她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。...对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...在 Insight 任职期间，我用 TensorFlow 在安卓上部署了一个预训练的 WaveNet 模型。我的目标是探索将深度学习模型部署到设备上并使之工作的工程挑战！...这篇文章简要介绍了如何用 TensorFlow 在安卓上构建一个通用的语音到文本识别应用程序。 ? 图 1. 流程概述。将 WaveNet 安装到安卓的三个步骤。...第三步：在安卓上的数据预处理 最后，让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说，原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数（MFCC）来模拟人耳感知声音的方式。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。...在 Insight 任职期间，我用 TensorFlow 在安卓上部署了一个预训练的 WaveNet 模型。我的目标是探索将深度学习模型部署到设备上并使之工作的工程挑战!...这篇文章简要介绍了如何用 TensorFlow 在安卓上构建一个通用的语音到文本识别应用程序。 ? 图 1. 流程概述。将 WaveNet 安装到安卓的三个步骤。...第三步：在安卓上的数据预处理 最后，让我们将输入数据处理成模型训练所需格式。对于音频系统来说，原始的语音波被转换成梅尔频率倒谱系数(MFCC)来模拟人耳感知声音的方式。...如果您正在训练自己的模型或重训练一个预先训练好的模型，那么在处理训练数据时，一定要考虑设备上的数据通道。最终，我在 Java 中重写了 librosa MFCC 来处理转换问题。
本文来自英特尔网络平台部软件工程师谢林在LiveVideoStack线上分享中的演讲，详细解析了如何用FFmpeg搭建基于CNN的视频分析方案。...你可以在Github上找到oepn model zoo，里面包含了许多训练好的模型与代码，能够帮助快速上手，OpenVINO基于此开发了多种应用。...nireq参数可以告诉我们同时有多少推理请求正在工作，device参数可以告诉我们这个模型需要部署到哪一个硬件设备上，其他的classify参数与detect的基本一致。...上图就是我们在GitHub上的主页(https://github.com/VCDP/FFmpeg-patch)，包括具体的实现和一些教程，wiki里有教大家如何一步步搭建这样一个视频分析方案，欢迎大家前访问并提宝贵建议...在开发的过程之中，我们发现FFmpeg可能存在一些不足。例如每个Filter不能单独运行在一个线程上，并且不能实现多个frame分发到不同线程，这对效率有比较严重的制约。
前言 这个名字起的非常大，但是本文只能从一些概念和我自己的理解上介绍一下什么是人工智能。本文只是给从未接触过此块的人一个大致的印象和思路，其余人请直接略过。...那么电脑基本类似，首先明确需要电脑完成什么事情，然后找到大量的以往案例，告诉计算机碰到这种事情如何处理，分析出来不同事情（输入）对此事影响的权重。...当然如上图所示，计算机需要根据输入完成很多层的参数设置最终计算得到输出，除了输入层和最后一层输出层，其他层均为hidden layer，隐层越多则计算量越大，最终的结果越准确（不是绝对的）。...节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...五、总结 本文啰里啰唆的介绍了一下我自己对人工智能的理解，如果有不对的地方欢迎批评指正，后续我会介绍如何通过TensorFlow实现一些简单的案例以及一些深度学习网络模型。
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...Github地址： https://github.com/hzy46/TensorFlow-Time-Series-Examples 时间序列问题的一般形式 一般地，时间序列数据可以看做由两部分组成：观察的时间点和观察到的值...那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...如果要理解这里的逻辑，首先要理解之前定义的AR模型：它每次都接收一个长度为30的输入观测序列，并输出长度为10的预测序列。...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。 接下来定义LSTM模型： ? 区别在于使用num_features=5而不是1，原因在于我们在每个时间点上的观测量是一个5维向量。
