AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端，与使用多GPU的默认后端相比，它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中，你现在能够将经过训练的Keras（使用MXNet后端）模型导出为本地MXNet模型，而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具（这些工具属于MXNet生态系统的一部分）。
TensorFlow服务，托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。不幸的是，这个有点难用，你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。
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。
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。
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！本文介绍以下内容：
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
本文最初发表在 Towards Data Science 博客，经原作者 Ran Rubin 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
官方链接在这里。这里我没有下载整个models，在linux下面只下载了Object_Detection。方法如下：
在实际操作中可以用自己的数据进行测试，最终预测出的predicts，可以利用回归评价指标和y_test进行模型效果的评价。
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型，这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量，迎来应用程序开发的新潮流。
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：
这里是一个简单的脚本程序,它将一个在 torchvision 中已经定义的预训练 AlexNet 模型导出到 ONNX 格式. 它会运行一次,然后把模型保存至 alexnet.onnx:
本篇文章介绍在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型进行预测的方法。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
在现代机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。
昨天看到一篇文章激发起了我很多兴趣点，文章的题目是 Spark Love Tensorflow，心想何止如此，LP love tensorflow & spark，之前谜之Love Tensorflow，花了三年的时候把它收入麾下，19年开始接触spark，同样激发出不少火花，同时学习了scala语言(人生太短，python吧)，也想花二到三年的时间将spark拿下。
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。
图是我们与信息联系并处理其重要性的绝佳方法；它们有助于传达关系和抽取信息，并使我们能够可视化概念。
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。 这篇文章将带领你实现在你自己的应用中使用深度学习来识别复杂的手势，比
首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址： https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
https://github.com/oborchers/Medium_Repo/blob/master/Putting%20GPT-Neo%20into%20Production%20using%C2%A0ONNX/ONNX-Export.ipynb
网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
TFRecord 是一种二进制格式，用于高效编码tf.Example protos 的长序列 。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和 这里tf.data描述的包 加载 。本页介绍了 Earth Engine 如何在 或和 TFRecord 格式之间进行转换。 ee.FeatureCollectionee.Image
去年 10 月，谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后，昨日官方发布了 TensorFlow 2.1，本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
随着计算机技术的不断发展，三维建模软件成为建筑设计、景观设计、室内家具设计等领域中必不可少的工具之一。SketchUp软件作为一款功能强大、易于学习的三维建模软件，已经成为该领域中主要的软件之一。然而，有些用户可能会遇到使用SketchUp软件时的问题，如模型不稳定、导出文件格式错误等。因此，本文将探讨如何正确地使用SketchUp软件，并结合实际案例说明如何解决常见问题。
时间拉回 2019 年，有「计算机界诺贝尔奖」之称图灵奖获得者公布，深度学习三巨头：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun 众望所归。
在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。
上一篇的初体验之后，本篇我们继续探索，将transformers模型导出到onnx。这里主要参考huggingface的官方文档：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx。
我们项目组最近在学习UE，然后就涉及导表这个东东。之前我已经做过一个功能比较全面并且跨平台的Excel导出protobuf、msgpack、xml、lua、json、javascript等的工具 xresloader 。并且做了方便服务器集成的CLI工具和方便策划、前端用的GUI工具。那么这次很自然地就让它能够导出UE所支持的内容就行了。然后额外增加了基于protobuf插件形式的多key索引和自动生成一些支持蓝图和非蓝图的常用接口代码。
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
由于令人难以置信的多样化社区，TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括：
如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
整体而言，为了吸引用户，TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
文件下载：https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794
OpenVINOOpen Visual Inference & Neural Network Optimization toolkit 的缩写，是一个用于优化和部署人工智能推理模型的综合工具包。虽然名称中包含 Visual，但OpenVINO 还支持语言、音频、时间序列等各种附加任务。
keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出，但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口，所以有时候我们需要获取某一个层的输出，则需要自己编写代码，但是鉴于keras高层封装的特性，编写起来实际上很简单，本文提供两种常见的方法来实现，基于上一篇文章的模型和代码： keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy
虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow 被拉下马了吗？）。
随着数字图像数量的增加，对高质量的图像需求也在增加。然而，现代相机拍摄的图像会因噪声而退化。图像中的噪声是图像中颜色信息的失真，噪声是指数字失真。当在夜间拍摄时，图像变得更嘈杂。该案例研究试图建立一个预测模型，该模型将带噪图像作为输入并输出去噪后的图像。
在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。
对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。
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