我将向您展示如何使用Google Colab，这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab，您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 感谢KDnuggets！...谷歌Colab是一个免费的云服务，现在它支持免费的GPU！ 您可以; 提高您的Python编程语言编码技巧。...image.png mnist_cnn.py文件 运行下面的代码在MNIST数据集上训练一个简单的convnet。 !python3 drive/app/mnist_cnn.py ?...GPU工作吗？ 要查看您当前是否在Colab中使用GPU，可以运行以下代码以进行交叉检查： import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name() ?...要解决此问题，您只需更改工作目录即可。（在本教程中，我更改为app文件夹）使用以下简单代码： import os os.chdir("drive/app") 运行上面的代码后，如果再次运行 !
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。...但是我觉得 Keras 包应该是自己独立的呀？ 我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...你可以把后端替换成任何你喜欢的后端，只要它遵守某些规则，你的代码就不需要更改。因此，你可以把 Keras 看作是一组用来简化深度学习操作的封装（abstraction）。...它实现了与 Keras 2.3.0 相同的 API（因此这个改变应该像更改 Keras 导入语句一样容易），但是对 TensorFlow 用户来说，它具有许多优势，例如对 eager execution...图 7：TensorFlow 2.0 生态系统中有什么新特性吗？我应该用 Keras 还是 tf.keras?
还是应该在TensorFlow 2.0中使用tf.keras子模块？ 作为Keras用户，我应该关注TensorFlow 2.0功能吗？...但是，用于与数据库进行交互的PHP代码不会更改（当然，前提是您使用的是某种抽象数据库层的MVC范例）。本质上，PHP并不关心正在使用哪个数据库，只要它符合PHP的规则即可。 Keras也是如此。...您可以将backend视为数据库，将Keras视为用于访问数据库的编程语言。您可以交换自己喜欢的任何backend，只要它遵守某些规则，您的代码就不必更改。...它实现了相同的Keras 2.3.0 API（因此切换应该像更改Keras导入语句一样容易），但是它对TensorFlow用户具有许多优势，例如支持eager execution, distribution...引用TensorFlow 2.0文档：“ MirroredStrategy支持在一台机器上的多个GPU上的同步分布式训练”。
利用恰当的框架来快速构建模型，而无需编写数百行代码，一个良好的深度学习框架具备以下关键特征： 优化的性能 易于理解和编码 良好的社区支持 并行化的进程，以减少计算 自动计算梯度 这五点也是我用来挑选五大顶级深度学习框架的标准...我喜欢TensorFlow的原因有两点：它完全是开源的，并且有出色的社区支持。TensorFlow为大多数复杂的深度学习模型预先编写好了代码，比如递归神经网络和卷积神经网络。...而Keras是一个高层的API，它为快速实验而开发。因此，如果希望获得快速结果，Keras会自动处理核心任务并生成输出。Keras支持卷积神经网络和递归神经网络，可以在CPU和GPU上无缝运行。...Torch是一个基于Lua的框架，而PyTorch则运行在Python上。 PyTorch是一个Python包，它提供张量计算。...张量是多维数组，就像numpy的ndarray一样，它也可以在GPU上运行。PyTorch使用动态计算图，PyTorch的Autograd软件包从张量生成计算图，并自动计算梯度。
你想开始进行深度学习吗? 这有一篇关于Keras的深度学习的文章（地址见下方链接），对图像分类的神经网络做了一个总体概述。然而，它缺少一个关键的因素——实际的动手练习。本文将试图填补这一空白。...在Neptune上，点击项目，创建一个新的CIFAR-10(使用代码:CIF)。 代码在Keras中，地址☞ https://keras.io/ 我们将使用Python 3和TensorFlow后端。...该代码中唯一的特定于Neptune的部分是logging。如果你想在另一个基础设施上运行它，只需更改几行。 架构和块(在Keras中) 将深度学习与经典机器学习区别开来的是它的组合架构。...要运行它，只需输入终端： $ neptune send lr.py--environment keras-2.0-gpu-py3--worker gcp-gpu-medium 这将打开一个浏览器选项卡，...我在训练集上的准确率达到了41%，更重要的是，37%的准确率在验证上。请注意，10%是进行随机猜测的基线。 多层感知器 老式的神经网络由几个密集的层组成。在层之间，我们需要使用一个激活函数。
我使用Keras——一个开源神经网络Python库。因为它的易用性，所以初学者可以很容易开始自己的深度学习旅程。...租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享和编辑文档与实时代码。 Keras可以在GPU上运行cuDNN —— 深层神经网络GPU加速库。...这种方法比典型的CPU快得多，因为它被设计用于并行计算。我建议你看看几个CNN基准，比较不同的GPU和CPU上最流行的神经网络的运行时间。...当你对它感到舒适，并需要更多的计算能力，我建议你应该使用一个g *类型的实例（g代表GPU后端）。 g2.2xlarge。 这是一个默认的GPU实例的定价是每小时约$ 0,772。 ?...在端口8888上添加自定义TCP规则。仅允许从您的IP地址（8888和22（ssh））访问它。 ? 所有的东西都准备好了，现在就可以发布一个实例了。 ?
