2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...// m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字// 返回值：i..... 有几个合法的数组！
在这方面，TensorFlow的主要竞争对手是PyTorch 。 TensorFlow优点： 它非常适合创建和试验深度学习架构，便于数据集成，如输入图形，SQL表和图像。...尽管有些人认为 PyTorch 仍然是一个新贵框架，试图在 TensorFlow 主导的世界中开拓一席之地，但数据却揭示了另一个真相。...它与 numpy 类似，非常具有 python 风格，并且可以轻松地与其他 Python 生态系统集成。例如，你可以在 PyTorch 模型中的任何地方简单地插入一个 pdb 断点就能用了。...一旦你的 PyTorch 模型进入此 IR，我们将获得图形模式的所有好处。我们可以在不依赖 Python的情况下以 C ++ 部署 PyTorch 模型，或对其进行优化。...最后补充一下，在机器学习框架之争中，除了 TensorFlow 和 PyTorch 之外，还有其他一些用户也很广泛的框架，比如 DeepMind 用于创建具有复杂架构的神经网络，建立在 TensorFlow
我们还创建了一个非常酷的针对每个深度学习框架的信息图表，附在在文章的末尾，为每个数据科学家所必备。 目录 一、什么是深度学习框架？...可以在本文的评论部分告诉我，我们再做讨论。 安装TensorFlow也是一个非常简单的任务。...我是PyTorch的拥护者，在我所研究过的框架中，PyTorch最富灵活性。 PyTorch是Torch深度学习框架的一个接口，可用于建立深度神经网络和执行张量计算。...与特定功能的预定义的图表不同，PyTorch提供了一个框架，用于在运行时构建计算图形，甚至在运行时也可以对这些图形进行更改。当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。...Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用tf.keras.构建模型。 Caffe 在图像数据上构建深度学习模型时，Caffe是不错的选择。
那么，你如何发展一种直觉，并对机器学习有一个全面的了解呢？一个好的方法是创建机器学习模型。 假设你还不知道如何从头开始创建所有这些算法，那么你就需要使用一个已经为你实现了所有这些算法的库。...那个库就是TensorFlow。 在本文中，我们将创建一个机器学习模型来将文本分类。我们将介绍以下主题： TensorFlow如何工作 什么是机器学习模型 什么是神经网络？...tf.Graph TensorFlow中的每个计算都被表示为一个数据流图。...这些节点也被称为特征或神经元，在上面的图像中，它们由每个圆圈表示。 在输入层中，每个节点都对应于数据集中的一个单词（我们将在稍后看到它是如何工作的）。 如所解释这里，每个节点（神经元）被乘以权重。...要做到这一点，你会做两件事情： 为每个单词创建一个索引 为每个文本创建一个矩阵，如果文本中有一个单词，则值为1，否则为0 让我们看看代码来理解这个过程： import numpy as np #numpy
作为一个Go开发者而不是一个Java爱好者，我开始关注Go绑定，以便了解他们创建了什么样的任务。 Go绑定 ?...安装Tensorflow for Go的时候已经明确说明了： TensorFlow提供了可用于Go程序的API。这些API特别适合于加载用Python创建并需要在Go程序中执行的模型。...图中的每个节点都必须具有唯一的名称。每个节点都用名称来标识。 节点的名称与用名字来定义的操作相同吗？是的，但还有更好的答案，不完全是，节点的名称只是操作的一部分。...我们可以从教程中阅读到，即使在使用模板T时，我们也必须对每个支持的重载显式地注册内核。内核是以CUDA方式对C/C++函数进行的引用，这些函数将会并行执行。...从图形中获取值时，必须做同样的事情。 执行go run attempt3.go。结果： ? 万岁！ 提问时间 关于Tensorflow的架构，我们学到了什么？每个操作都与自己的一组内核相关联。
因此，作为每个ML算法，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估的通常的ML工作流程。为了简洁起见，我列出了如何处理神经网络问题的DO DO列表。...它恰当地称为“类固醇类” 使用TensorFlow的优点是： 它具有直观的结构，因为顾名思义，它具有“张量的流动”。您可以轻松地显示图形的每个部分。...在TensorFlow中运行程序的通常工作流程如下： 构建计算图，这可以是TensorFlow支持的任何数学运算。 初始化变量，编译前面定义的变量 创建会话，这是魔法开始的地方！...在会话中运行图形，将编译的图形传递给会话，该会话开始执行。 关闭会话，关闭会话。...上面的图像被表示为numpy数组，如下所示 ? 为了方便数据操作，我们将所有图像存储为数字数组 temp = [] 由于这是一个典型的ML问题，为了测试我们模型的正常运行，我们创建一个验证集。
但是，除了这些流行的工具之外还有一个世界——一个隐藏在机器学习工具下的地方。这些并不像他们的同行那样出色，但可以成为许多机器学习任务的救星。 ? 在本文中，我们将介绍21种用于机器学习的开源工具。...我强烈建议你花一些时间浏览我提到的每个类别。除了我们通常在课程和视频中学到的东西之外，还有很多需要学习的地方。...这是一个广阔的领域，我可以想象第一步可能会多么令人生畏。没有编程经验的人能否在机器学习中取得成功？ 事实证明，你可以！...TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一组工具，可帮助开发人员在移动设备（Android和iOS），嵌入式和物联网设备上运行TensorFlow模型。...TensorFlow.JS - TensorFlow.JS可以成为你在网络上部署机器学习模型的首选。它是一个开源库，可让你在浏览器中构建和训练机器学习模型。 ?
