重磅干货,第一时间送达
作者: Michael Tyka
翻译: Amusi
来源: medium.com/tensorflow
发现并开始新的机器学习项目有点艰巨(daunting)。也许你有一个模糊的项目想法,并正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感,并看看有哪些可能。
今天,我们发布 Seedbank,这是一个发现交互式机器学习示例的地方,你可以直接从浏览器运行,无需其他设置。每个示例都是启发你的一颗小种子(seed),你可以对其进行编辑,扩展,甚至将其融入自己的项目和想法中,例如数据分析问题、艺术项目等。
最近,谷歌以 Colab notebook 的方式发布了很多机器学习代码示例。Colaboratory 是谷歌的 Jupyter notebook 环境,允许你使用谷歌提供的免费 GPU 来通过浏览器直接运行你的代码,无需任何设置。
这些示例包括在 tensorflow.org 上的新入门经验、机器学习速成教程(Machine Learning Crash Course)、distill.pub 上的研究文章,以及在 tensorflow.org 上越来越多的教程(如机器翻译)。TF Hub 也提供多种可直接应用的预训练(pretrained)机器学习模块,它们通常在 Colab notebook 的帮助下来说明如何应用,使得操作更加简单。
现在,Seedbank 提供一个平台来搜索 Colab 支持的机器学习示例。你可以使用最高级类别(top-level category)来缩小搜索范围,并在 notebook 中搜索关键词。每个种子都有一个预览(preview),可以让你快速评估是否想要继续探索。一旦你点击到 Colab notebook,你将立刻被连接到一个 GPU 核(kernel),然后就可以通过示例或教程开始工作。现在,Seedbank 只能追踪谷歌发布的 notebook,不过未来会索引用户创建的内容。TensorFlow 的工作人员将尽己所能定期更新 Seedbank,并确保更新 TensorFlow.org 上的新内容。
但最好的是 Colab 可以让你编辑 notebooks,将副本保存到 Google Drive,并与朋友或在社交媒体上共享那些副本(derivatives),以及可以一直使用 Colab GPU 进行快速训练和推断(inference)。你还可以从 Google Drive 中读取数据,使用 Google Drive 导入大型数据集也很快。
快乐探索 ~ 希望你能尽快找到并种植你的想法种子
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