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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

选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。...当每个模型需要变量时，它们将被复制到由 Tensorflow 运行时添加的标准隐式副本中。示例脚本介绍了使用此方法如何进行本地训练、分布式同步训练和分布式异步训练。...这将降低网络带宽，减少参数服务器的工作量。 为了协调工作器，常常采用异步更新模式，其中每个工作器更新变量的主副本，而不与其他工作器同步。...NCCL 为了在同一台主机的不同 GPU 上传播变量和聚合梯度，我们可以使用 Tensorflow 默认的隐式复制机制。 然而，我们也可以选择 NCCL(tf.contrib.nccl)。...如果计算所花的时间比复制和聚合的时间更长，那么可以认为复制本身是不耗时的。

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边缘计算笔记（二）: 从tensorflow生成tensorRT引擎的方法

您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...另一种方法是使用C ++ API手动构建神经网络，这种方法我们通过进行C ++ API调用逐层创建网络，这种方法的缺点是我们必须手动确保我们 已正确复制原始网络的功能，此外我们必须确保所有参数都正确格式化和加载...接下来，我们将讨论如何在jetson上使用tensorRT优化和执行tensorflow模型。我们将假设您正在使用github存储库中提供的包装脚本。...但在深入了解Forzen grah的细节以及如何创建它之前，我们将首先讨论如何在Tensorflow中序列化gragh。 ?...TensorFlow中使用谷歌的protocol buffer来进行对网络结构图的序列化。

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    tensorflow_cookbook--preface

    第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。        ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。我们展示如何构建一个简单的CNN用于MNIST数字识别，并将其扩展到CIFAR-10任务中的彩色图像。...我们通过解释和展示TensorFlow中的stylenet /神经风格和深层梦想算法来结束本章。         第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。...第10章，采用TensorFlow进行生产，提供了将TensorFlow移植到生产环境以及如何利用多台处理设备（如GPU）和设置分布在多台机器上的TensorFlow的提示和示例。

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    边缘智能：嵌入式系统中的神经网络应用开发实战

    神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...视觉感知边缘设备还可以通过神经网络实现视觉感知任务，如人体姿态估计、手势识别和虚拟现实。这些应用可以提供更丰富的用户体验。...，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等，以便在资源受限的环境中有效地运行神经网络模型。...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用Edge TPU加速神经网络推理。

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    资源 | Luminoth：基于TensorFlow的开源计算机视觉工具包

    该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成。不过，该工具包只具备内部测试版品质，即内部和外部接口（如命令行）非常可能随着代码库的成熟而变化。 ?...可定制的目标检测和分类模型 使用自定义数据轻松训练神经网络，实现目标检测和分类。使用的是当前最优的模型比如 Faster R-CNN。...如已安装 TensorFlow 和 Sonnet，Luminoth 将使用已安装的版本。...从 PyPI 中安装 Luminoth： $ pip install luminoth 从数据源安装 首先，将 repo 复制到你的电脑上，然后使用 pip 进行安装： $ git clone https...训练 关于如何在本地训练或在谷歌云中训练，请查看https://github.com/tryolabs/luminoth/blob/master/docs/TRAINING.md。

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    【回血赠书第6期】拯救吃圭人，不剁手也能实现11月新书自由！

    -------------- 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ﾉ"""  1 《人工智能：语音识别理解与实践》 2 《TensorFlow 2.X项目实战》  3 《网络工程师的Python...（扫码了解本书详情） NO.2 《TensorFlow 2.X项目实战》 李金洪 著 一本让深度学习、TensorFlow真正落实到项目、代码中的书 本书基于TensorFlow 2.1版本进行编写...（即将上架，敬请期待） NO.6 《数据生态：MySQL复制技术与生产实践》 漆英 冯浩铭 著 《千金良方：MySQL性能优化金字塔法则》姐妹书 本书侧重介绍主从复制的原理和复制技术的演进、主从复制技术在生产环境中的应用方案...，以及主从复制中常见对象复制的安全性等。...（扫码了解本书详情） 如 何 获 取 长按二维码识别关注公众号 回复海报上的口令，如「418150」 你将会获得自己专属的海报 以及详细活动方式哦！

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    Pytorch 与 Tensorflow：深度学习的主要区别（1）

    引言 目前，Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架，这些框架旨在帮助开发者构建先进的计算架构。...这些工具极大地简化了神经网络的研究、开发和训练过程。本文将重点探讨两个广为人知的深度学习框架——PyTorch 和 TensorFlow——它们之间的主要相似点和不同点。...TensorFlow 通过以下方式在代码执行前静态构建计算图。引入计算网络的主要优势在于它支持并行处理或基于依赖的任务调度，这有助于提高训练速度并优化训练效果。...下图展示了如何在不依赖特殊会话接口或占位符的情况下，实时修改和操作图中的节点。总体而言，PyTorch 框架在使用上显得更加自然，并且与 Python 语言的结合更为紧密。...本质上，使用 TensorFlow 在 PyTorch 已经实现的功能上进行复制，需要付出更多的努力。以下是一个代码示例，演示了在 PyTorch 中为模型搭建分布式训练的简便性。