这只是一个简单的问题，你向你的tensorflow代码询问，给定的图像是玫瑰还是郁金香。所以，首先的首先，让我们在机器上安装tensorflow。官方文档有两个版本，即CPU和GPU版本。...对于CPU版本： 请注意，我是在GPU上而非CPU上进行实验后才写的这篇博客。这里给出了详细的GPU安装。 现在，让我们采用Google的Tensorflow进行实验来训练模型。...`label_image.py`中添加了以下更改： 上面的代码将帮助我们绘制正在测试的图像的准确性并保存它。...我使用了我在tensorflow部分下载的相同数据集，并按照以下说明进行了一些更改。 它看起来应该如下所示： TRAIN FOLDER 至于，我们现在已完成数据集的设置，是时候进行训练了。...keras的全部训练和测试代码以及tensorflow的更改的脚本都可以在我的github中找到。 原型： 如果你真的想快速编写代码并构建一个模型，那么Keras就是一个很好的选择。
Jupyter Notebook是一个通过交互式代码来共享和编辑文档的web应用。 通过cuDNN，一个深度神经网络GPU加速库，Keras可以在GPU上运行。...由于并行运算的设计，这种方式会比一般的CPU要快很多。建议你看几个CNN指标，对比最流行的神经网络在不同的GPU和CPU的运行时间。...我将向你介绍如何一步步在预置好的Amazon Machine Image (AMI)上搭建这样一个深度学习的环境。...我准备了一个Notebook示例，加载数据集，并拟合一个示例卷积神经网络。 打开mnist.jpynb示例并自行运行其中的cell。 代码来自Keras示例库 当你用完后，记得终止你的实例！...我在PiotrMigdał主持的波兰儿童基金会的研讨会上学习了卷积神经网络的基础知识（以及如何设置机器）。 其中另一位参与者的源代码，使用VGG16进行特征提取，可在GitHub上获取。
但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。...它可以在CPU和GPU上无缝运行。同时，Keras有助于深度学习初学者正确理解复杂的模型，它旨在最大限度地减少用户操作，并使模型非常容易理解。...Torch是一个基于Lua的框架，而PyTorch是在Python上运行的，使用动态计算图，它的Autogard软件包从tensors中构建计算图并自动计算梯度。...Tensors是多维数组，就像numpy的ndarrays一样，也可以在GPU上运行。...PyTorch不是使用具有特定功能的预定义图形，而是为我们提供了一个构建计算图形的框架，甚至可以在运行时更改它们。这对于我们不知道在创建神经网络时应该需要多少内存的情况很有用。
相比之下，在默认情况下TensorFlow会创建一个计算图，优化图代码以提高性能，然后训练模型。...解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。转换器可以将TensorFlow模型转换为高效的形式供解释器使用，还可引入优化以缩小可执行文件大小并提高性能。...TensorFlow是Keras的默认后端，在很多情况下我们也推荐使用TensorFlow，包括通过CUDA和cuDNN在Nvidia硬件上实现GPU加速，以及利用Google Cloud中的Tensor...其实，这个问题没有正确的答案，因为这个问题本身就是一个错误，或者我应该说“那要看你想用这台电脑干什么”，但一般在我问他们几个问题后，他们就能找到自己的答案，比如“你想用这台电脑干什么？”...，或者“你有什么不可或缺的应用吗？” 同样，“我应该使用哪种深度学习框架？”也算不上一个真正的问题。这个问题同样取决于你自己，比如首先想一想“你想用你的模型干什么？”
我建议启动时在服务器本地主机上运行，然后从离线的客户端运行它。 建立我们的深度学习 web 应用 ?...此过程在 GPU 上运行最佳，但也可以使用 CPU。 本例中，为了简单起见，我们将使用在 ImageNet 数据集上预先训练的 ResNet50。...在调试的时候，我通常会开着运行调试的终端： $ tail -f /var/log/apache2/error.log ……所以我可以在错误滚入的瞬间看到它。...使用错误日志来帮助你在服务器上创建并运行 Flask。 启动你的深度学习模型服务器 你的 Apache 服务器应该已经在运行了。...在快速交换机上，这不是什么大问题，但是你应该考虑在同一台服务器上同时运行模型服务器和 Redis，来保证数据尽可能离 GPU 近。
