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2017最流行的十大Python库

这个范式被称为静态计算图，因为你可以利用各种优化，而且这个图形一旦建成，就有可能运行在不同的设备上（因为执行与构建分离）。...然而，在自然语言处理等许多任务中，工作的量通常是可变的：在将图像提供给算法之前，可以将图像调整为固定的分辨率，但不能对可变长度的句子进行相同的处理。...3. caffe2 链接：https://caffe2.ai/ 这可能听起来很疯狂，但Facebook今年也发布了另一个很棒的DL框架。...它支持分布式训练，部署（即使在移动平台上），最新的CPU并且支持CUDA的硬件。虽然PyTorch可能更适合研究，但Caffe2适合在Facebook上看到的大规模部署。 另外，请看看近期的ONNX。...并在工作流程使用Jupyter Notebooks，这对你和你的同事来说非常棒。但是，你如何与那些不知道如何使用这些工具的人分享这项工作呢？你如何建立一个界面，使人们可以轻松地使用数据，可视化过程？

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13个最受欢迎的机器学习Python库

PyTorch 今年Facebook推出的DLT框架PyTorch，在深度学习社区中很受欢迎。PyTorch是构建在流行的Torch框架之上，尤其是它是基于Python的。...这个范例被称为静态计算图，因为你可以利用各种优化，而且这个图形一旦建成，就可以运行在不同的设备上。然而，在诸如自然语言处理之类的任务中，工作量通常是可变的。...Caffe2 这听起来可能不太现实，Facebook今年也发布了另一个的DL框架——caffe2。原来的Caffe框架已被广泛使用多年，并以非常不错的性能和经过测试的代码库而闻名。...与其他的库不同，它努力使API具有可预测的行为。如果你正在做一些涉及日期的小事，请查看更多的文档。...Dash近几年发布的一个用于构建Web应用程序的开源库，尤其是在纯Python语言中利用数据可视化的Web应用程序。

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    2017 十大最受欢的迎机器学习 Python 库

    这个范式被称为静态计算图，它很棒，因为你可以利用各种优化，并且图形一旦构建完成就能运行在不同的设备上。...这正是 PyTorch 和动态图的优势所在，让开发者在代码中使用标准的 Python 控制指令，图形在执行时被定义，给予开发者很大的自由，这对于多任务来讲是必不可少的。...3.Caffe2 虽然听起来很不可思议，但今年 Facebook 发布了另一个伟大的深度学习框架 —— Caffe2。...PyTorch 可能更适合做研究，而 Caffe2 更加适合大规模部署，就像在 Facebook 上看到的那样。 另外，你可以在 PyTorch 里构建并训练模型，同时用 Caffe2 部署！...PyVips 是最新发布的 libvips 的 Python 绑定包，它兼容 Python2.7 ~ 3.6（甚至是 PyPy），可以非常容易的用 pip 安装，并且和旧的绑定包兼容，你可以直接使用它，

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    2017最流行的十大Python库

    这个范式被称为静态计算图，因为你可以利用各种优化，而且这个图形一旦建成，就有可能运行在不同的设备上（因为执行与构建分离）。...3. caffe2 链接：https://caffe2.ai/ 这可能听起来很疯狂，但Facebook今年也发布了另一个很棒的DL框架。...并在工作流程使用Jupyter Notebooks，这对你和你的同事来说非常棒。但是，你如何与那些不知道如何使用这些工具的人分享这项工作呢？你如何建立一个界面，使人们可以轻松地使用数据，可视化过程？...它提供的工具可以轻松完成构建DL模型所需的工程工作：将数据（在本例中为图像）转换合适的格式输送到数据管道（TensorFlow的tfrecords）中，执行数据增强，在一个或多个gpu上运行训练（使用大型数据集时必须进行分布式培训...），运行评估度量，轻松地在TensorBoard中可视化 并用简单的API或浏览器界面部署训练号的模型，以便人们使用。