这些将用于输入，之后输入被导出，作为神经网络的输出。 我们用一张猫的图片当例子。输入就是图片的像素，经过神经网络得到输出。比如分类，告诉我们这是猫还是狗等等。...这些相互连接并传递内容的被称为张量(tensor)。 ? 这里介绍一下背景，这些神经网络擅长什么? 神经网络擅长两类主要问题，一种是分类问题。比如这是我的输入属于哪个类别。...实际上构成了你的神经网络。 介绍下TensorFlow名字的由来。TensorFlow指张量(tensor)如何流过(flow)神经网络。 但是张量是什么？...这将告诉我如何将交叉熵函数最小化，进行可视化后是这样。有初始值，接着使用梯度下降优化器。从而明确该如何改变这些值，以获得更好的输出。为了得到更好的值需要反复重复该过程。...你需要在各个机器之间传输大量的数据，取决于如何分解或分配训练。因此你需要一个快速的神经网络，因为操作在单个GPU上需要花费几纳秒，但是通过网络传输数据需要几毫秒。分布数据的能力上存在数量级的差异。
哪些资源能够相互补充？以及如何安排学习顺序才能达到最佳效果？...Keras则是一个高层神经网络API，能够运行在TensorFlow之上。2.5 第五步：Python 上实现机器学习的基本算法介绍如何在Python上实现一些基本的机器学习算法。...逻辑回归逻辑回归用于分类问题，尤其是二分类问题。决策树决策树是一种简单而强大的分类和回归方法。2.6 第六步：Python 上实现进阶机器学习算法进阶的机器学习算法能够帮助解决更复杂的数据问题。...集成分类器探讨集成分类器的概念，如随机森林和梯度提升树，以及它们如何提高分类性能。3.4 第十步：更多聚类技术聚类是无监督学习的重要任务，用于发现数据中的自然分组。本节将介绍一些高级的聚类算法。...堆叠（Stacking）介绍堆叠方法，它将多个模型的预测作为新模型的输入，以提高预测精度。集成方法的优化探讨如何优化集成方法，包括超参数调整、模型选择等策略。
Torchnet 以目前广泛使用的深度学习框架 Torch 7 为基础，采用 Lua 语言编写，可以在 CPU 和 GPU 上运行，支持代码复用，从而减少程序员工作量，降低程序运行的错误率。...Facebook人工智能研究实验室的研究科学家 Laurens van der Maaten 告诉 VentureBeat，Torchnet 主要目的并非为了加快 Torch 运行速度，而是免去输入/输出的成本...借助 Torchnet，在不同的数据集上运行相同的实验，就跟插入不同的（基本）数据加载器一样简单，改变评估标准只用改变一行代码就能实现（插入不同的性能指示器）。...Facebook 研究员在博文中写道，开源 Torchnet 是为了促进 Torch 开发社区相互交流，让大家共同打造更加高效的深度学习模型。...Torchnet ＞ TensorFlow 继谷歌、微软、亚马逊等巨头之后，Facebook 也终于来到开源深度学习平台的竞技场。Torchnet 的表现会如何？
导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。...也可以说执行求和的节点依赖于输入节点。 要理解的一个重要方面是，这样的图仅定义了对两个输入值（在这里为x和y）执行什么操作（在这里为求和）以获得结果（在这里为z）。它基本上定义了“如何”。...在计算它时，不能更改其类型，但可以在计算之前动态更改维度。（基本上，声明张量时可以不指定维度，TensorFlow将根据输入值推断维度。）...首先，我们没有给TensorFlow提供x1和x2的值，其次，TensorFlow还没有运行任何计算。请记住，图的构造和计算是相互独立的步骤。现在我们像之前一样在TensorFlow中创建一个会话。...你首先要研究激活函数，主要是单个神经元（relu、sigmoid和swish），了解如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归，并选择正确的代价函数。
它还生成了一个在结构化数据集上始终优于梯度增强方法的模型。 本文将包含以下内容: 到底什么被自动化了? 它是如何工作的? 你如何建立它? 和其他型号相比怎么样?...但幸运的是，神经网络擅长的是寻找相互作用关系! 当向模型提供一组特征时，它必须了解哪些特征相互作用，以及它们是如何相互作用的。...对于每个特征模型，我们将创建DenseFeatures输入层（不包括上面定义的特征），并使用add_model函数创建一个单独的模型。在返回之前，我们检查循环是否在跳连接模型上运行。...在进入最终功能之前，让我们定义将要输入的每个参数。以上大多数参数已在上面进行了描述，或对于所有TensorFlow模型都是典型的。...因为我们有多个辅助输出，所以我们需要告诉TensorFlow在确定如何调整模型以提高准确性时给每个加权多少。我个人喜欢对辅助预测（总计）给予50％的权重，对目标预测给予50％的权重。
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了...在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块，以下简称为TFTS）。...那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。 接下来定义LSTM模型： ?
