Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块，改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
datawhale8月组队学习 -基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
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，
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：
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在使用TensorFlow进行深度学习开发时，如果你遇到了module 'tensorflow' has no attribute 'Session'的错误，那么本篇博客将会解释该错误的原因以及如何解决它。
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
Keras 3.0 升级是对 Keras 的全面重写，引入了一系列令人振奋的新特性，为深度学习领域带来了全新的可能性。
1、 PyTorch 课替代NumPy 使用：PyTorch 本身主要构件是张量——和 NumPy 看起来差不多。使得 PyTorch 可支持大量相同的 API，有时候可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利，以便你可以快速进行数据预处理，或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易，反之亦然。看看如下代码： import torch import numpy as np numpy_t
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。
应用领域 首先来谈一谈大模型的·成就 大模型已经在许多应用领域取得了显著的成果，包括：
Model groups layers into an object with training and inference features.
选自Medium 作者：Illarion Khlestov 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 当我第一次尝试学习 PyTorch 时，没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比，我很难弄清 Py
我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert，接下来，我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征，然后接下来在添加bilstm层，
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架，这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能，并已被研发社区广泛采用。但是作为用户，我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目，所以在本文与其他文章的特性的对比不同，我们将以实际应用出发，从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
在之前的文章《Yolov5 Android tf-lite方式集成》中，导出tf-lite方式的模型使用的是https://github.com/zldrobit/yolov5.git中的tf.py。晚上尝试用yolov5 最新版本的代码的export.py导出，如果不想修改命令行参数，可以字节修改以下代码：
Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequential, tf.compat.v1.keras.models.Sequential, tf.compat.v2.keras.Sequential, tf.compat.v2.keras.models.Sequential, tf.keras.models.Sequential
本文将初步向码农和程序媛们介绍如何使用TensorFlow进行编程。在阅读之前请先 安装TensorFlow，此外为了能够更好的理解本文的内容，阅读之前需要了解一点以下知识：
Torch 是纽约大学的一个机器学习开源框架，几年前在学术界非常流行，包括 Lecun等大佬都在使用。但是由于使用的是一种绝大部分人绝对没有听过的 Lua 语言，导致很多人都被吓退。后来随着 Python 的生态越来越完善，Facebook 人工智能研究院推出了Pytorch并开源。Pytorch不是简单的封装 Torch并提供Python接口，而是对Tensor以上的所有代码进行了重构，同TensorFlow一样，增加了自动求导。
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl pip3 install torchvision（可视化工具集）
梯度累积是一种增大训练时 batch size的技术，在本地使用 micro-batch 多次进行正向和反向传播积累梯度后，再进行梯度规约和优化器更新，这是用来均摊通信成本的一种常用策略。本文通过几个框架/库的实现对比，让大家对这个技术有进一步的了解。
在人工智能模型的开发旅程中，选择正确的机器学习开发框架是一项至关重要的决策。历史上，众多库都曾竞相争夺“人工智能开发者首选框架”这一令人垂涎的称号。（你是否还记得 Caffe 和 Theano？）在过去的几年里，TensorFlow 以其对高效率、基于图的计算的重视，似乎已经成为了领头羊（这是根据作者对学术论文提及次数和社区支持力度的观察得出的结论）。而在近十年的转折点上，PyTorch 以其对用户友好的 Python 风格接口的强调，似乎已经稳坐了霸主之位。但是，近年来，一个新兴的竞争者迅速崛起，其受欢迎程度已经到了不容忽视的地步。JAX 以其对提升人工智能模型训练和推理性能的追求，同时不牺牲用户体验，正逐步向顶尖位置发起挑战。
之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量，本节我们深入了解可训练的参数-变量
CNN常用于图像识别，在深度学习中我们不可能直接将图片输入进去，向量是机器学习的通行证，我们将图片转换为像素矩阵再送进去，对于黑白的图片，每一个点只有一个像素值，若为彩色的，每一个点会有三个像素值（RGB）
TensorFlow提供了众多的API，简单地可以分类为高阶API和低阶API. API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一，可能因为Google的工程师太多了，社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题，在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。
TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型，上线 gRPC 或 REST API。
无监督学习的训练过程中不存在所谓的"正确答案", 因此训练的方式与有监督学习存在显著的区别. 本文不进行深入讨论.
虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
EXPERIMENTAL: APIs here are unstable and likely to change without notice.
