图19-5 在Google Cloud AI Platform创建新模型 AI Platform有了模型，需要创建模型版本。...Google提供了几个库，用于简化服务访问： Google API Client Library 基于OAuth 2.0和REST。可以使用所有GCP服务，包括AI Platform。...所有VM基于AI Platform’s 2.0运行时（VM配置包括TensorFlow 2.0和其它包）和Python 3.5。...在多台服务器上训练模型时，可以使用什么分布策略？如何进行选择？ 训练模型（或任意模型），部署到TF Serving或Google Cloud AI Platform上。...在Google Cloud AI Platform训练一个小模型，使用黑盒超参数调节。 参考答案见附录A。
选自Medium 作者：Towards AI Team 机器之心编译 机器之心编辑部 这篇文章教你如何使用 Google Colab，更好地利用免费资源。...第一步：启动 Google Colab 我们可以使用 Colab 在 Web 浏览器上直接运行 Python 代码，使用指南：https://mktg.best/d7b6u。...启动窗口随之打开，弹窗中提供了多项功能： ? 它提供了创建 notebook 以及从不同来源上传和选择的选项，比如 GitHub、Google Drive 或本地计算机。...在 HTML 中嵌入文本 %%htmlTowards AI is a great publication platform 设计 HTML 格式 #@title Personal...Google Colab 中的 TPU Google Colab 使用 TPU（张量处理单元）进行 Tensorflow 图上的加速。
整理 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 【导读】 TensorFlow 2.0 于近期正式发布后，立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。...此前，AI 科技大本营曾特邀专家回顾了 TensorFlow 2.0 从初版到最新版本的发展史。今天，我们将介绍一本全面详解 TensorFlow 2.0 的手册。...TPU 简介 什么是 TPU 为什么使用 TPU TPU 性能 TPU 环境配置 免费 TPU：Google Colab Cloud TPU TPU 基础使用 扩展 TensorFlow Hub...Colab 中使用 TensorFlow 在 Google Cloud Platform（GCP）中使用 TensorFlow 在 Compute Engine 建立带 GPU 的实例并部署 TensorFlow...使用 AI Platform 中的 Notebook 建立带 GPU 的在线 JupyterLab 环境 在阿里云上使用 GPU 实例运行 Tensorflow（Ziyang） 部署自己的交互式 Python
平台提供的Cuda 10.1为什么tf2.1 2.2 2.3无法使用gpu， 只有tf2.0可以？...，所以只有2.0能用gpu，自定义虚拟环境时需要在conda环境下重新安装对应的cuda cudnn tf版本 具体版本关系可查看tf官网https://tensorflow.google.cn.../install/source 使用的默认环境，pytorch 可以正常训练模型，安装环境时出现错误OSError: CUDA_HOME environment variable is not set...不支持 在notebook上有什么debug代码的方法吗？ 不支持debug tensorflow GPU版本 比 CPU 运行时间还长，用64核CPU，训练时看top，只使用了14个核？...计算量少的情况下GPU较CPU耗时长 使用的默认环境，pytorch 可以正常训练模型，安装环境时出现错误OSError: CUDA_HOME environment variable is not
AutoML 是 Google Cloud Platform 上 Vertex AI 的一部分。Vertex AI 是用于在云上构建和创建机器学习管道的端到端解决方案。...在本文中，我们将讨论在 Google Cloud Platform 上使用 Python 代码进行 AutoML 的好处、用法和实际实施。...pip install --upgrade google-cloud-storage 成功安装这两个包后，重新启动内核。...#import necessary libraries import os from google.cloud import aiplatform #initializing the AI platform...什么是 Google Cloud 顶点 AI？它像 AutoML 吗？
如果你还没有账户，请先在Google Cloud Platform上创建一个帐户。然后，我们需要创建一个新项目。 ? 创建项目后，我们可以使用顶部的侧边栏或搜索栏导航到Google AutoML。...格式化输入数据 现在我们将自己的数据放入Google Cloud Platform。所有数据都必须位于GCP存储桶中。因为我们的数据集太大，所以浏览器界面无法正常工作。...训练“边缘”模型（可以在任何地方运行的模型） 创建边缘模型的方法基本相同，只需单击“边缘（Edge）”而不是“云（Cloud）”即可。当创建边缘模型时，你可以优化其速度或精度。...由混淆矩阵可知，云模型在预测男性时出错较多，而边缘模型的失误率则更均匀。 ? 云模型性能 在下面的屏幕截图中，你可以看到云模型的混乱矩阵，以及AutoML报告的一些统计信息。...（demo示范链接：https://wao.ai/blog/can-ai-guess-our-sex） ? 结语 总而言之，Google AutoML在该任务上易于使用，且非常有效。