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    10个用于人工智能的开源工具框架

    与TensorFlow Core相比，这些更高级别的API通常更易于学习和使用。此外，更高级别的API使重复性任务更容易，并且在不同用户之间更加一致。...一些使用张量流的Google应用程序是： RankBrain：在www.google.com上大规模部署深度神经网络，用于搜索排名 初始图像分类模型：基准模型和对高精度计算机视觉模型的后续研究，从赢得2014...Facebook已经发布了一组扩展模块作为开源软件。 PyTorch是一个用于Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。...Keras被用作Deeplearning4j的Python API。 使用Skymind的模型服务器在生产中提供机器学习模型。...特征 分布式CPU和GPU Java，Scala和Python API 适用于微服务架构 通过迭代减少的并行训练 在Hadoop上可扩展 GPU支持在AWS上进行扩展 库： Deeplearning4J

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    一周AI最火论文 | 模型是否遗忘了我删除的数据？这个算法可以评估！

    阅读论文全文： https://arxiv.org/pdf/2004.10129v1.pdf 一个面向API的图无监督学习开源Python框架 本文介绍了Karate Club，它是一个结合了30多种先进的图形挖掘算法的...自单个输入的图像起，所学习的关系就成为我们3D人脸预测系统的基础。与以前的方法不同，预测的3D模型可以在不同的表达式下，与高度详细的几何图形进行绑定。这些前所未有的数据集和代码将向公众发布以供研究。...在本文中，研究人员描述了数据集构建的机制、重点介绍了挑战和关键设计方面的决策、概述了如何使用CORD-19、并预览了围绕数据集构建的工具和即将进行的共享任务。...https://sites.google.com/view/efficient-ft/home 如何使用单视图合成具有多平面的图像 https://single-view-mpi.github.io/...配合使用的C ++前端API https://pytorch.org/blog/pytorch-1-dot-5-released-with-new-and-updated-apis/ AI助力COVID19

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    6个开源数据科学项目给您的面试官留下深刻印象

    在这里详细介绍了DETR，以帮助了解其下方的工作方式以及如何将其用于对象检测任务。也可以查看Facebook AI团队发布的Colab笔记本，以查看DETR模型的实际应用。...顾名思义，使用OpenCV实时执行图像动画。看看从项目的GitHub存储库中获取的以下示例： ? 该模型模仿人在镜头前的表情，并相应地更改图像。这是对计算机视觉的出色使用，肯定会在内部进行尝试。...该Python库由Xander Steenbrugge创建并发布，Xander Steenbrugge是前两次DataHack峰会的著名发言人，该Python库使我们能够执行实时音频分析。 ?...正如Xander将其放在他的GitHub存储库中一样，这是： “使用PyAudio和Numpy从实时音频流中提取和可视化FFT功能的简单软件包，它可以在本地Python中进行实时音频分析。”...这个出色的资源库提供了许多视觉效果，模板和图形，可帮助构建完美的演示文稿或研究论文。 该项目的最好部分是可以在Google幻灯片上找到所有内容。

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    【重磅】Facebook 开源产业级深度学习框架 Caffe2，带来跨平台机器学习工具

    【新智元导读】Facebook 开发者大会今天召开。同时，Facebook 宣布开源 production-ready 的深度学习框架 Caffe2，轻量级、模块化，在移动端和云上都做了优化。...同时提供的还有 C++ 和 Python API，以及模型库 Caffe2 Model Zoo，里面有视觉、语音、翻译等预训练模型，方便开发人员和研究者直接使用。...在某些情况下，你可能希望使用现有的模型，跳过整个“学习”的步骤，在尝试训练你自己的模型之前，就熟悉深度学习是如何的实用和有效。 Caffe2 API：C++ & Python ?...Caffe2 给出了 C++ 和 Python 的 API。...Facebook 产业级跨平台机器学习工具 在 2016 年 11 月发布 Caffe2go 时，Caffe 作者贾扬清介绍说，Caffe2 是 Facebook 第一个具有产业实力的深度学习平台，可以跨平台用同样的代码集全速运行

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    工具 | Facebook 开源产业级深度学习框架 Caffe2，带来跨平台机器学习工具