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    TensorFlow 常用代码

    TensorFlow 支持多种机器学习算法，包括深度学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络。它也可以用于其他类型的数值计算任务。...TensorFlow 可以在多种硬件和操作系统上运行，包括 CPU、GPU 和 TPU，并支持多语言接口，如 Python、Java、C++ 等。...TensorFlow 的使用场景包括： 图像和语音识别 自然语言处理 推荐系统 预测分析 数据分类 强化学习 以下是一些 TensorFlow 常用代码： 1创建一个 Session 对象： 复制插入...import tensorflow as tf sess = tf.Session() 复制插入 2创建一个常量张量： 复制插入 import tensorflow as tf a = tf.constant...： 复制插入 import tensorflow as tf loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - z)) 复制插入 9定义一个优化器： 复制插入 import tensorflow

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    谷歌重磅推出TensorFlow Graphics：为3D图像任务打造的深度学习利器

    它们将几何先验和约束显式地建模到神经网络中，为能够以自监督的方式进行稳健、高效训练的神经网络架构打开了大门。...在下面的Colab示例中，我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练来预测物体的旋转和平移。...下面的Colab示例提供了更多关于相机模型的细节，以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。...例如，有些材料，如石膏，能均匀地向所有方向反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面反射。 准确地预测材料属性是许多视觉任务的基础。...TensorFlow Graphics提供两个3D卷积层和一个3D池化层，例如，允许网络在网格上执行语义部分分类（如下图所示）： ?

    2.4K30

    算法金 | 只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）

    TensorFlow 和 KerasTensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛用于深度学习。Keras则是一个高层神经网络API，能够运行在TensorFlow之上。...深度学习框架介绍几个流行的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并比较它们的优缺点。...层次聚类介绍层次聚类算法，包括凝聚的和分裂的层次聚类方法，并展示如何在Python中实现它们。基于密度的聚类讨论基于密度的聚类算法，如DBSCAN，它们能够处理任意形状的聚类并识别噪声点。...接下来，你可以在 Google 的开源机器智能软件库 TensorFlow 中进行实践。TensorFlow 是一个高效的深度学习框架，也是神经网络建模的有力工具。...最后，你可以直接访问 TensorFlow 的官方网站，尝试一些流行的神经网络模型教程：循环神经网络教程，由 Google TensorFlow 提供。

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    不再让CPU和总线拖后腿：Exafunction让GPU跑的更快！

    使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。...对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。...在这篇博文中，研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传递模型输入和输出以进行模型推理，完全绕过 PCIe 总线和 CPU 内存。...::Session::CallableHandle 的实例，这个类封装了如何在 GPU 上运行带有输入和输出的 TensorFlow 图的方法。...内部需要将内存从 GPU 复制到 CPU，那么在运行模型时仍然可能发生 CPU 与 GPU 同步。

    1.4K40

    TensorFlow ML cookbook 第一章7、8节 实现激活功能和使用数据源

    上一篇：TensorFlow ML cookbook 第一章5、6节 使用矩阵和声明操作 实现激活功能 准备 当我们开始使用神经网络时，我们会定期使用激活函数，因为激活函数是任何神经网络的强制性部分...使用以下命令启动TensorFlow图形： [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ?...import tensorflow as tf sess = tf.Session() 如何做 激活函数位于TensorFlow中的神经网络（nn）库中。...当我们在第8章卷积神经网络和第9章递归神经网络中讨论更深的神经网络时，这将会派上用场。 它显示如下： [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ?...我们将解释如何在适当的章节中使用这个数据集。 8.莎士比亚文本资料：古腾堡计划（5）是一个发行电子版免费书籍的项目。

    1.2K80

    计算机图形学遇上深度学习，针对3D图像的TensorFlow Graphics面世

    GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/graphics 近几年，一种可以插入神经网络架构中的新型可微图形层（differentiable graphics layer...从空间变换器（spatial transformer）到可微图形渲染器，这些新型网络层利用多年的计算机视觉和图形学研究知识来构建更高效的新网络架构。...以下 Colab 示例展示了如何在神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练用于预测观测物体的旋转和平移。...想了解摄像头模型的详情，以及如何在 TensorFlow 中使用它们的具体示例，可以查看： https://colab.sandbox.google.com/github/tensorflow/graphics...例如，一些材质（如石膏）在各个方向对光进行反射，而镜面等材质会对光进行镜面反射。

    2.2K31

    边缘计算笔记（一）: Jetson TX2上从TensorFlow 到TensorRT

    您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...如何在Jetson TX2上执行TensorRT图像分类模型 由于这是一个大约1个小时的视频，篇幅有限，所以我们将利用三天的时间重现整个笔记内容。 注意今天是第一部分。 ? ?...今天，我主要讨论如何在jetson嵌入式深度学习平台上部署tensorflow模型。...很多应用可以利用云端强大的性能，但有些应用就不能，比如一些应用程序需要低延迟，如机器人或自动汽车，响应时间和可靠性是至关重要的。...例如，在一个称为监督学习的过程中，开发人员通过输入数千甚至数百万个要学习的数据样本来训练网络，在该图中，网络被训练以对猫和狗进行分类，图像通过网络向前馈送 ，使用可用于Tensorflow的训练算法，缩小到只有两个节点

