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收录了TensorFlow频道下的 147 篇内容
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TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 HParams 的超参数调优

「导语」 当我们创建了 Keras 模型并开始进行训练时,一般都会指定一些超参数的值来对训练的过程进行调控,这些超参数的取值会对模型训练的结果产生很大的影响,因此在机器学习工作流程中一项十分重要的步骤就是要确定模型超参数的最佳取值,亦即超参数调优。

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 模型的本地训练与评估

「导语」模型的训练与评估是整个机器学习任务流程的核心环节。只有掌握了正确的训练与评估方法,并灵活使用,才能使我们更加快速地进行实验分析与验证,从而对模型有更加深刻的理解。

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 的模型构建

「导语」TensorFlow 2.0 版发布以来,Keras 已经被深度集成于 TensorFlow 框架中,Keras API 也成为了构建深度网络模型的第一选择。使用 Keras 进行模型开发与迭代是每一个数据开发人员都需要掌握的一项基本技能,让我们一起走进 Keras 的世界一探究竟。

面向隐私AI的TensorFlow深度定制化实践
面向隐私 AI 的 TensorFlow 深度定制化实践

结合 Rosetta 介绍如何定制化改造 TensorFlow 前后端相关组件,以集成 MPC 等隐私计算技术

编写复杂 TensorFlow 表达式的好工具:TF-Coder
编写复杂 TensorFlow 表达式的好工具:TF-Coder

TF-coder 是一款程序合成工具,可以帮助你编写 TensorFlow 代码。

谷歌称 TensorFlow 的 OpenCL 可以将推理性能提高一倍
谷歌称 TensorFlow 的 OpenCL 可以将推理性能提高一倍

Google 日前发布了一款基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎,用于 Android 上的 TensorFlow 框架。

谷歌宣布TensorFlow Object Detection API支持TensorFlow 2
谷歌宣布 TensorFlow Object Detection API 支持 TensorFlow 2

此版本包含与 eager 模式兼容的二进制文件、两个新的网络架构和针对所有受支持模型的预训练权重。

亚马逊首席科学家李沐:构建深度学习开源生态的努力和思考
亚马逊首席科学家李沐:构建深度学习开源生态的努力和思考

在 AWS G4 实例上,一百万次的 BERT 推理开销可降到 1.5 元钱以内。

隔离宅在家,我自己做了个社交距离检测器
隔离宅在家,我自己做了个社交距离检测器

本文详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测模型、Python 和 OpenCV 打造社交距离检测器,这是一个将深度学习与计算机视觉相结合的隔离项目。

轻松调用TensorFlow、PyTorch等多框架,Uber开源深度学习推理引擎Neuropod
轻松调用 TensorFlow、PyTorch 等多框架,Uber 开源深度学习推理引擎 Neuropod

要在整个机器学习栈中添加对一个新的深度学习框架的支持,既费资源,又费时间。

Swift与谷歌的可微编程项目
Swift 与谷歌的可微编程项目

两年前,谷歌的一个小型团队开始致力于使 Swift 成为第一种具有一流语言集成可微编程能力的主流语言。

TensorFlow On Flink 原理解析
TensorFlow On Flink 原理解析

简介: 本文将分享如何使用一套引擎搞定机器学习全流程的解决方案。先介绍一下典型的机器学习工作流程。如图所示,整个流程包含特征工程、模型训练、离线或者是在线预测等环节。

Google开源新TensorFlow运行时TFRT,将取代现有运行时
Google 开源新 TensorFlow 运行时 TFRT,将取代现有运行时

最终,TFRT 将成为 TensorFlow 的默认运行时。

2020年软件工程现状:Python或将成为第一大编程语言,中国开源涨势最猛
2020 年软件工程现状:Python 或将成为第一大编程语言,中国开源涨势最猛

现在,是时候谈一谈 2020 年及以后的软件工程状况了。

InfoQ 2020 年 JavaScript 和 Web 开发趋势报告
InfoQ 2020 年 JavaScript 和 Web 开发趋势报告

Web 开发始终是令人感兴趣的领域,几乎每天都会有新的 JavaScript 启动。

刚刚,旷视重磅开源深度学习框架天元MegEngine
刚刚,旷视重磅开源深度学习框架天元 MegEngine

技术细节、关键特性、开源信息.... 有关天元的一切,本文一“网”打尽。

Spotify开源Terraform:用于在GKE上运行Kubeflow
Spotify 开源 Terraform:用于在 GKE 上运行 Kubeflow

Spotify 开源了自研的 Terraform 模块,用于在 Google Kubernetes Engine(GKE)上运行机器学习流水线软件 Kubeflow。

