Tensorflow是由Google开发的开源深度学习框架,可以实现各种机器学习和深度学习任务。它提供了丰富的工具和库,使得开发者可以方便地构建、训练和部署机器学习模型。本文将介绍Tensorflow的基本概念和使用方法,帮助读者入门。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
从本篇文章开始,作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识,希望您喜欢。
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,
作者:何之源 转载自知乎专栏:AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中,作者详细介绍了TensorFlow Time Series(TFTS)库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣,量子位转载分享给大家。 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/Tensor
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
2018年1月26/1月12日 📷 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共2929个字,17张图,预计阅读时间:8分钟。 近年来,机器学习变得愈加火热,中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前,在图像识别和视觉分析研究中,卷积神经网络(CNN)技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块,短短几年间, 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块验证码(不分割字符)。期间也碰到许多
文 / Khanh LeViet 和 Luiz Gustavo Martins,技术推广工程师
近年来,机器学习变得愈加火热,中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前,在图像识别和视觉分析研究中,卷积神经网络(CNN)技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块,短短几年间, 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow,想通过卷积神经网络快速识别整块验证码(不分割字符)。期间也碰到许多问题,诸如软件安装,Tensorflow版本差异等。一开始学习tensorflow是盲目的,不知如何下手,网上的资料都比较单一,为了回报社会,让大
我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。
Tensorflow2之后,训练保存的模型也有所变化,基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的,而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年,JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说,都有一个共同的疑惑:TensorFlow.js 到底能做些什么?
选自 kdnuggets 作者:Soon Hin Khor 机器之心编译 参与:Rick、吴攀、李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分,给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练(training)的含义 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。 在本文中,我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能,并阐明在前端使用机器学习的局限性。
预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要,这可以使用python库tensorflow进行预测。在本文中,我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tensorflow 的强大功能来使用 Python 预测燃油效率。通过基于 Auto MPG 数据集构建预测模型,我们可以准确估计车辆的燃油效率。让我们深入了解在 Python 中使用 Tensorflow 进行准确的燃油效率预测的过程。
在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。
导语:本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题,但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征(房间面积/平方米)的单标量输出(房价/美元)。这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
用Tensorflow 2.0赚钱:基于transformer network实现自动投资决策
昨天我看到公众号的后台有同学留言说我好几天没有更新公众号了,我开玩笑的回复,我的公众号遵循国家法定假日。在这里感谢大家的支持,一直默默地关注着我的公众号。
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使用TensorFlow甄别图片中的时尚单品 MNIST数据集是一个经典的机器学习数据集,该数据集由像素大小28*28的手写数字图片构成,每一个图片都由该图片对应的数字标记,经常用于实现用机器学习模型识别其中的数字来完成对机器学习算法的性能对标。 本例并没有直接使用MNIST数据集,为了使我们的实现更有趣一点,我们采用了Zalando发布的fashion-mnist数据集。该数据集与MNIST格式一致,但数字被换成了10个种类的挎包、服饰、鞋子。 以下是Jupyter Notebook中的整
最近看到一个有趣的项目pix2pix-tensorflow。大概功能是用户在网页上画一只猫的轮廓,然后它就可以输出与这个轮廓很相似的猫的清晰图片。出于好奇,就想研究一下这个项目是如何实现的,于是跳入了tensorflow机器学习这个坑。 tensorflow是什么 TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品,如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索,其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。Tenso
在本文中我们来研究怎样用 TensorFlow.js 创建基本的 AI 模型,并用更复杂的模型实现一些有趣的功能。我只是刚刚开始接触人工智能,尽管不需要深入的人工智能知识,但还是需要搞清楚一些概念才行。
使用tensorflow2.0以上版本框架用Keras或者Estimator方式保存模型有两种方式加载模型并预测。