深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？...这应该可以帮你在 Google Colab 上尝试运行自己的深度学习模型。你在用 Colab 时，可以随意用我的 colab notebook来测试CPU 和 GPU支持的深度学习环境。...Lambda GPU Cloud Lambda Labs（Lambda） 是一家 AI 基础设施公司，他们提供了可以加速人类进步的计算力。...GCP Deep Learning VM Images GCP（Google Cloud Platform）提供了一整套云计算服务，包括运行深度学习模型和工作负载的基础设施。...由于我们在原型设计和开发时广泛地使用了 Jupyter notebook，因此要为笔记本服务器设置密码，这样即便有人以某种方式得到了你的公共 IP 地址，他也无法使用你的 Jupyter notebook
综上，我们将使用Tensorflow、Kubernetes和Jupyter Notebook做AI实验室的“原材料”，下面我们分别说下选型依据。 1....上述步骤完成后，在Virtualenv的提示符下执行： (AILab)$ jupyter notebook 即可启动Jupyter Notebook 如果有同学需要使用GPU，那么还需要安装...添加来自Google的安装源： curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add - cat Google提供的整合Kubernetes和Tensorflow的一站式AI开源方案。...AI实验室的“高阶版”是支持多用户的，会为不同的用户名启动独立的实验环境，登录后的效果如下图： 点击Start My Server按钮即可启动自己的Jupyter Notebook：
如上图所示，您可以使用 Google AI Platform Notebooks，Google Cloud Machine Learning 模型训练以及 Google Cloud AI Platform...使用 Google Cloud Platform 控制台或命令行工具，可以生成带有映像的实例。 深度学习映像始终是使用 Google AI 平台笔记本的第一步。...创建 Google Platform AI 笔记本 让我们首先创建一个 Google Platform AI Notebook，如下所示： 创建一个新实例。...如前所述，Keras API 在 TensorFlow 中打包为tf.keras，现在是 TensorFlow 2.0 中的主要 TensorFlow API。...使用 Google AI 平台训练模型 在上一节中，您学习了如何使用 Keras 框架训练模型。 在本节中，我们将在 Google Cloud AI Platform 上训练相同的模型。
但是，谷歌曾多次表示不会对外销售TPU，而是将TPU与谷歌云Google Cloud Platform（GCP）和TensorFlow绑定，让使用GCP和TF的用户享受TPU带来的计算优势。...端到端的AI基础设施 Edge TPU是Cloud TPU和Google Cloud服务的补充，提供end-to-end、cloud-to-edge、硬件+软件的基础设施，以便于基于AI的解决方案的部署...除了开放源码的TensorFlow Lite编程环境之外，Edge TPU最初将部署多个Google AI模型，并结合谷歌在AI和硬件方面的专业知识。...ML框架：Edge TPU可使用TensorFlow Lite, NN API；Cloud TPU可使用TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras 硬件加速器：Edge...推出Edge TPU开发套件，进一步将开发者锁定在谷歌生态系统 为了使用Edge TPU快速启动开发和测试，我们构建了一个开发套件（Edge TPU development kit）。
3.3 ML Explainability and Interpretability 如果你当前正在使用基于文本的语言模型，并且想了解在应用于不同语言任务时如何更轻松地解释它们，那么你可能会对Captum...它提供了功能编程 API，用于组成，配置和部署使用 PyTorch 和 TensorFlow 之类的库构建的自定义模型。...一份超赞的TensorFlow 2.0 深度学习 notebook[53]列表，范围从 CycleGAN 到 Transformers 到图像字幕任务。它们由 LBNL 的科学学院深度学习公开发布。...: https://eng.lyft.com/introducing-flyte-cloud-native-machine-learning-and-data-processing-platform-fb2bb3046a59...2.0 深度学习 notebook: https://github.com/NERSC/dl4sci-tf-tutorials [54] 贝叶斯神经网络: https://engineering.papercup.com
第 3 节：Google Cloud Platform 上的 TensorFlow 张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。...例如，如果您已使用 TensorFlow 训练机器学习模型，则可以先使用tf.save_model API 保存模型，然后再使用 Google Cloud AI Platform 导出模型。...它只能使用通过 Google Cloud AI 平台部署的模型。 仅当使用通过 Google Cloud AI 平台部署的模型时，才对某些实例类型进行有限使用。...您可以在 Google Cloud AI Platform 预测中使用本地predict命令检查模型的预测方式，然后再使用它。...另外，为--framework参数指定tensorflow，sklearn或xgboost。 您不能将本地预测命令 Google Cloud AI Platform 与自定义预测例程一起使用。