（我发誓，这不会是另一个MNIST训练教程，Google和许多其他开发人员已经用尽了这个话题）。 在这篇文章中，我们将学习一些通用的技巧，一步一步为移动设备准备一个TFLite模型。...这是我创建的一张图表，展示了如何从一个转换到另一个，一步一步解释这中间涉及到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...训练后在Tensorboard中可视化graph.pbtxt - 在这里，我们标记了输入和输出图层以及仅用于模型训练中的不必要图层。 使用Tensorboard，我们可以看到训练脚本中生成的每个图层。...不要让TensorFlow为您做。由于我们在训练脚本中做了一些小改动，我们可以轻松填写每个转换工具中的不同选项。...附录 使用Tensorboard 我创建了一个修改版本的import_pb_to_tensorboard.py，以支持导入图形定义(.pb)、图形定义文本（.pbtxt）和保存模型（.pb）文件类型。
我以前花了数周时间调试代码。更糟糕的是，在大多数情况下，我不知道如何进行-我可以看到我的代码没有训练好，但是我不知道是因为该模型无法学习，或者是由于实现存在错误。如果是后者，错误在哪里？...而且，您通常可以将许多张量分组到一个节点中。例如，在具有许多变量的多层神经网络中，每个变量都是张量。但是您只需要将整个网络可视化为一个节点。...使用张量方程评估对算法中的每个方程执行以下操作： 在每个优化步骤中，通过在session.run中添加它们来评估所涉及的张量。 用这些张量求值以numpy编写相同的方程式，以计算所需的值。...在Python世界中，您可以使用循环，调用任意函数；它比Tensorflow世界中的方法容易得多。...这样可以将图形从数百个节点减少到十二个左右，从而使人类研究变得切实可行。自动断言生成减少了写下断言所需的时间。 在张量方程评估中，您将检查Python世界中的每个方程。
我强烈建议你花一些时间浏览我提到的每个类别。除了我们通常在课程和视频中学到的东西之外，还有很多需要学习的地方。...这是一个广阔的领域，我可以想象第一步可能会多么令人生畏。没有编程经验的人能否在机器学习中取得成功？ 事实证明，你可以！...用于模型部署的开源机器学习工具 部署机器学习模型是最容易被忽视但重要的任务之一，它几乎肯定会在采访中出现，所以你可能也很熟悉这个话题。 以下是一些框架，可以更轻松地将你的项目部署到现实世界的设备中。...TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一组工具，可帮助开发人员在移动设备（Android和iOS），嵌入式和物联网设备上运行TensorFlow模型。...TensorFlow.JS - TensorFlow.JS可以成为你在网络上部署机器学习模型的首选。它是一个开源库，可让你在浏览器中构建和训练机器学习模型。
对我来说，针对我构建用于解决困难问题的新框架和模型，要保持心理语境已经是相当繁重的任务了，因此对模型有一个完全不同的表示非常有用；TensorBoard的图形可视化工具在这里非常有用。...想了解在CPU上使用异步运行方式输入数据给GPU的细节，或是为你自己的队列创建基准，可以看看Luke这篇优秀的文章，TensorFlow Data Input (Part 2): Extensions。...但是，如果你在云环境下部署一个模型，你想知道你的模型可以在可用的硬件下运行，而不会与可能与此硬件通讯的其他代码发生不可预测的交互。...CUDA的环境标志，但对我的模型开发工作流程来说，记住“每个shell脚本一个GPU”更容易。...我们感谢所有的谷歌开发者为实现良好抽象（例如队列中的流式数据）而付出的努力。 开放工具最好的地方就是，社区人员为解决一个问题实现了一个非常聪明的技巧或创新方式。
事实上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。它是开源的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...但是你知道他们在Python中也有一个模型可解释性库吗？ H2O的无人驾驶AI提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为。...那里有更多的库，但这些是每个数据科学家应该知道的核心库。 我错过了任何Python库？或者我们列表中您特别有用的任何库？请在下面的评论部分告诉我们！
事实上，scikit-learn建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。它是开源的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重用。 ?...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...但是你知道他们在Python中也有一个模型可解释性库吗？ H2O的无人驾驶AI提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为。...它正在成为深度学习中的一种流行功能，所以要留意这一点。 /* LibROSA */ LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python库。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。 ?