在CPU上训练神经网络需要很长时间，而普通的GPU可以使一个简单的神经网络（例如深度学习）快50-70倍。 我不喜欢网格搜索。 我这样做相当于手动。...我更喜欢Python。 我认为它更程序化。 R也很好。 18.在数据科学中转行的人需要从技术技能中获得什么？因为我没有开发人员背景，个人项目是展示我的知识的最好方式吗？...我可以认为数据科学家的工作是基于Kaggle比赛吗？ 如果一个人在Kaggle上做得很好，那么她会在她的职业生涯中成为一名成功的数据科学家吗？...26.我应该学习关于机器学习算法的核心，还是继续尝试形成对算法的理解并使用它们（在比赛中，并解决现实生活中的商业问题）？ 你不需要核心。 每天都有出现的新东西——有时很难跟踪它。...37.你可以推荐一些知识竞赛吗，不一定在水平上竞争如kaggle但是可以为你的技能打基础？ titanic和数字识别器都是很好的比赛来开始。titanic更好，因为它假定一个平面文件。
相比之下，在默认情况下TensorFlow 会创建一个计算图，优化图代码以提高性能，然后训练模型。...解释器可以在许多不同的硬件类型上运行经过特别优化的模型。转换器可以将 TensorFlow 模型转换为高效的形式供解释器使用，还可引入优化以缩小可执行文件大小并提高性能。...TensorFlow是Keras的默认后端，在很多情况下我们也推荐使用TensorFlow，包括通过 CUDA 和 cuDNN 在 Nvidia 硬件上实现 GPU 加速，以及利用 Google Cloud...其实，这个问题没有正确的答案，因为这个问题本身就是一个错误，或者我应该说“那要看你想用这台电脑干什么”，但一般在我问他们几个问题后，他们就能找到自己的答案，比如“你想用这台电脑干什么？”...，或者“你有什么不可或缺的应用吗？” 同样，“我应该使用哪种深度学习框架？”也算不上一个真正的问题。这个问题同样取决于你自己，比如首先想一想“你想用你的模型干什么？”
它的新特性包括： 更快： TensorFlow 1.0 运行速度之快令人难以置信！...Keras 是一个高级别的 Python 神经网络框架，能在 TensorFlow 或者 Theano 上运行。...对我来说，在刚开始使用TensorFlow 受挫后就来公开批评它有点尴尬，它让人觉得沉重、不自然。当然，其中有我自己的原因。...Keras 让我更加擅长神经网络，因为语言抽象与神经网络的概念搭配得更加好。 使用与我的思维相同的概念语言写程序，能让我把注意力集中在需要解决的难题上，而不是编程语言的伪迹上。...你还可以在目录树上运行它： tf_upgrade.py --intree coolcode -outtree coolcode-upgraded 在上述任一情况下，系统会将转储一份报告，详细记录变化情况
我接触这个库，是因为它的文档。当时我正在寻找受限玻尔兹曼机和自动编码器，最终在DL4J中找到了。DL4J的文档非常清晰，有理论也有代码示例。...我必须得说，D4LJ的文档简直是艺术品，其他库在记录代码的时候应该向它学习。...在查看他们在工程百科中的一个案例时，我了解到，Cognitive Toolkit（也支持C++）在Python上的语法和Keras是非常相似的。...这不禁让我想到（并不是确认），Keras才是正确的选择。 结论 我的结论是：如果你想进入深度学习的领域，你应该首先学习Python。...那么，如果我已经习惯了TensorFlow并且喜欢TensorFlow，我会在哪里运行较大的实验呢？在AWS？在Azure？或许在谷歌云更好，它将只花费一半的时间，但我真的会少花时间吗？
然后，我将向你展示如何使用Auto-Keras自动训练网络以及评估它。 2.1 什么是自动机器学习（AutoML） ? Auto-Keras是GoogleAutoML的替代品。...“NAS搜索空间”以获得更优化的单元； 如果AutoML系统的用户是经验丰富的深度学习从业者，那么他们可能会决定： 1.在训练数据集的一个非常小的子集上运行NAS； 2.找到一组最佳的架构构建块/单元；...Auto-Keras依然是利用神经架构搜索，但应用“网络态射”（在更改架构时保持网络功能）以及贝叶斯优化，以指导网络态射以实现更高效的神经网络搜索。...在NVIDIA K80GPU上，总训练时间为3天多一点。 2.5 Auto-Keras的结果： ? 使用Auto-Keras通常是一个非常耗时的过程。...我使用简化的ResNet架构获得了97.1％的准确率，该架构花费了不到一小时的时间进行训练。然后我让Auto-Keras在相同的数据集上运行24小时-结果只有96％的准确度，低于我自己定义的架构。
