Bazel使用了解 Bazel产生的背景 什么是Bazel 快(Fast) 可伸缩(scalable) 跨语言(multi-language) 可扩展(extensible) Bazel中的主要文件 WORKSPACE BUILD.bazel 自定义 rule (*.bzl) 配置项 .bazelrc 使用Bazel部署go应用 手动通过Bazel部署go应用 使用gazelle自动生成BUILD.bazel文件 参考 Bazel使用了解 Bazel产生的背景 1.开源成为当前软件开发的主旋律.…

  通过bazel学习之后,大概了解了TensorFlow的项目的源文件和描述文件. 下面是一篇不错的介绍,搬砖here. 在静下心来默默看了大半年机器学习的资料并做了些实践后,打算学习下现在热门的TensorFlow的实现,毕竟系统这块和自己关系较大.本文会简单的说明一下如何阅读TensorFlow的源码.最重要的是了解其构建工具bazel以及脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig.这里假设大家对bazel及swig以及有所了解(不了解的可以google下).要看代码首先要知道代码怎么构建,…

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

在深度学习网络结构中,各个层的类别可以分为这几种:卷积层,全连接层,relu层,pool层和反卷积层等.目前,在像素级估计和端对端学习问题中,全卷积网络展现了他的优势,里面有个很重要的层,将卷积后的feature map上采样(反卷积)到输入图像的尺寸空间,就是反卷积层.那么它在tensorflow里是怎么实现的呢?本篇博文讲介绍这方面的内容. 1. 反卷积函数介绍 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padd…

目录 说明 分析 全局设定文件:$TF_ROOT/WORKSPACE 外部依赖项入口:tensorflow/workspace.bzl 看看有多少package? 本来是想理解一下TF源码编译过程的,后来发现功力和时间有限,就只分析了两个入口级文件$TF_ROOT/WORKSPACE和$TF_ROOT/tensorflow/workspace.bzl 说明 只考虑Bazel,不考虑CMake. 只考虑WORKSPACE,BUILD,*.bzl,不考虑configure和configure.py…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征…

TF.Contrib,开源社区贡献,新功能,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块.生产代码,以最新官方教程和API指南参考. 统计分布.TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli.Beta.Binomial.Gamma.Ecponential.Normal.Poisson.Uniform等统计分布,统计研究.应用中常用,各种统计.机器学习模型基石,概率模型.图形模型依赖. 每个不同统计分布不同特征.函数,同…