在定义计算图时，我为输入x，权重w1和w2以及目标y创建placeholders进行占位。然后在前向传播中，我计算目标y的预测以及损失值（损失值为y的真实值与预测值之间的L2距离）。...在这个例子中，对一个与之前例子中相似的神经网络进行训练，我首先将模型对象定义为一系列图层，然后定义优化器对象。接下来，我建立模型，指定损失函数，并用单个“fit”曲线来训练模型。 2. ...正如你所看到的，我首先为数据和权重创建随机张量。然后我计算正向传播过程中的预测和损失，并在反向传播过程中手动计算梯度。我也为每个权重设置梯度下降步长。最后，我通过多次运行该功能来训练网络。 4. ...训练好模型后，我们将在一个扩展名为.caffemodel的文件中获得训练好的模型。 我不会为Caffe做代码展示，但是您可以在 Caffe 的主页上查看一个教程。...您可以轻松地训练模型而无需编写任何代码。它的Python接口非常有用，因为您可以在不使用Python代码的情况下部署模型。不利的一面是，您需要为每个新的GPU图层编写C++内核代码（在Caffe下）。
在开始之前，我将简要介绍深度学习在许多高级人工智能应用程序中的作用，以及Nvidia Jetson最适合解决的一类应用程序，然后，我将讨论各种使开发人员使用的深度学习的软件框架，重点讨论由谷歌发布的流行开源框架...然后，我将提出一个使用tensorRT预训练的tensorflow模型进行图像分类的项目，这个项目可以在github上查看。...在我们开始讨论如何将tensorflow模型转换为tensorRT之前，我想介绍一下深度学习。 深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。...在典型的工作流程中，开发人员通过在Python中进行tensorflow API调用来定义计算图形，Python调用创建一个图形数据结构，完全定义神经网络，然后开发人员可以使用明确定义的图形结构来编写训练或推理过程...通过使用tensorRT优化Tensorflow模型并在Jetson tx2上进行部署，在相同配置下测试的每个模型在使用张量RT进行优化时执行的速度超过两倍，从而实现了性能改进. ?
在这篇文章中，我将介绍TensorFlow。...因此，与每个ML算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规ML工作流程。我列出了一个如何处理神经网络问题的待办事项清单： 检查神经网络是否可以提升传统算法。...典型的“张量流” 每个库都有自己的“实施细节”，即按照其编码模式编写的一种方法。例如，在执行scikit-learn时，首先创建所需算法的对象，然后在训练集上构建一个模型，并对测试集进行预测。...创建会话。 在会话中运行图形。 关闭会话。 接下来，让我们写一个小程序来添加两个数字！...上面的图像表示为numpy数组，如下所示： 为了更简单的数据处理，让我们将所有的图像存储为numpy数组： 由于这是一个典型的ML问题，为了测试我们模型的正确功能，我们创建了一个验证集。
答：主要好处: TensorFlow可以自动计算你的梯度(使用反向模式autodiff)。 TensorFlow可以在不同的线程中并行地运行并行操作。...不行 如果您创建一个包含变量w的计算图g，那么启动两个线程并在每个线程中打开一个会话，这两个线程都使用相同的图g，那么每个会话都有自己的变量w的副本，还是它会被共享?...在本地TensorFlow，会话管理变量值,如果您创建一个包含一个变量w图g,然后启动两个线程,每个线程中打开一个本地会话,都使用相同的图g，每个会话将有它自己的变量的副本w。...placeholder 通常用于在执行阶段为TensorFlow提供训练或测试数据。它们也可以用于将值传递给赋值节点，以更改变量的值(例如，模型权重)。...如何将一个变量设置为您想要的任何值(在执行阶段)? 在构造计算图时，可以指定一个变量的初始值，当在执行阶段运行变量的初始化器时，它将被初始化。
如果您使用此数据集创建内容，请通过电子邮件或AI实验告知我们。 我们还在tensorflow.org上发布了用于培训您自己的绘图分类器的教程和模型。...这个模型的开源TensorFlow实现可以在Magenta Project中找到，(链接到GitHub repo /树/主/品红/模型/ sketch_rnn))。...您还可以在此Google研究博客文章中阅读有关此模型的更多信息。数据以适合输入到递归神经网络的格式存储在压缩的.npz文件中。...每个类别都将存储在自己的.npz文件中，例如cat.npz。 如果您想使用超过70K的培训示例，我们还提供了每个类别的完整数据。它们与.full.npz扩展一起存储。...使用Colab在tf.keras中训练模型，并使用TensorFlow.js在浏览器中运行由Zaid Alyafeai提供 代码和工具 Quick Draw处理Cody Ben Lewis Quick
我们能生成一首诗吗？ （文字生成） 我们可以生成一张猫的照片吗？ （GANs） 我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？ （NMT） 我们可以描述图像内容吗？...以下每个示例都是端到端的，并遵循类似的模式： 自动下载训练数据集。 预处理训练数据，并创建tf.data数据集以在输入管道中使用。 使用tf.keras模型子类API定义模型。...您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它（或者您也可以从GitHub下载它作为Jupyter笔记本）。代码在笔记本中详细解释。...（这是一个基于角色的模型，在训练的短时间内 - 它已经成功地从头开始学习这两件事）。如果您愿意，可以通过更改单行代码来更改数据集。...我们还生成了一个注意力图，它显示了模型在生成标题时所关注的图像部分。 例如，当模型预测单词“surfboard”时，模型会聚焦在图像中的冲浪板附近。
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