谷歌开源用于训练量子模型的机器学习框架TensorFlow Quantum
谷歌开源用于训练量子模型的机器学习框架 TensorFlow Quantum

在过去几年,经典的 ML 模型解决了科学领域诸多难题,在癌症检测、地震余震预测、极端天气预测以及系外行星探测等方面发挥了巨大作用。

软件开发人员学习ML:是不是本末倒置了?
软件开发人员学习 ML:是不是本末倒置了?

在 ML 被“大众化”之后,开发人员需要了解的不是实现细节,而是如何部署这些 AI 算法。

深度学习框架SINGA升级为Apache顶级项目
深度学习框架 SINGA 升级为 Apache 顶级项目

这表明了 SINGA 项目所达到的成熟度和稳定性。SINGA 已经得到了银行、医疗健康等多行业中企业的应用。

放弃自研转向PyTorch!估值二百多亿的Chainer母公司倒戈
放弃自研转向 PyTorch!估值二百多亿的 Chainer 母公司倒戈

出现至今,Chainer 就被冠以“小众”的称号。如今,属于 Chainer 的时代也要结束了,其母公司 Preferred Networks(以下简称“PFN”)正式宣布转向 PyTorch,随着最新升级版本 v7 的发布, Chainer 将进入维护阶段。Preferred Networks 将为 Chainer 用户提供文档和库以便他们将项目迁移至 PyTorch。

基于 TensorFlow 2.0 的长短期记忆网络进行多类文本分类
基于 TensorFlow 2.0 的长短期记忆网络进行多类文本分类

本文介绍了如何基于 TensorFlow 2.0 的长短期记忆网络进行多类文本分类,非常实用,希望对读者有所启迪。

TensorFlow 2.0迁移学习实践指南
TensorFlow 2.0 迁移学习实践指南

本文介绍了如何快速应用 Tensorflow 2 已有模型进行训练。

2017到2019,AI三年浮沉记
2017 到 2019,AI 三年浮沉记

回顾过往,人工智能技术也是更迭换代,风云跌宕。年关将至,InfoQ 也趁着这股小热度总结了下 2017 年到 2019 年人工智能领域有哪些“暗潮涌动”。

哪个机器学习框架在学术界和工业界更流行,是PyTorch还是TensorFlow?
哪个机器学习框架在学术界和工业界更流行,是 PyTorch 还是 TensorFlow?

本文中深入探讨它们的不同,以及为何选择。

最新技术雷达:BERT尚需评估,10倍工程师暂缓
最新技术雷达:BERT 尚需评估,10 倍工程师暂缓

Tensorflow 2.0 被认为可试验,BERT 和联邦学习被认为尚处评估阶段

如何基于 TensorFlow 2.0 用十行代码实现性能最佳的 NLP 模型?
如何基于 TensorFlow 2.0 用十行代码实现性能最佳的 NLP 模型?

一文手把手教你如何基于 TensorFlow 2.0,仅用十行代码即可实现性能最佳的自然语言处理模型。

    人工智能在文本、视频、语音、音乐等领域的最新发展和应用
    人工智能在文本、视频、语音、音乐等领域的最新发展和应用

    马维英 | 字节跳动副总裁 人工智能实验室负责人

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    腾讯课堂微服务上云,架构演进中的思考

    王昂 | 腾讯 在线教育部后台开发组组长

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    从 Darknet 到 Tensorfow: 图像识别一站式平台的工程实践

    张力柯 | 腾讯互娱 品质管理部 Turing Lab 副总监

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