它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。...这里有 3 个令人相见恨晚的奇技淫巧来简化它的使用，分别是：使用免费的 GPU、安装库、上传并使用数据文件。 下面分别介绍： 1....使用免费的 GPU 在打开的 Jupyter Notebook 中，选择菜单栏“代码执行程序（Runtime）”，“更改运行类型（Change runtime type）”，这时将看到以下弹出窗口：...你可以使用 wget 之类的工具从网络上获取数据，但是如果你有一些本地文件，想上传到你的谷歌硬盘中的 Colab 环境里并使用它们，该怎么做呢？ 很简单，只需 3 步即可实现！...{length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn]))) 例如待上传的是 iris.csv 文件，若运行没有问题的话，应该出现类似下面的提示语句
虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。 主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。...在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机（SVM），当然这个对比并不是很完美。 你可以做到吗？ 当然可以。 它值得花费您的时间和精力吗？ 嗯，也许吧。...如果我想尽快地训练网络，那么我可能会使用mxnet。但是如果我需要调整超参数，我就会用Keras设置四个独立的实验（分别在我的Titan X GPUs上运行）并评估结果。...它确实需要更多的代码来设立一个实验并在mxnet上运行（与Keras相比），但如果你需要跨多个GPU或系统分配训练，我推荐mxnet。...8.nolearn 我在PyImageSearch博客上用过几次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上进行一些初步的GPU实验和在Amazon EC2 GPU实例中进行深度学习。
几个月后，Hinton的实验室赢得了ImageNet竞赛冠军(我在东京大学的实验室也参加了这个竞赛)，他们在GPU上训练深度卷积神经网络(deep convnet)，因此我对这种方法很感兴趣。...后来我做了更多的层。它就变成了一个框架。我把它命名为Keras，并且开源了它，一切是从那里发展起来的。...使它与众不同的原因是：与其他框架相比，它非常易于得到，也易于使用；它支持RNNs和convnets（我想它是第一个支持convnets的框架），并且它允许你通过Python代码而不是通过配置文件来定义模型...如果你的资源有限，那么不要把时间花在担心GPU上，而是担心你是否在处理正确的问题，是否在提出正确的问题。 问：你一直是“AI伦理”的倡导者。你能分享一些在构建“AI产品”时必须注意的方面吗?...但很明显，你不需要通过博士课程就能获得专业知识，而拥有博士学位并不能保证你在任何领域都能做出有意义的贡献——理论上应该是这样，但就我所知，现实与这个理论不太相符。
几个月后，Hinton的实验室赢得了ImageNet竞赛冠军(我在东京大学的实验室也参加了这个竞赛)，他们在GPU上训练深度卷积神经网络(deep convnet)，因此我对这种方法很感兴趣。...后来我做了更多的层。它就变成了一个框架。我把它命名为Keras，并且开源了它，一切是从那里发展起来的。...使它与众不同的原因是：与其他框架相比，它非常易于得到，也易于使用；它支持RNNs和convnets（我想它是第一个支持convnets的框架），并且它允许你通过Python代码而不是通过配置文件来定义模型...问：你能告诉我们你生命里的一天是什么样的吗Francois Chollet：不是很吸引人，主要是review代码，与人交谈，写设计文档，等等。我仍然编写大量的代码。...如果你的资源有限，那么不要把时间花在担心GPU上，而是担心你是否在处理正确的问题，是否在提出正确的问题。 问：你一直是“AI伦理”的倡导者。
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