作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误,这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中,'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题,有几种方法可以尝试:
目录 前言 升级spark到2.0 将geotrellis最新版部署到spark2.0(CDH) 总结 一、前言 事情总是变化这么快,前面刚写了一篇博客介绍如何将geotrellis移植导CDH中(见geotrellis使用(二十四)将Geotrellis移植到CDH中必须要填的若干个坑),刚各种折腾几天,就又跑不起来了,查找一番,发现是由于将geotrellis升级到最新版造成的,所以不得不赶紧再救火。原来是最新版以及以后的版本geotrellis都不再支持spark2.0以下版本,没办法只
导读: 自 2015 年开源以来,TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富,一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一,当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月,TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比,新版本带来了太多的改变,最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做? 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利!
关于TensorFlow 2.0 preview,在谷歌开源战略师 Edd Wilder-James 曾将公开的一封邮件就有介绍,TensorFlow 2.0 预览版将在今年正式发布,并称其是一个重大的里程碑。将会把重点放在易用性上,而 Eager Execution 将会是 TensorFlow 2.0 的核心功能。
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始,TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络(NN)提供高性能 API。然而,借助于机器学习(ML)社区对它的兴趣以及时间上的优势,这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种基于新API的教程看上去的确简单易用,一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了,
从Function回忆起,函数是一个将参数元组映射到返回值的对象,或者,如果无法返回适当的值,则抛出异常。对于不同类型的参数,相同的概念函数或操作的实现方式通常非常不同:添加两个整数与添加两个浮点数有很大不同,这两个区别都不同于将整数添加到浮点数。尽管它们的实现存在差异,但这些操作都属于“加法”的一般概念。因此,在Julia中,这些行为都属于一个对象:+函数。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
InfoWorld 是致力于引领 IT 决策者走在科技前沿的国际科技媒体品牌,每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评选出当年的 “最佳开源软件”(2019 InfoWorld Bossie Awards,Best of Open Source Software awards),该奖项评选已经延续了十多年。
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布,Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
提到 TensorFlow,机器学习圈的人肯定很熟悉,它一直是最流行的开源深度学习框架之一。自 2015 年至今,成千上万的开源贡献者、开发人员、社区组织者、研究人员都投入到了这一开源软件库上。
官方宣布,新一年的钟声响起之时(2020年1月1日),就是Python 2落幕之日。
这次来自谷歌的工程师Cassie Kozyrkov。她发表博文称,TensorFlow升级到2.0版本后有了翻天覆地的变化, 对新手更加友好了。
今天来介绍一个小项目:在 TensorFlow 中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在 TensorFlow 中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习 TensorFlow 的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow 官方也提供了一个生成分形图案的教程 (地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,
摘要: 在使用2017年以前的NVIDIA GPU进行深度学习训练时,经常会遇到"Unsupported GPU Architecture 'compute_*'"的错误。本篇文章将介绍该错误的原因并提供解决方法。
机器之心原创 机器之心编辑部 现在都 2021 年了,机器学习好填的坑都已经填了,大家都在想怎么将模型用到各种实际任务上。我们再去讨论深度学习框架,吐槽它们的体验,会不会有点过时?并不会,新模型与新算法,总是框架的第一生产力。 从 Theano 一代元老,到 TensorFlow 与 PyTorch 的两元世界,到现在各个国产框架与工具组件的兴起。深度学习框架,总是跟随前沿 DL 技术的进步而改变。 不过今天并不是讨论深度学习框架的演变,而只是单纯分享一下在算法工程中,使用 TensorFlow 遇到的各种
今天来介绍一个小项目:在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念,与机器学习并无太大关系,但是通过分形的生成,我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算,以及如何进行基本的流程控制,是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。 在开始之前,需要说明的是,TensorFlow官方也提供了一个生成分形图案的教程(地址: www.tensorflow.org/tutorials/mandelbrot ),然而官方教程中生成的图像实在是太丑了,而且只能生成一种图案,我对官方的代码
写在前面 2017已经悄悄的走了,2018也已经匆匆的来了,我们在总结过去的同时,也要展望一下未来。俗话说一年之计在于春,虽说距立春还有一个多月,我觉得我们如果想从小白升级到大牛,应该早做计划,规划一下今年要学哪些新的技能呢?我们来一一探讨一下。 SpringBoot Spring Boot:是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式,Sprin
最近,TensorFlow 2.0版的开发者预览版发布没多久,这不,又有一篇优质教程来了。
Julia提供了所有需要用到的运算,包括:基本算术以及按位运算。 算数运算 # 加 julia > 1 + 2 3 julia > 1 + 2 + 3 6 # 减 julia > 2 - 1 1 julia > 1 - 2 -1 # 乘 julia > 2 * 4 8 julia > 2 * 4 * 2 16 # 除 # 无论两元是否为浮点,结果为均为浮点 julia > 4 / 2 2.0 # 逆除 julia > 4 \ 2 0.5 # 次方 julia > 4 ^ 2 16 # 模 j
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习(ML)生态系统”以来,该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
TensorFlow是一个由Google 开发的,关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行,并且它被很多组织所使用,其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.
