数据准备 import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) WARNING:tensorflow:From <ipython-input-1-6bfbaa60ed82>:3: read_data_sets (from tensorflow.contrib.
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。
机器学习在现代应用程序中扮演着越来越重要的角色。通过集成机器学习模型，开发者可以实现智能预测和数据分析，从而提高应用程序的智能化水平。SpringBoot作为一个强大的框架，能够方便地集成机器学习模型，并提供灵活的部署和管理方案。本文将介绍如何使用SpringBoot集成机器学习模型，实现预测和分析功能。
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。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品，在本系列的第一部分中，你将学到：
在这篇教程中，我们将构建一个深度学习模型，用于医学影像识别和疾病预测。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。通过这个教程，你将学会如何处理数据、构建和训练模型，并将模型应用于实际的医学影像识别和疾病预测任务。
下面划重点：因为MNIST使用的是黑底白字的图片，所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的，否则会识别错（至少我得到的结论是这样的 ，之前用白底黑字的图总是识别出错）
安装tensorflow命令：pip install tensorflow 下面一段代码能够成功运行，则说明安装tensorflow环境成功。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称，中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型，尤其是深度学习模型。在这篇博文中，我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型，从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
FastAPI是用于在Python中构建API的高性能异步框架。 它提供了对Swagger UI开箱即用的支持。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。有问题可以加微信：lp9628(注明CSDN)。 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/81009551
TensorFlow目前在移动端是无法training的，只能跑已经训练好的模型，但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的，如何将参数、graph同时保存呢？
MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。
这里定义含有两个隐含层的模型，隐含层输出均为256个节点，输入784（MNIST数据集图片大小28*28），输出10。
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？
MNIST手写数字数据集通常做为深度学习的练习数据集，这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先，英文字符的分类少，总共10+26*2；而中文总共50,000多汉字，常用的就有3000多。其次，汉字有书法，每个人书写风格多样。 本文目标是利用TensorFlow做一个简单的图像分类器，在比较大的数据集上，尽可能高效地做图像相关处理，从Train，Validation到Inference，是一个比较基本的Example， 从一个基本的任务学习如果在TensorFlow下
当我们历尽千辛万苦，终于训练出来一个模型时，想不想将这个模型发布出去，让更多人的受益？
部署完docker后，如果是cpu环境，可以直接拉取tensorflow/serving，如果是GPU环境则麻烦点，具体参考前一篇，这里就不再赘述了。
DNN是deep neural network的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。 从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层。 如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。
随着机器学习技术的普及，不再仅限于Python和数据科学专家。通过TensorFlow.js，你可以将强大的机器学习能力带入你的JavaScript应用中。不论是网页、移动端还是桌面应用，集成机器学习都能显著提升功能性和用户体验。在本指南中，我们将探讨如何设置TensorFlow.js，构建和训练模型，并实现实际应用。
去年8月13日，谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”， 最近几天，谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版， 可以来这里查看：
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
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。
Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域（e-commerce industry）的CTR预估，重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。
深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果，更重要的是将模型部署到生产环境，使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用，包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。
随着人工智能技术的不断发展，AI在前端设计页面中的应用变得越来越普遍。AI不仅能够提高设计效率，还能够优化用户体验，减少人为错误。本文将探讨AI在前端设计页面中的应用，涵盖自动布局生成、个性化设计推荐和代码自动补全，并提供相关代码示例。
每年的六一儿童节是孩子们期盼已久的节日，而随着科技的飞速发展，我们有机会利用前沿技术为孩子们带来更多的乐趣和知识。进入一个奇幻的科技世界，结合机器学习和人工智能技术，通过具体的项目实例，展示如何在六一儿童节为孩子们打造一个智能互动的学习和娱乐体验。
K_Means其实用sklearn即可，TensorFlow1.0早期版本支持K_Means，在2.0之后，由于很多api废弃，导致实现K_Means有很多坑。以下为踩坑记录。 完整代码路径：https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_kmeans
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口， TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统，适用于部署机器学习模型，灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验，同时保持相同的服务器架构和API。
通过Google发布的tensorflowjs，我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上，不需要任何后台服务即可运行tensorflow，部署过程非常简单。
3 月 6-7 日，在 TensorFlow 的 2019 峰会上正式推出了 2.0 Alpha 版本。 新的 TensorFlow，代码很简洁，搭建模型更容易，下面通过一个最简单的模型，来看用 2.0 搭建神经网络模型的一般流程：
安装Tensoflow1.0 Linux/ubuntu: python2.7: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl python3.5: pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linu
参考文档：https://blog.csdn.net/shadown1ght/article/details/78571187
对于机器学习和人工智能研究人员而言，好多人都只是构建好模型后就没有进一步处理了，停留在一个比较粗糙的模型上面，没有将其变成一个产品，其实好多创业型人工智能公司都是设计好模型后，将其转化成产品，之后再推向市场。每一个深度学习研究者心中或多或少都想成为一名创业者，但不知道超哪个方向发展。那么，本文将从最简单的网页应用开始，一步一步带领你使用TensorFlow创建一个卷积神经网络（CNN）模型后，使用Flash RESTful API将模型变成一个网页应用产品。 本文使用TensorFlow NN模块构建CNN模型，并在CIFAR-10数据集上进行训练和测试。为了使模型可以远程访问，使用Python创建Flask web应用来接收上传的图像，并使用HTTP返回其分类标签。
本文结构： 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1. 什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。 具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代
部署成API服务时，除了要把raw数据特征化成向量外，研发还要想着怎么加载模型，产生模型的框架五花八门，比如Tensorflow,SKlearn,Spark MLllib等每个框架都有自己的模型格式。在我司，有一次用Sklearn研发了一个模型，研发资源比较紧张，没办法，算法同学治好自己用Python flask搭建了一个API,然后部署成微服务（多实例来解决并发能力）。
来自Itay Ariel，cnvrg.io高级软件开发者，的客座文章，之前在cnvrg.io上发表。
无监督学习的训练过程中不存在所谓的"正确答案", 因此训练的方式与有监督学习存在显著的区别. 本文不进行深入讨论.
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用，包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
本文将介绍如何用TensorFlow.js自动化Chrome自带的恐龙游戏。如果你之前没有玩过，简单说明一下它是一个附送的游戏，当你离线时 (或Chrome崩溃时) 可以控制一个2d恐龙，需要控制恐龙跳跃躲避障碍。在这里可以玩一把：https://chromedino.com/
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下： 数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。 估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据： 我们的示例模型 为了探索这些功能，我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整
接下来，给出我自己目前积累的代码，从目录中自动读取图像，并产生generator：
好多天没有更新原创文章了，国庆前的一段时间确实比较忙，整个九月在参加各种面试，另外还有公司的项目，还有自己的毕设，另外还需要准备参加一些活动和讲座，时间排的很紧，不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了，所以国庆我也没打算再干太多事情，就准备在家休养生息。
我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。
在这篇教程中，我们将构建一个深度学习模型，用于用户行为预测和个性化服务。我们将使用TensorFlow和Keras库来实现这一目标。通过这个教程，你将学会如何处理数据、构建和训练模型，并将模型应用于实际的用户行为预测和个性化服务任务。
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