一.概述 介绍TPU,需要使用XLA编译,否则没有做内部优化,无法达到加速的效果: TPU相关的性能分析器: 二.新版本的输入库 之前TensorFlow的输入方式: feed_dict: 太过于低效 Queue:     python多线程,全局锁的问题:同样低效,而且对应其中错误的数据无法友好处理: 现在: input pipeline 相关函数: Dataset.XX() Dataset.XXX() Dataset.XXXX() more infomation about Dataset…

2.1 Tensorflow 主要依赖包 2.1.1 Protocol Buffer 结构化数据序列化的过程,另外的工具:XML, JSON, 区别:二进制(不可读):先定义数据格式,还原的时候将需要使用这个数据格式:序列化数据小3-10倍,速度快20-100倍. 2.1.2 Bazel google开源的自动化构建工具,编译工具 workspace: 源代码.结果的软连接地址, WORKSPACE文件:描述外部依赖 BUILD文件:定义编译目标,py_library, py_test, py_…

参考文献:<Tensorflow:实战Google深度学习框架> [一]深度学习简介 1.1 深度学习定义 Mitchell对机器学习的定义:任务T上,随着经验E的增加,效果P也可以随之增加,那么程序可以在经验中学习. 传统机器学习算法的问题:无法从数据中习得更好的特征表达,从而无法有效的利用越来越多的数据 难点:如何数字化的表达现实世界中的实体:将非结构化的内容结构化:从实体中提取特征. 传统机器学习与深度学习的对比 1.2 深度学习历史 深度学习三阶段: 一.仿生机器学习: 1943年神经…

google退出中国已经很久了,有关google回归的消息也流传了很久,今天,我们迎来了回归的开幕式. 1.中国区开发者网站 不需要梯子,赶紧取感受下吧: https://developers.google.cn/china 2.google I/O 大会 疫情带来的一个利好,现在的技术大会完全免费. 报名地址: https://developers.google.cn/ 3.你要的技术热点 当然能解决下载各类资源,已经很不错了,不是吗? 让我们一起期待这个世界,更美好!…

[一]计算图模型 节点是计算,边是数据流, a = tf.constant( [1., 2.] )定义的是节点,节点有属性 a.graph 取得默认计算图 g1 = tf.get_default_graph() 初始化计算图 g1 = tf.Graph() 设置default图 g1.as_default() 定义变量: tf.get_variable('v') 读取变量也是上述函数 对图指定设备 g.device('/gpu:0') 可以定义集合来管理计算图中的资源, 加入集合 tf.add_…

一.深度学习与深层神经网络 1.线性模型局限性 线性模型无论多少层,表达能力是一致的.可以通过激活函数实现非线性. 2.多层网络可以解决异或运算 二.损失函数定义 1.经典损失函数: 分类问题: 二分类:取0.5作为阈值 多分类:设置n个输出节点,每个对应该类的可能性.神经网络输出向量 —>概率分布:softmax. 两个向量的距离:交叉熵 - sigma  p_x log(q_x),其中p代表y,q代表yHat softmax: 最后加一层 y‘ = normed(e^y) reduce_me…

机器之心报道 作者:邱陆陆 8 月中旬,谷歌大脑成员 Martin Wicke 在一封公开邮件中宣布,新版本开源框架——TensorFlow 2.0 预览版将在年底之前正式发布.今日,在上海谷歌开发者大会上,机器之心独家了解到一个重大的改变将会把 Eager Execution 变为 TensorFlow 默认的执行模式.这意味着 TensorFlow 如同 PyTorch 那样,由编写静态计算图全面转向了动态计算图. 谷歌开发者大会 在谷歌开发者大会的第二天,主会场全天都将进行 TensorF…

Tensorflow serving提供了部署tensorflow生成的模型给线上服务的方法,包括模型的export,load等等. 安装参考这个 https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow_serving/g3doc/setup.md 但是由于被qiang的问题 (googlesource无法访问) https://github.com/tensorflow/serving/issues/6 需要修改一下 WORKS…