关键时刻,第一时间送达! KS Knowledge Sharing 知识分享 现在是资源共享的时代,同样也是知识分享的时代,如果你觉得本文能学到知识,请把知识与别人分享。 写在前面 2017已经悄悄的走了,2018也已经匆匆的来了,我们在总结过去的同时,也要展望一下未来。俗话说一年之计在于春,虽说距立春还有一个多月,我觉得我们如果想从小白升级到大牛,应该早做计划,规划一下今年要学哪些新的技能呢?我们来一一探讨一下。 📷 SpringBoot Spring Boot:是由Pivotal团队提供的全新框架,其设
近日,Julia Computing 团队发表论文表示他们构建了一种可微编程系统,它能将自动微分内嵌于 Julia 语言,从而将其作为第一级的语言特性。也就是说,我们以后直接用 Julia 语言及可微编程就能写模型了?都不需要再调用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架了?
Julia附带了预定义的类型,表示复数和有理数,并支持所有标准数学运算和基本函数。定义了“ 转换”和“提升”,以便对预定义数字类型(原始的或复合的)的任何组合执行的操作均符合预期。
随着软硬件技术的发展,智能穿戴式设备逐渐从概念走向商用化。在过去几年内,Google、Apple以及Sony等科技公司在体积、功耗控制以及成本等方面做得越来越好,推出了一大批可穿戴产品,具有代表性的成果有:1. 智能手环:产品具备运动监测、睡眠监测、心率测量以及震动唤醒等功能;2. 智能眼镜:广泛应用于VR、AR领域。
谷歌机器智能团队负责分布式系统和并行计算的 Martin Wicke 今天在官博发布文章,介绍了名为 “TF2.0 晚间版”的版本,实际上是一个TensorFlow 2.0的开发者测试版。
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “对于Python而言,为什么TensorFlow正在慢慢死去?” 这篇观点尖锐的文章一出,就被LeCun的转发推向风口浪尖: 还能为啥,当然是因为PyTorch啊。 紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好?”这个经久不息的论战再次被掀起,网友们也纷纷开始从文章中找到共鸣、或予以反驳。 有TensorFlow深度使用者现身说法:现在我改用PyTorch了。 但也有尝试过好几种框架的网友表示:TensorFlow和Keras做快速实验更方便
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成Ten
前几年就流传着这样一种说法:Julia 会替代 Python,成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度,但作为科学计算方面的强大工具,Julia 优势已然显现,这意味着程序员的选择又多了一种。
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构,那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
过去的几年里推动机器学习技术稳步发展的根本性改变之一是训练和优化机器学习模型的巨大计算力。许多技术都是很年前就已经提出,唯有近几年提升的计算力可以为现实世界的问题提供足够优质的解决方案。这些计算能力的很大一部分是通过 GPU 获取的,其针对向量的计算能力最初是为图形而设计的,但机器学习模型通常需要执行复杂的矩阵运算,因此 GPU 同样表现出了非常好的性能。
鉴于机器学习(ML)对编程语言、编译器和生态系统的众多需求,现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决,而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口,但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时,机器学习模型基本上是可微分算法的思想(通常称为可微分编程)已经流行起来。
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
Julia有一个用于将数学运算符的参数提升为通用类型的系统,在其他各个部分中都提到了该系统,包括整数和浮点数,数学运算和基本函数,类型和方法。在本节中,我们将说明此提升系统如何工作,以及如何将其扩展为新类型并将其应用于除内置数学运算符之外的函数。传统上,就促进算术参数而言,编程语言分为两个阵营:
前几日分享了juila的一些特性和安装,今天让我们来学一下这个基本的语法。我的主要的参考文档来自于:
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤,然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后,提供了一些示例和常见问题解决方法。
在使用 TensorFlow 进行深度学习任务时,经常会遇到一些警告信息,其中之一就是 "WARNING:tensorflow:From"。这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。
要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成TensorFlow会话(tf.Session)时的一
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