    来源：caffe2.ai 作者：caffe2 team 译者：文强 【导读】近日，Facebook 宣布开源 production-ready 的深度学习框架 Caffe2，轻量级、模块化，在移动端和云上都做了优化...同时提供的还有 C++ 和 Python API，以及模型库 Caffe2 Model Zoo，里面有视觉、语音、翻译等预训练模型，方便开发人员和研究者直接使用。...在某些情况下，你可能希望使用现有的模型，跳过整个“学习”的步骤，在尝试训练你自己的模型之前，就熟悉深度学习是如何的实用和有效。...Caffe2 API：C++ & Python Caffe2 给出了 C++ 和 Python 的 API。...Facebook 产业级跨平台机器学习工具 在 2016 年 11 月发布 Caffe2go 时，Caffe 作者贾扬清介绍说，Caffe2 是 Facebook 第一个具有产业实力的深度学习平台，可以跨平台用同样的代码集全速运行

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    Facebook万字长文：AI模型全部迁移至PyTorch框架

    当软件捕获一个人在物理空间中的位置时，它就会在人物周围放置增强现实图形，以及这些图形应该如何与人物交互。 ?...有时模型在某些设备或操作系统上运行速度不如其他设备或操作系统快，导致用户体验不一致。 现在，使用 PyTorch 开发的相同模型，可以在几分钟内(如果不是几秒钟的话)跨多个设备和操作系统进行部署。...如今，Facebook 的工程师团队正在使用 PyTorch 创建一些语音应用程序的模型，这些程序包括 Facebook 的「你的名字如何发音」功能、 Portal 上的语音交互，以及文本到语音(text-to-speech...Facebook 的 TTS 团队最近构建并部署了一个具有最先进音频质量的系统，该系统部署在 CPU 服务器上，没有任何专门的硬件。...在模型训练端，PyTorch 具有方便、灵活和易于使用的界面、 python 编码、高度优化的操作员内核的综合套件以及高效的multi-GPU原语，使模型既易于调试又能快速进行大规模训练。

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    技术 | 人生苦短，请用Python——10大Python库汇总

    赶紧去了解一下，用它来支持你的Python项目吧，我们已经在Tryolabs上用上啦：） 2、PyTorch ?...与现有的其他库不同，它提供了一个可预测行为的API，这样就可以知道后面会发生什么。如果你正开发使用datetimes的复杂项目，这个库能让你更轻松！想要了解更多，请查阅文档。 5、Dash ?...请仔细阅读此指南，通过例子理解它如何运作。密切关注这个库，它绝对能给你节省不少时间。 8、imbalance-learn 理想状态下，我们有均衡的数据集可以用来训练模型，一切都很如意。...在构建深度学习模型时，它提供了必要的开发工具：转换图像数据为适用的格式，以供数据管道（TensorFlow的tfrecords）处理，进行数据增强，在一个或多个GPU上进行训练（在处理大型数据集时，必须使用分布式训练...比如抓取网站，进行应用测试，或在网上填表，但又不想使用API，这时自动化就变得很必要。Python提供了非常优秀的Requests库，可以辅助进行这些操作。

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    硬刚 Tensorflow 2.0 ，PyTorch 1.3 今日上线！

    为了在设备上更高效的运行 ML，PyTorch 1.3 现在支持从 Python 到在 iOS 和 Android 上部署的端到端工作流。 ?...下面的案例展示了如何在预训练的 ResNet 模型上应用模型可解释性算法，然后通过将每个像素的属性叠加在图像上来使其可视化。 ? ? ?...在预训练的 ResNet 模型上应用 Captum 更多关于 Captum，请移步：https://www.captum.ai/ CrypTen 加密 ML 通过基于云或机器学习即服务（MLaaS...Facebook 也发布了 CrypTen 来更好地帮助研究人员理解如何应用其中的某些技术，这是一个新的基于社区的研究开源平台，用于推动隐私保护 ML 领域的发展。 ?...五 Pythorch 1.3 意义及未来计划 Facebook 首席技术官迈克•施罗普弗（Mike Schroepfer）在会议开始时表示，在过去两年里，Facebook 已经不再使用其前身 Torch