SpringBoot是一种用于构建微服务架构的开源框架，它提供了简化的配置和快速开发的特性。微服务架构是一种将应用程序拆分为一组小型、独立部署的服务的方法，每个服务都有自己的业务功能，并通过轻量级的通信机制进行交互。SpringBoot提供了丰富的功能和工具，使得开发人员可以更轻松地构建、部署和管理微服务应用。 SpringBoot的特点和优势：
去年8月13日，谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”， 最近几天，谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版， 可以来这里查看：
深度学习在 ctr 预估领域的应用越来越多，新的模型不断冒出。从 ctr 预估问题看看 f(x) 设计—DNN 篇（https://zhuanlan.zhihu.com/p/28202287）整理了各模型之间的联系之后，一直在琢磨这些东西如何在工业界落地。经过几个月的调研，发现目前存在的一些问题： 开源的实现基本都是学术界的人在搞，距离工业应用还有较大的鸿沟 模型实现大量调用底层 API，各版本实现千差万别，代码臃肿难懂，迁移成本较高 单机，放到工业场景下跑不动 针对存在的问题做了一些探索，摸索出一套
我们已经支持 PyTorch 自带的所有优化器，唯一需要修改的地方是在配置文件里的 optimizer 域里面。 例如，如果您想使用 ADAM (注意如下操作可能会让模型表现下降)，可以使用如下修改：
Gradio需要Python 3。一旦你有Python，你可以下载gradio使用pip 的最新版本，如下所示：
TensorFlow是由Google开发的开源框架，拥有庞大的社区支持和丰富的文档资源。它的主要特点包括：
spinningup给新手提供了几个重要算法的实现，具有很好的参考价值。除了SAC外，其他on policy算法都使用MPI进行并行化，唯独SAC没有并行实现。所以，我们使用Ray来完成SAC的并行实现。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称，中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型，模型准确率从98%提升到98.5%，错误率减少了25% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
安装环境：Anaconda(python3.6) 首先安装：tensorflow.（通过navigator,可参见直通车） 检验：import tensorflow as tf Keras在anaconda下没有原装的安装包，只有使用pip安装方式,安装Keras，pip install Keras
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训练一个Tensorflow模型 下面的代码仅支持Console notebook模式下运行 首先，准备minist数据集 include lib.`github.com/allwefantasy/lib-core` where force="true" and libMirror="gitee.com" and -- proxy configuration. alias="libCore"; -- dump minist data to object storage include
谷歌作为联邦学习的提出者，在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federated（后文简称TFF）。TFF是一个开源框架，用于机器学习和其他分散数据计算，其开发旨在促进联邦学习的研究。
最近由于研究方向的更换，接触到了目标检测（Object Detection）领域，觉得很有意思，并且阅读了该方向的相关经典文献，包括Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLO以及RetinaNet等。复现别人代码并且能够得到在公开数据集上和原作者相近甚至相同的实验结果对于我们做研究甚至以后的工作来说是至关重要的。
The TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications. 解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型，用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署
原来引用过一个段子，这里还要再引用一次。是关于苹果的。大意是，苹果发布了新的开发语言Swift，有非常多优秀的特征，于是很多时髦的程序员入坑学习。不料，经过一段头脑体操一般的勤学苦练，发现使用Swift做开发，不仅要学习Swift，还要学习Swift2、Swift3、Swift4... 后来我发现，这个段子很有普遍性，并非仅仅苹果如此，今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势。以至于我不得不专门写一个课程的续集，来面对使用新版本软件开始机器学习的读者。 事实上大多具有革命性的公司都是这样，一方面带来令人兴奋的新特征，另一方面则是高企不落的学习成本。
今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。用excel看了下，关系不是很明显，平方，log都不是很明显，挨着试也不是办法，所以停下来理了理思路。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比，TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项，TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
TensorFlow 发布以来，已经成为全世界最广泛使用的深度学习库。但 Tensorflow 1.x 时代最广受诟病的问题是：学习门槛较高、API 重复且复杂、模型部署和使用不够方便。之后，谷歌下定决心改变这一问题，在今年早些时候，发布了 Tensorflow 2.0 的 Alpha 版本。Alpha 版本一经问世，便受到深度学习研究者、开发者和在校学生的好评，其简洁的 API 和快速易上手的特性吸引了更多用户的加入。今天，Tensorflow 官方发布了 2.0 时代的 Beta 版本，标志着 Tensorflow 这一经典的代码库进一步成熟。
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