 PEFT 适配器 加载和使用 Transformers 中的 PEFT 适配器模型时，请确保 Hub 存储库或本地目录包含一个adapter_config.json文件和适配器权重，如上面的示例图所示...bitsandbytes集成支持 8 位和 4 位精度数据类型，对于加载大型模型很有用，因为它节省内存（请参阅bitsandbytes集成指南以了解更多）。...当涉及多模态任务时，它特别强大，因此让我们试一试生成图像并大声朗读文本。...有关如何为文本分类微调模型的更深入示例，请查看相应的PyTorch 笔记本或TensorFlow 笔记本。 推理 很好，现在您已经对模型进行了微调，可以用它进行推理！...要了解如何为标记分类微调模型的更深入示例，请查看相应的PyTorch 笔记本或TensorFlow 笔记本。 推理 很好，现在您已经微调了一个模型，可以用它进行推理了！
尽管它在核心机器学习和数据科学领域表现出色，但在如今大多数应用大型模型的情景中，更多倾向于使用TensorFlow或PyTorch（后续介绍）。...TensorFlow能有效利用内存，可并行训练多个神经网络。可运行于多种硬件系统，如CPU、GPU、TPU等。TensorFlow Lite优化移动和嵌入式机器学习模型。...PyTorch与TensorFlow具有诸多相似功能。 PyTorch拥有自己的预训练模型库，PyTorch Hub为学术用户提供模型设计尝试，生态系统工具包含预训练模型。...缺点：部分用户认为PyTorch在处理大型项目、大数据集和复杂工作流方面有些难。构建大规模部署人工智能产品的开发者可能更偏向TensorFlow。...essential-python-libraries-for-machine-learning-and-data-science/ https://cloud.tencent.com/developer/article/2313918 阅读推荐： MM-Vet的多模态评估标准如何评估大型多模态模型
该文件会列举所支持的模型，以及模型需要的依赖项。...用户工作流 PyTorch Hub 允许用户只用简单的几步就完成很多任务，例如 1）探索可用模型；2）加载预训练模型；3）理解加载模型的方法与运行参数。...探索已加载模型 当我们从 PyTorch Hub 中加载了模型时，我们能从以下工作流探索可用的方法，并更好地理解运行它们需要什么样的参数。...过去有部分基于 TensorFlow 的 Keras 和基于 PyTorch 的 fast.ai，最近一两年则有大量的模型库和方便用户快速训练和部署模型的代码库，如 Tensor2Tensor，以及针对特定领域的代码库...，如基于 PyTorch 的 NLP 代码库 PyText 和图神经网络库 PyG。
1.Tensorflow 谷歌开发的TensorFlow深度学习框架无疑是最流行的训练神经网络的工具。谷歌积极地使用自己的框架来实现Gmail和谷歌Translate这样的大型服务。...TensorFlow允许你在CPU和GPU上训练神经网络。 输送学习过程。 一个大型团队正在不断地改进稳定性和新特性。 2....库的任务不包括加载、处理、数据操作和可视化。 大型社区和详细的文档。 3. NumPy NumPy是机器学习中最流行的Python库之一。...PyTorch PyTorch是处理神经网络的最佳选择之一，神经网络是TensorFlow的长期竞争对手。主要由Facebook的人工智能小组开发。...SciPy库可以与PyTables交互，PyTables是一个分层数据库，设计用于管理HDF5文件中的大量数据。 9.
不支持分布式计算，不适合处理超大型数据。...生态系统不够成熟：相较于其他机器学习框架，如 TensorFlow，PyTorch 的生态系统尚待完善，缺乏稳定的工具和库。...Keras 3.0 是对 Keras 代码库的全新重构，可以在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行，为大型模型的训练和部署提供了全新功能。...Keras 3.0 的基本信息和特性 多框架支持：Keras 3.0 支持在 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 上运行，包括一百多个层、数十种度量标准、损失函数、优化器和回调函数。...它通过将这些模型编译成高效的 C 代码或共享库（如 DLL 或 SO 文件），从而使得在不同环境下部署变得更加高效和灵活。
有多简单呢？图灵奖得主Yann LeCun发推表示，只需要一行代码就可以调用所有仓库里的模型，通过一个pull请求来发布你自己的模型。...复现别人的成果是PyTorch Hub主打功能，那么具体怎么样用呢？PyTorch官方提出三步走策略：浏览可用模型；加载模型；探索已加载的模型。...vgg16','vgg16_bn','vgg19', 'vgg19_bn'] 加载模型 使用PyTorch加载模型很简单，正如LeCun所说，只需要一行代码即可使用。...只需要在预训练模型（包括模型定义及预训练权重）加入一个hubconf.py文件，就可以通过PyTorch Hub将模型发布到GitHub仓库。...那么和PyTorch Hub相比，更早推出的TensorFlow Hub有什么区别呢？
来源：PyTorch 编辑：新智元，元子 【新智元导读】为了解决日益增长的论文可复现性需求，Facebook推出了PyTorch Hub，类似TensorFlow Hub的一个模型共享库，加载ResNet...有多简单呢？图灵奖得主Yann LeCun发推表示，只需要一行代码就可以调用所有仓库里的模型，通过一个pull请求来发布你自己的模型。...复现别人的成果是PyTorch Hub主打功能，那么具体怎么样用呢？PyTorch官方提出三步走策略：浏览可用模型；加载模型；探索已加载的模型。...只需要在预训练模型（包括模型定义及预训练权重）加入一个hubconf.py文件，就可以通过PyTorch Hub将模型发布到GitHub仓库。...那么和PyTorch Hub相比，更早推出的TensorFlow Hub有什么区别呢？