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    硬刚 Tensorflow 2.0 ，PyTorch 1.3 今日上线！

    为了在设备上更高效的运行 ML，PyTorch 1.3 现在支持从 Python 到在 iOS 和 Android 上部署的端到端工作流。 ?...下面的案例展示了如何在预训练的 ResNet 模型上应用模型可解释性算法，然后通过将每个像素的属性叠加在图像上来使其可视化。 ? ? ?...在预训练的 ResNet 模型上应用 Captum 更多关于 Captum，请移步：https://www.captum.ai/ CrypTen 加密 ML 通过基于云或机器学习即服务（MLaaS）平台的实际应用提出了一系列安全和隐私挑战...Facebook 也发布了 CrypTen 来更好地帮助研究人员理解如何应用其中的某些技术，这是一个新的基于社区的研究开源平台，用于推动隐私保护 ML 领域的发展。 ?...五Pythorch 1.3 意义及未来计划 Facebook 首席技术官迈克•施罗普弗（Mike Schroepfer）在会议开始时表示，在过去两年里，Facebook 已经不再使用其前身 Torch

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    效率回归，工具库之美「GitHub 热点速览」

    ，发布时间不超过 14 day 的项目会标注 New，无该标志则说明项目 release 超过半月。...本周特推 1.1 多平台图形库：igl 主语言：C++ New 本周 Facebook 刚开源的多平台图形库，可用来控制 GPU，通过底层的跨平台接口封装了常见 GPU 功能，支持各类图形 API（例如...据不完全统计，mux 被 6.6k 个项目，以及 117k 个 GitHub 用户使用着。...New Reflex 可让你用 Python 开发高质量的定制化 Web 服务，安装和使用也非常简单，在示例部分给出了围绕 DALL·E 创建的一个图像生成的用户界面： GitHub 地址→https...往期回顾 往期回顾： 如何构建高效、可观的系统「GitHub 热点速览」 好用到飞起的新项目「GitHub 热点速览」

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    回顾 | Facebook开源产业级深度学习框架 Caffe2

    Facebook一直在与开源社区一起建立这样一个框架。...（关于如何将 Caffe 模型转换为 Caffe2 模型主页上有非常详细而且友好的教程。） 图像分类 ? 图像分割 ? 对象和场景标记 ? 风格 ? 人脸 ? 视频处理 ?...在某些情况下，你可能希望使用现有的模型，跳过整个“学习”的步骤，在尝试训练你自己的模型之前，就熟悉深度学习是如何的实用和有效。 Caffe2 API：C++ & Python ?...Caffe2 给出了 C++ 和 Python 的 API。...Facebook 产业级跨平台机器学习工具 在 2016 年 11 月发布 Caffe2go 时，Caffe 作者贾扬清介绍说，Caffe2 是 Facebook 第一个具有产业实力的深度学习平台，可以跨平台用同样的代码集全速运行

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    Facebook万字长文：AI模型全部迁移至PyTorch框架

    当软件捕获一个人在物理空间中的位置时，它就会在人物周围放置增强现实图形，以及这些图形应该如何与人物交互。...有时模型在某些设备或操作系统上运行速度不如其他设备或操作系统快，导致用户体验不一致。 现在，使用 PyTorch 开发的相同模型，可以在几分钟内(如果不是几秒钟的话)跨多个设备和操作系统进行部署。...如今，Facebook 的工程师团队正在使用 PyTorch 创建一些语音应用程序的模型，这些程序包括 Facebook 的「你的名字如何发音」功能、 Portal 上的语音交互，以及文本到语音(text-to-speech...Facebook 的 TTS 团队最近构建并部署了一个具有最先进音频质量的系统，该系统部署在 CPU 服务器上，没有任何专门的硬件。...在模型训练端，PyTorch 具有方便、灵活和易于使用的界面、 python 编码、高度优化的操作员内核的综合套件以及高效的multi-GPU原语，使模型既易于调试又能快速进行大规模训练。

