TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉,Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展,大大简化了 API。
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在此博客文章中,探索了用于实现强化学习(RL)算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数,然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法,消除了数千行“胶水”代码,并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
首先,我们要在电脑里装一个tf2.0的虚拟环境(我的电脑是mac,windows和linux类似)。这里使用anaconda的命令:
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
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首先抱歉用「标题党」的形式把大家引进来看,但我的确只用了 2 个晚上,开着 1.75 倍的语速听课,拿到了 TensorFlow in Practice 专项课的证书。证明如下三张图:
我给领导汇报AI框架用函数式编程好,没讲明白,说函数式就是写函数那样方便,都被领导吊飞了,啥玩意,写啥不是写函数,狗屁不通!
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。
本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构,用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架,并为检索官方的API文档提供一些关键词。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
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。
在第一章中,我们将介绍在本书中将使用的三个深度学习人工神经网络。 这些网络是 MLP,CNN 和 RNN(在第 2 节中定义和描述),它们是本书涵盖的所选高级深度学习主题的构建块,例如自回归网络(自编码器,GAN 和 VAE),深度强化学习 ,对象检测和分割以及使用互信息的无监督学习。
TensorFlow有5个不同的层次结构:即硬件层,内核层,低阶API,中阶API,高阶API。本章我们将以线性回归为例,直观对比展示在低阶API,中阶API,高阶API这三个层级实现模型的特点。
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
对此,Keras 提出者、谷歌科学家 François Chollet 表示,这是一份非常详尽的介绍。
之前所有的神经网络都是基于Sequential模型实现的,而且网络都是层的线性叠加。但是在实际情况下,有些网络需要多个独立的输入,有些网络需要多个输出;而且有些层之间具有内部分支。
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。
人工智能的浪潮正席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边,如人工智能,机器学习,深度学习等。
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
TensorFlow 被吐槽不好用,也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。
【导读】如果你需要深度学习模型,那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
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国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料,受到很多好评,读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线,经过翻译和搜索网上资源,我推荐4份入门资料,希望对大家有所帮助。
今天凌晨,谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会,却被生生开出了硬件发布会的味道。
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
1 环境搭建 (Windows) 安装虚拟环境 Anaconda,方便python包管理和环境隔离。 Anaconda3 4.2 http://mirrors.oa.com/anaconda/archive/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe,自带python 3.5。 创建tensorflow隔离环境。打开Anaconda安装后的终端Anaconda Prompt,执行下面命令 conda create -n tensorflow python=3.5 #创建名为ten
本文介绍一些机器学习的入门知识,从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo。
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
AI 科技评论按:3 月 7 日凌晨,谷歌 TensorFlow 开发者峰会(TensorFlow Dev Summit 2019)在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版,开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」,TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并,根据官方的解释,这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主,概括地介绍TensorFlow 2.0的高阶API。
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架,Keras 的代码更加简单方便,适用于初学者。此外,Keras 具有很强的易扩展性,能够直观地定义神经网络,函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。
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