1. 云栖社区>
  2. 全部标签>
  3. #TensorFlow#
TensorFlow

#TensorFlow#

已有7人关注此标签

内容分类:
博客 | 问答 | 视频 | 资料 |

《TensorFlow深度学习实战》一导读

本书介绍如何有效地使用谷歌的深度学习开源框架TensorFlow,还将实现不同的深度学习网络。本书除了对一些常见的模型进行了理论介绍,还给出了完整的实现代码,不仅能够对深度学习初学者进行理论与实践的指导,还能为开发人员提供程序设计借鉴。

深度学习 分布式 架构 机器学习 函数 TensorFlow 神经网络

函数计算部署机器学习遇到的问题和解法

随着 Serverless 的流行,将应用迁移到云上已经成了一种必然的趋势。我们今天来看一下如何将机器学习应用迁移到函数计算上。 1. 本地开发 首先我们看一下本地开发机器学习应用的步骤。我们大概可以将本地开发概括为三个步骤,分别是代码编写,安装依赖,运行调试。

python 机器学习 TensorFlow 函数计算

[TensorFlow笔记乱锅炖] tf.multinomial(logits, num_samples)使用方法

tf.multinomial(logits, num_samples) 第一个参数logits可以是一个数组,每个元素的值表示对应index的选择概率。假设logits有两个元素,即[0.6,0.4],这表示的意思是取 0 的概率是0.6, 取 1 的概率是0.4。

机器学习 LOG index 数组 TensorFlow tf.multinomial

开源大数据周刊-第105期

资讯 340亿美元收购红帽,IBM在拥挤的云市场另辟蹊径 Hadoop真的要死了吗?程序员的革命or灾难:机器人在GitHub修复bug、与人不相上下 基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估 如期而至!谷歌开源 BERT 模型源代码 4年数据涨万倍,Uber大数据平台四...

云栖社区 深度学习 分布式 大数据 hadoop 人工智能 spark 流式计算 开源大数据 github TensorFlow 谷歌 NLP Streaming Uber

AI赋能一键自动检测:页面异常、控件异常、文本异常

1.前言 闲鱼质量团队一直致力于交付高质量的app给用户,当前随着AI技术不断发展,TensorFlow大热,也给测试手段带来了更多种可能,本文接下来给大家介绍AI在闲鱼测试的一点实践:如何应用AI技术通过图片找bug。

机器学习 数组 TensorFlow

TensorFlow Lite源码解析--模型加载和执行

TensorFlow Lite是专门针对移动和嵌入式设备的特性重新实现的TensorFlow版本。相比普通的TensorFlow,它的功能更加精简,不支持模型的训练,不支持分布式运行,也没有太多跨平台逻辑,支持的op也比较有限。但正因其精简性,因此比较适合用来探究一个机器学习框架的实现原理。不过准确讲,从TensorFlow Lite只能看到预测(inference)部分,无法看到训练(t

函数 阿里技术协会 源码 node 数据结构 TensorFlow tensorflowlite

TensorFlow VS TensorFlow Mobile VS TensorFlow Lite

# TensorFlow的简介 TensorFlow是一个机器学习框架,其整体架构设计主要分成Client,Master和Worker。解耦的架构使得它具有高度灵活性,使它可以方便地在机器集群上部署。 ### TensorFlow的代码架构 TensorFlow整体架构如下(图片来自[官网](https://www.tensorflow.org/extend/architecture))

android 机器学习 阿里技术协会 Framework Core Mobile TensorFlow

TensorFlow的新型模型优化工具包可使模型速度提高3倍

本周TensorFlow推出了一个新的模型优化工具包。这套技术同时适用于新老开发员以优化机器学习模型,特别是运行TensorFlowLite的开发人员。任何现有TensorFlow模型均适用。

机器学习 TensorFlow 神经网络

Google开发者大会将揭晓哪些黑科技(上)

作者:闲鱼技术-青页 背景 长期以来,使用 UI 侧的代码,精确的还原设计师的设计稿,一直是 界面侧的工程师 需要投入大量的时间和精力去完成,另外由于工作中交流涉及到的修改,往往会耗费 设计师和工程师的 大量精力,让我们的时间有大量的消耗。

深度学习 布局 google TensorFlow 谷歌 UI自动化 gdd

基于 TensorFlow 、OpenCV 和 Docker 的实时视频目标检测

本文将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时(网络摄像头)和视频的目标检测。

python docker 线程 容器 多进程 脚本 TensorFlow OpenCV

Kubeflow实战系列:阿里云上小试TFJob

`tf-operator`是Kubeflow的第一个CRD实现,解决的是TensorFlow模型训练的问题,它提供了广泛的灵活性和可配置,可以与阿里云上的NAS,OSS无缝集成,并且提供了简单的UI查看训练的历史记录。

配置 集群 metadata TensorFlow kubernetes Kubeflow

云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践

本文将介绍TensorFlow在阿里云GPU云服务器上的单机性能表现,并对单机多卡的性能调优给出了一些建议。

深度学习 性能 云服务器 Server GPU TensorFlow 神经网络 卷积神经网络 单机多卡

人人都会深度学习之Tensorflow基础快速入门

内容包含Tensorflow运行原理,Tensor上面常见的操作,常见API的使用,公式推导,Tensorboard,张量形状变换,张量上的数据操作,算术操作,矩阵操作,规约操作,序列比较和索引,共享变量,Graph图的操作,Tensorflow分布式部署,多层神经网络的搭建,神经元拟合的原理及生物智能方面得到的灵感。

深度学习 分布式 索引 序列 机器人 TensorFlow 神经网络

6
GO