再次让Keras成为多后端 最初的Keras可以在Theano、TensorFlow、CNTK，甚至MXNet上运行。...在基准测试中，发现JAX通常在GPU、TPU和CPU上提供最佳的训练和推理性能，但结果因模型而异，因为非XLA TensorFlow在GPU上偶尔会更快。...由于它能将模型定义、训练逻辑和分片配置相互分离，因此使分发工作流易于开发和维护。 - 最大限度地扩大开源模型版本的覆盖面。 想要发布预训练模型？想让尽可能多的人能够使用它吗？...你可以在 PyTorch DataLoader 上训练 Keras 3 + TensorFlow 模型，也可以在tf.data.Dataset上训练Keras 3 + PyTorch模型。...Keras 自动处理各层如何相互连接、数据如何在网络中流动以及如何进行训练和推理操作等错综复杂的细节。
PMML是一套基于XML的标准，通过 XML Schema 定义了使用的元素和属性，主要由以下核心部分组成： 数据字典（Data Dictionary），描述输入数据。...数据转换（Transformation Dictionary和Local Transformations），应用在输入数据字段上生成新的派生字段。...的介绍，也有专门讲如何使用TensorFlow Serving进行模型部署的。...实际上，我们使用TensorFlow Serving进行服务部署，一般需要2台以上机器，其中一台作为TensorFlow Serving的服务器，这台服务器是专门来做模型部署和预测用，对于这台服务器，一般我们建议使用...我们可以把模型部署到TensorFlow Serving的服务器上，而一般我们只需要先在服务器上使用docker创建一个TensorFlow Serving服务，然后将模型文件上传上去，当有请求进来的时候
本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。 对于分布式训练与单机训练主要有两个不同：1. 如何开始训练；2. 训练时如何进行分工。分别会在下面两节进行介绍。...密切配合 第一节介绍了集群之间的机器如何相互确认，并一起开始工作的。本节主要介绍，集群之间的机器如明确分工，相互配合完成训练的。...tf.train.ClusterSpec({"local":["localhost:2222", "localhost:2223"]}) 实际上在复杂的训练过程中会更复杂，我们要为每台机器分配不同的工作...已经知道了如何定义一个集群，下面我们来看看如何给每一个机器分配任务。在第一节的例子中我们写了两个相似脚本，但是如果在大规模集群上这很费力，且不宜与维护。...最好是只写一份脚本，然后在不同的机器上运行时，通过参数告诉机器“分工”（ps or worker）和“名字”（ip:port）就可以。分布式训练的方式分为异步训练和同步训练。
上一期，我们一起学习了TensorFlow的基础知识，以及其在线性回归上的初体验，该期我们继续学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上，我们多多交流，共同进步。...这里，我们从直接计算和自动分化计算以及有优化器来计算 11 TensorFlow直接计算 下面代码基本上函数都有接触过，其中tf.random_uniform()函数在图中创建一个包含随机值的节点，类似于...自动计算梯度一般有以下四种方法，TensorFlow用了reverse-mode autodiff方法，该方法特别适用于大量输入，少量输出的神经网络系统中。 ?...那么如何恢复呢？ 2.2 模型恢复 恢复模型也很简单和保存一样在构建图的结尾创建一个saver节点，不同的是在执行阶段的开始，用restore()函数进行模型恢复，如下图： ?...其中每个节点点开都会有关于该节点的输入输出等说明，如下： ? 好了，至此我们学会了如何打开TensorBoard查看log，那我们看下基于MBGD的线性回归的学习曲线如何，如下： ?
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...num_features参数表示在一个时间点上观察到的数的维度。我们这里每一步都是一个单独的值，所以num_features=1。...在训练时，我们在已有的1000步的观察量的基础上向后预测200步： 向下滑动查看完整代码☟☟☟ estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。
如何用 TensorFlow 结合 LSTM 来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...在刚刚发布的 TensorFlow 1.3 版本中，引入了一个 TensorFlow Time Series 模块（源码地址为：tensorflow/tensorflow ( http://t.cn/RpvebbN...时间序列问题的一般形式 一般地，时间序列数据可以看做由两部分组成：观察的时间点和观察到的值。...那么观察的时间点可以看做是 1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为 120,130,135,132。 从 Numpy 数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...它告诉 TFTS 在 CSV 文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。...如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了...在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块（源码地址为：tensorflow/tensorflow，以下简称为TFTS）。...那么观察的时间点可以看做是1,2,3,4，而在各时间点上观察到的数据的值为120,130,135,132。 从Numpy数组中读入时间序列数据 如何将这样的时间序列数据读入进来？...它告诉TFTS在CSV文件中，哪些列表示时间，哪些列表示观测量。
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