吴恩达的deeplearning.ai上新了!新的AI课程叫做TensorFlow in Practice,面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。
作者 / mouradmourafiq 翻译 / 编辑部翻译组 来源 / https://github.com/mouradmourafiq 前言 这篇推文抛砖引玉的介绍如何使用循环神经网络逼近一系列向量,特别的是,将使用LSTM架构。 根据先前的观察预测一系列实数。 传统的神经网络架构不能做到这一点,这就是为什么要复制神经网络来解决这个问题,因为它们允许存储以前的信息来预测将来的事件。 在这个例子中,将尝试预测一些功能: sin sin and cos on the same time x
作者:陈迪豪,就职于小米,负责企业深度学习平台搭建,参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目,目前专注于TensorFlow和Kubernetes社区。 原文:TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用,作者授权CSDN转载。 欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net 交叉熵介绍 交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方
在mBreath Technologies担任数据科学家,在IIT Kharagpur担任高级研究学者。凭借我3年以上的数据科学,团队管理,业务发展,客户分析经验,以及5年以上的医疗保健领域经验,我相信我拥有将知识,驱动力和技术技能完美地添加到任何领域的经验 数据科学团队。
TensorFlow是世界上最流行的开源机器学习框架。在2017年谷歌开发者大会欧洲站中,Andrew Gasparovic介绍了TensorFlow以及发展的最新成果。他还介绍了一些例子,演示了如何在谷歌和现实问题中使用TensorFlow。 什么是GDD? 谷歌开发者大会(Google Developer Day)是一个年度性的、在世界范围内的举办的、由众多讲座课程组成的技术教育和产品信息分享大会。 演讲者 Andrew Gasparovic 在谷歌研究院欧洲,机器智能部门。飞行员,跑步者,bloopm
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。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,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在此前发布的TensorFlow 1.3版本中,引入了一个TensorFlow Time Series模块(源码地
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。
| 导语 最近几年,学术界、工业界、投资界各方一起发力,人工智能发展得如火如荼,硬件、算法与数据共同发展,带来了各行各业的深度应用。而我们前端er更像一个事不关己的旁观者。在前端领域,我们如何乘上这个风口,又有什么样的方法可以用AI赋能我们的老本行。文章没有啰嗦,只有code和干货 众所周知,前端相关的业务相当于整个业务的用户体验前哨站。 除了在性能优化、动画等传统的体验上做努力,我们又如何在:目标(手势、肢体)识别、语音识别分析、无障碍、语音分析、增强现实、情绪识别、画像细分等等,基于人工智能的交互体
Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块,支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的
百度推出飞桨(PaddlePaddle)后,不少开发者开始转向国内的深度学习框架。但是从代码的转移谈何容易,之前的工作重写一遍不太现实,成千上万行代码的手工转换等于是在做一次二次开发。
整理 | 费棋 天体物理学家使用 TensorFlow 分析开普勒任务中的大量数据,以发现新的行星; 医学研究人员利用 TensorFlow 机器学习技术来评估一个人心脏病发作和中风的几率; 科学家在非洲用 TensorFlow 检测木薯植物疾病,从而提高产量并帮助更好地满足非洲大陆的粮食需求; …… 这是 TensorFlow 团队对过去一年来的总结,他们在诸多领域取得了进步。 北京时间 3 月 31 日凌晨,第二届 TensorFlow 开发者峰会开幕, TensorFlow 团队发布了多款新产品,
我们今天要解决的问题是从MNIST数据集中分类手写数字,并且写一个简单的分类器,被认为是计算机视觉的Hello World。现在MNIST是一个多类别的分类问题。给出一个数字的图像,我们的工作将预测它是哪一个数字,我们使用Jputer Notebook编写相关代码。首先是介绍的内容的概述,展示如何下载数据集并可视化图像。接下来,我们将训练一个分类器,评估它,并用它来预测新的图像。然后我们将可视化分类器学习的权重获得对它如何在底层工作的直觉。让我们从安装TensorFlow开始,现在进入代码:
本文介绍了如何使用 TensorFlow-3.0 和 Keras 在 Python 中构建一个简单的全连接神经网络,用于 MNIST 手写数字识别任务。首先,作者介绍了如何下载和安装 TensorFlow-3.0 和 Keras,然后描述了如何使用两个隐藏层实现一个具有 128 个神经元和 10 个输出节点的全连接神经网络。接下来,作者演示了如何将训练数据集划分为训练、验证和测试数据集,并使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练。最后,作者使用测试数据集评估了模型的准确率。整个代码的 GitHub 地址为 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist。
最近在学习TensorFlow的相关知识,了解了TensorFlow一些基础的知识,现在周末有空了,就写写一些笔记,记录一下自己的成长~
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。 观看更多国外公开课,点击"阅读原文" 之前我们更新了前三讲,关于机器学习的概念和具体步骤。后台收到的反馈十分热烈,今天让我们继续更新:第四讲部署预测模型。 回顾之前内容: 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 主
深度学习的应用主要包括两个部分,一是通过深度学习框架训练出模型,二是利用训练出来的模型进行预测。
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。
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial: http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html 这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络(feed-forward neural network) input,outp
本篇文章将是本系列文章的最后一篇。本专题将iOS中有关Machine Learning的相关内容做了整体梳理。下面是专题中的其他文章地址,希望如果你有需要,本专题可以帮助到你。
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