有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。...(See https://cloud.google.com/ml-engine/)....Arguments: projectName (Object, default: null): The Google Cloud project that owns the model....这是一个ee.Model将 Earth Engine 数据打包成张量的对象，将它们作为预测请求转发到 Google AI Platform，然后自动将响应重新组合为 Earth Engine 数据类型。...Earth Engine 要求 AI Platform 模型使用 TensorFlow 的 SavedModel 格式。
TensorFlow 2.0 紧密结合了 TensorRT ，通过使用改进的 API，提升了 NVIDIA T4 Cloud GPUs 在谷歌云的可用性与性能。...“Tensorflow 2.0 包含了许多出色的 GPU 加速功能，我们迫不及待地想看到社区开发者们使用这些先进的工具创建出的令人惊叹的 AI 应用程序。”...在使用 TensorFlow 建模时，有效获取训练和验证数据至关重要。...在线课程：要了解如何使用 TensorFlow 2.0 构建应用程序，请查看我们与 deeplearning.ai 和 Udacity 一起创建的在线课程。.../distributed_training) 在Google Cloud 上使用 GPU (https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/) 分布式训练指导 (
如果你决定使用Docker，则仍应使用“Google Cloud Setup”部分，然后跳至“将数据集上传到GCS”部分。...ML Engine是Google Cloud的TensorFlow托管平台，它简化了训练和提供机器学习模型的过程。要使用它，请为刚刚创建的项目启用必要的API。...对于本教程中的许多命令，我们将使用Google Cloud gcloud CLI，并和Cloud Storage gsutil CLI一起与我们的GCS存储桶交互。...：） 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行 此时，你以及拥有了一个训练好的宠物种类检测器，你可以使用Colab notebook在零点设置的情况下在浏览器中测试你自己的图像。...Colab notebook：https://colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection
AI科技评论按：6月15号，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the...一个Jupyter notebook 可通过我们的模型之一进行开箱推理 借助谷歌云实现便捷的本地训练脚本以及分布式训练和评估管道 SSD模型使用了轻量化的MobileNet，因此它可以轻而易举地实时在移动设备运行...现在，就可以下载代码，使用Jupyter notebook对图片中的物体进行识别。也可以使用Cloud ML训练自己的识别器了。.../tensorflow/models/blob/master/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb Cloud ML：https://cloud.google.com.../blog/big-data/2017/06/training-an-object-detector-using-cloud-machine-learning-engine via Google； AI
当使用 TensorFlow 部署模型时，你可以根据具体应用选择使用 TensorFlow Serving 或 TensorFlow Lite。...Serving 通过 Vertex AI 和 Google Cloud 紧密地集成在一起，还和 Kubernetes 以及 Docker 进行了集成。...TFX 与 Google Cloud 紧密集成，可与 Vertex AI Pipelines 一起使用。...Vertex AI： Vertex AI 是 Google Cloud 今年刚刚发布的统一机器学习平台，旨在统一 GCP、AI Platform 和 AutoML，成为一个平台。...Colab： Google Colab 是一个基于云的 notebook 环境，与 Jupyter 非常相似。
英伟达的Tesla T4，是去年秋天才发布的新款GPU，专为AI推理任务进行了优化。...GCP（Google Cloud Platform）上的T4实例，定价每小时0.98美元。 所以，现在用Colab白给的算力，一小时能省一刀，如果跑复杂的模型，那就是薅到了羊腿，甚至薅到了烤全羊。...http://colab.research.google.com/ 到这里，打开或者新建一个笔记本，就开启了薅羊毛之路。 在你的Colab文档里找到修改→笔记本设置。 ?...如果你的Colab没有自动变成中文版，那就Edit→Notebook settings，把Hardware accelerator设置成GPU。...最后提醒，进入Colab的时候需要使用魔法。 ? — 完 —
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