序列化 优胜者: TensorFlow 在这两种框架下保存和加载模型都很简单。PyTorch有一个特别简单的API，既可以保存模型的所有权重，也可以pickle全部类。...可以确定的说，这比包括PyTorch在内的大多数深度学习框架支持功能的都要多。...数据加载 优胜者: PyTorch PyTorch中用于数据加载的API设计得很好。接口在数据集、采样器和数据加载器中有明确规定。数据加载器接收数据集和采样器，根据采样器的调度，在数据集上生成迭代器。...用这两种框架来编译扩展都很直接，并且不需要下载除了pip安装包之外的任何头文件或源代码。 扩展 关于TensorBoard TensorBoard是用于展示训练机器学习模型过程的可视化工具。...该库构建在TensorFlow之上，支持更多动态图构建，主要优点是动态批处理功能——可以对不同规模的输入数据（如解析树上的递归网络）自动进行批量计算。
/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint（特别是谷歌的官方预训练模型），并提供一个转换脚本...这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的预训练模型)，并提供了一个转换脚本(见下文)。...脚本：加载任何TensorFlow检查点 使用convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py脚本，你可以在PyTorch保存文件中转换BERT的任何TensorFlow检查点(...这个脚本将TensorFlow checkpoint（以bert_model.ckpt开头的三个文件）和相关的配置文件（bert_config.json）作为输入，并为此配置创建PyTorch模型，从PyTorch...模型的TensorFlow checkpoint加载权重并保存生成的模型在一个标准PyTorch保存文件中，可以使用 torch.load() 导入（请参阅extract_features.py，run_classifier.py
一、何为GBI？...NoSQL 数据库（如 MongoDB, Cassandra）：用于存储半结构化或非结构化数据，如客户评论、日志文件等。...推理服务的技术框架：TensorFlow Serving：TensorFlow Serving 是一个灵活的高性能推理服务框架，支持动态加载模型并进行推理任务，适合大规模模型的生产环境。...ONNX Runtime：ONNX 是一个开源的推理引擎，支持跨平台的深度学习模型推理，适合多种框架的推理（如 TensorFlow、PyTorch 等）。...特别是在大型企业中，数据管道和分析流程复杂，GBI 的部署需要考虑系统兼容性和稳定性。
尽管之前研究主要依赖大型主干网络或者较大的输入图像规模，但研究者发现，在同时考虑准确率和效率的情况下，扩大特征网络和边界框/类别预测网络非常关键。 针对这两项挑战，研究者提出了应对方法。...挑战 1：高效的多尺度特征融合。研究者提出一种简单高效的加权双向特征金字塔网络（BiFPN），该模型引入了可学习的权重来学习不同输入特征的重要性，同时重复应用自上而下和自下而上的多尺度特征融合。...load_weights：加载模型的路径，如果没有一次训练完，再次训练就要用到此参数。 参数配置如下： ?...修改完成后运行efficientdet_test.py文件 会在test文件夹下面保存结果的图片，结果如下： ?...iabelme标注的，文件格式是xml，所以要转成tfrecord格式 注：这个是官方版的，不是pytorch的， https://github.com/google/automl/tree/master
Libraries 对于本文，我将提供三种使用PyTorch、Tensorflow和MXNet中的代码解决此情况的方法，以供您遵循。...分别参见相关子文件夹pytorch、mxnet和tensorflow。在本文中，我们将探讨如何将Tensorflow与NVIDIA GPU结合使用。其他子文件夹的执行方式相同，易于您自行探索。...教程 每个文件夹（“ pytorch”，“ mxnet”和“ tensorflow”）都包含一个“ main.py”函数，其中包含安装库、加载数据、设置网络和训练模型所需的所有代码。...让我们看一下以下屏幕快照中的tensorflow示例： 首先，从主屏幕上的“新建项目”选项卡，git将存储库克隆到一个新项目中。 加载完毕后，您将进入项目页面。...在我的tensorflow子文件夹的`main.py`脚本中，您可以在顶部看到pip命令来安装库。
分布式 TensorFlow 入坑指南：从实例到代码带你玩转多机器深度学习 三天速成！...TensorFlow: 由较低级别的符号计算库（如 Theano）与较高级别的网络规范库（如 Blocks 和 Lasagne）组合而成。...优点： 提供高级 API 来构建深度学习模型，使其易于阅读和使用 编写规范的文档 大型、活跃的社区 位于其他深度学习库（如 Theano 和 TensorFlow，可配置）之上 使用面向对象的设计，...接下来将显示 TensorBoard 页面，如下所示： 参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。...一般该文件目录下会有三个文件，第一个 model.ckpt.meta 保存了 TensorFlow 计算图的结构，第二个 model.ckpt 文件保存了 TensorFlow 中每一个变量的取值，而最后一个
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