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    【干货】快速上手图像识别：用TensorFlow API实现图像分类实例

    【导读】1月17日，Arduino社区的编辑SAGAR SHARMA发布一篇基于TensorFlow API的图像识别实例教程。...作者通过TensorFlow API快捷地实现一个命令行图像分类例子，详细介绍了如何按步骤下载模型、加载图像、执行图像识别命令。...Tensorflow Image Recognition Python API Tutorial On CPU with Inception-v3 (In seconds) 在CPU上使用使用Inception-v3...网络（以秒为单位） 这里给出在没有使用任何GPU的情况下，在笔记本电脑或计算机上进行图像识别的最快速和最简单的方法，因为它只用API和您的CPU就足够了。...我对这个API小有了解，因为它来自tensorflow的早期版本。这是一个在1000类上训练的cnn模型。更多详细信息，请参阅tensorflow页面。

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    如何通俗理解API?

    在某种程度上，大多数大公司已经为他们的客户或内部使用构建了API。 但是如何用简单的语言解释API呢?还有什么比在开发和商业中使用的更广泛的含义吗?首先，让我们回过头来看看web本身是如何工作的。...从长远来看，你可以在你的笔记本电脑上启动一个服务器，它可以为整个网站提供网络服务(事实上，工程师们在向公众发布网站之前会使用一个本地服务器来开发网站)。...对于浏览器(也称为客户机)，Facebook的服务器是一个API。这意味着每次访问Web上的页面时，都要与某个远程服务器的API进行交互。...另外，您的浏览器通常可以绕过您的服务器直接向谷歌的服务器发送API请求。这个谷歌日历的API与其他远程服务器的API有何不同?在技术术语中，区别在于请求和响应的格式。...总而言之,当一个公司给客户提供了一个API,它只是意味着他们已经建立了一套专用的url返回纯数据响应——这意味着反应不会包含这种表象的开销你期望在一个网站这样一个图形用户界面。

    1.3K20

    18个面向开发人员的机器学习平台

    开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。...Accord.NET Framework 图像和音频处理库使用C＃编程语言编写，然后与Accord.NET框架结合使用。...在大量的在线资源，文档和教程的帮助下，TensorFlow提供了一个包含数值计算形式的数据流图的库。这种方法的目的是允许开发人员在包括移动设备，平板电脑和台式机在内的多种设备上启动深度学习框架。...Veles 使用C ++编写并使用Python进行节点协调，Veles是三星对ML环境的贡献。那些已经需要可以立即用于数据分析并且由经过训练的模型组成的API的开发人员将在Veles中找到价值。...它旨在为开发人员提供基于图像的自动检测工具。Caffe被世界上一些最大的品牌使用，包括Pinterest和Facebook。

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    Facebook在AR领域重大突破：DeepFovea挑战节能极限，超低能耗刷新想象

    ‍ 新智元报道 编辑：科雨、白峰 【新智元导读】AR/VR领域一直是个大公司关注的焦点，近日，Facebook的Reality lab发布了提升图像渲染能力的渲染系统DeepFovea的demo，今天我就一起来看下...其中，Facebook就投入了大量资源在AR/VR的研究上，他们拥有的Reality Lab就主要致力于将现实世界和虚拟世界更好的融合在一起，并在相关领域中已经拥有许多成果： ?...如果想详细查看官方介绍，请访问下方链接： https://tech.fb.com/inventing-the-future/) 而对于AR和VR设备来说，为了达到令使用者可以长时间佩戴的效果，节能的设计就变得十分关键...如今，它可以生成与全分辨率图像在视觉上根本无法区分的图像，而渲染像素的数量的要求很低——只需不到10%即可。...Facebook的研究人员在发布了相关论文之后，对新的demo的开放，也代表着他们促进感知和神经渲染技术的发展的愿景。 有兴趣的小伙伴可以阅读原论文来进一步了解此新突破： ?

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