    5.2K51

    灵魂追问 | 教程那么多，你……看完了吗？

    搭建卷积神经网络 教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务 作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？...基于计算机视觉使用Python和OpenCV计算道路交通 教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测 教程 | 如何通过57行代码复制价值8600万澳元的车牌识别项目 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...云端 教程 | 新手指南：如何在AWS GPU上运行Jupyter noterbook？...教程 | 只需15分钟，使用谷歌云平台运行Jupyter Notebook 入门 | 完全云端运行：使用谷歌CoLaboratory训练神经网络 边缘设备 教程 | BerryNet：如何在树莓派上实现深度学习智能网关

    6.7K101

    你用 iPhone 打王者农药，有人却用它来训练神经网络...

    在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。...这篇文章主要着眼于如何在 iOS 设备上直接为 MNIST 数据集构建和训练一个 LeNet CNN 模型。...接下来，研究者将把它与基于著名的 ML 框架（如 TensorFlow）的经典「Python」实现方法进行比较。...在 Swift 中为 Core ML 的训练准备数据 在讨论如何在 Core ML 中创建及训练 LeNet CNN 网络之前，我们可以先看一下如何准备 MNIST 训练数据，以将其正确地 batch...同时，也包含了基本的训练信息、超参数等，如损失函数、优化器、学习率、epoch 数、batch size 等等。 ? 使用 Adam 优化器训练神经网络，具体参数如下： ?

    3.1K20

    TensorFlow 图形学入门

    近年来，可嵌入到神经网络结构中的新型可微的图形层不断出现。从空间转换器到可微的图形渲染器，这些新层利用多年计算机视觉和图形研究中获得的知识来构建新的、更高效的网络架构。...在这个Colab示例中，我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式，该神经网络既训练预测观察对象的旋转，也训练其平移。这项任务是许多应用程序的核心，包括专注于与环境交互的机器人。...尝试这个Colab示例了解更多关于相机模型的细节，以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。 ? 材料 材料模型定义了光线如何与物体交互，从而赋予它们独特的外观。...例如，有些材料，如石膏，能均匀地向四面八方反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面。在这个交互式Colab笔记本中，您将学习如何使用Tensorflow 生成以下呈现。...TensorFlow Graphics带有两个3D卷积层和一个3D池化层，例如，允许网络训练对网格执行语义部分分类，如下图所示，并在这个Colab笔记本中演示。 ?

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    2018年最佳深度学习书单

    它从一开始就介绍基础数学，如线性代数，概率论，接着转向机器学习基础，最后介绍深度网络和深度学习。 所以，如果你是一个渴望掌握主题并进入深度学习研究的有抱负的学生，那么这本书肯定会对你有所帮助。...就本书的其余部分而言，它涉及一些相当先进的特性，如梯度下降、卷积滤波器、深度强化学习等等。...通过在Tensorflow中提供一些基本示例，本书开始非常入门，但随后转向更深入的主题，如卷积神经网络等神经网络体系结构，如何使用文本和序列、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库以及多线程输入管道...你将了解深度神经网络是如何从基础神经网络发展而来的，你还将了解一些深层网络架构，如卷积神经网络和循环神经网络。 如果你熟悉Hadoop和Spark，那么你将能够了解如何使用DL4J本身的这些技术。...你将获得关于Tensorflow API的深入知识，如何在大型数据集上训练神经网络以及如何在卷积网络，循环网络，LSTM和强化学习中使用TensorFlow。

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    TensorFlow R1.2 中文文档

    Debugger（tfdbg）命令行界面教程：MNIST 如何在tf.contrib.learn中使用TensorFlow Debugger（tfdbg） 导出和导入元图 TensorFlow版本语义...TensorFlow数据版本控制：GraphDefs和检查点 经常问的问题 教程 使用GPU 图像识别 如何重新启动新类别的最终层 TF图层指南：构建卷积神经网络 卷积神经网络 字的矢量表示 循环神经网络...如何用TensorFlow量化神经网络 XLA概述 广播语义 为XLA开发新的后端 使用JIT编译 操作语义 形状和布局 使用AOT编译 API文档【r1.1】 部署 TensorFlow服务 分布式...TensorFlow 如何在Hadoop上运行TensorFlow 延伸 TensorFlow架构 添加新的操作 添加自定义文件系统插件 自定义数据读取器 在tf.contrib.learn中创建估算器...TensorFlow其他语言 TensorFlow模型文件工具开发指南 资源 社区 欢迎来到TensorFlow社区 编写TensorFlow文档 TensorFlow风格指南 关于 路线图 TensorFlow

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