人工智能.机器学习都已走进了我们的日常,尤其是愈演愈热的大数据更是跟我们的生活息息相关,做 人工智能.数据挖掘的人在其他人眼中感觉是很高大上的,总有一种遥不可及的感觉,在我司也经常会听到数据科学部的同事们提到 机器学习.数据挖掘 之类的词.但这些名词真的跟我们移动开发就没直接关系了吗?  作为移动开发者来说,无时无刻不被这些名词狠狠地敲打着脆弱的内心.???? ???? ???? 何时才能够将机器学习.深度学习应用在移动端,敲响移动端机器学习工业化的大门呢? 想象一下,某一天你身处一个完全陌生的…

如果内容侵权的话,联系我,我会立马删了的-因为参考的太多了,如果一一联系再等回复,战线太长了--蟹蟹给我贡献技术源泉的作者们- 最近准备从理论和实验两个方面学习深度学习,所以,前面装好了Theano环境,后来知乎上看到这个回答,就调研了一下各个深度学习框架,我没有看源码,调研也不是很深入,仅仅是为了选择深度学习框架做的一个大概了解- 1. 如何选择深度学习框架? 参考资料如下: 1. https://github.com/zer0n/deepframeworks/blob/master/READ…

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s…

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…

Free-Tensorflow Tensorflow 免费中文视频教程,开源代码,免费书籍. 官方教程 官方介绍 https://tensorflow.google.cn/ 安装教程 https://tensorflow.google.cn/install/ 入门教程 https://tensorflow.google.cn/get_started/ 官方文档 https://tensorflow.google.cn/api_docs/ 免费教程 TensorFlow官方文档 [w3cschoo…

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…

人工智能的神奇之处,在于它能被应用在医疗保健.交通运输和环境保护等方方面面,为复杂的社会问题探寻解决方案.如今,在人工智能的协助下,人们得以探索全新的研究领域,开发创新的产品,让数以百万计的用户从中获益. 为了使人工智能触手可及,并推动机器学习领域的研究,Google 在 2015 年将机器学习框架 TensorFlow 开源.至今,TensorFlow 已成为世界上最受欢迎的开源人工智能框架,并在GitHub上获得了超过 60,000 个评星 (Stars).在广受欢迎的 Python 编程语…

1.add saclar and histogram tf.summary.scalar('mean', mean) tf.summary.histogram('histogram', var) 2. sess-op merged = tf.summary.merge_all() 3.writer init train_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train', sess.graph) 4.sess run & w…

二分类模型的评价指标 https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html 参考tf的方法 predictions = tf.argmax(predict, 1) actuals = tf.argmax(real, 1) ones_like_actuals = tf.ones_like(actuals) zeros_like_actuals = tf.zeros_like(actuals) ones_like_predictions = tf.o…

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data…

最近准备学习机器学习和深度学习,所以入坑Tensorflow,之前一直使用的是Anaconda3的cpu版本的Tensorflow,但是这次作死一直想用GPU版本的,主要是不想浪费我的1080ti,但是没想到让我走上了一条心酸的魔鬼之路. 最开始是想在Vwmare+Ubuntu16.04+Tensorflow+CUDA,但是倒腾了一晚上,均失败告终,总结经验大概是虚拟机没办法调用本地的物理显卡,所以我放弃了,真的心累,耽误时间不说,还心神俱疲. 虚拟环境搭建失败之后,我就准备在本地win10搭建…

在安装tensorflow-gpu时,也看过不少的博客,讲得乱七八糟的,也不能这样说,只是每个人安装的环境或需求不一样,因此没有找到一个适合自己的教程去安装tensorflow-gpu版本.当然,入手一台新电脑立马是安装配置这些环境,在次期间也遇到过不少的坑.话不多说,对此总结了以下几个步骤,直到成功! 1.首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本.CUDA.cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功. 注:链接查看地址https://tensorflow.go…

https://tensorflow.google.cn/ 中文官网 https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-gnwm2c68.html [1] 安装Tensorflow(Linux ubuntu) http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51203526 [2] ubuntu下CUDA编译的GCC降级安装 http://blog.csdn.net/lenbow/ar…

1. # Mac OS X $ sudo easy_install pip # Mac OS X, CPU only: $ sudo easy_install --upgrade six $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.10.0-py2-none-any.whl 之前是否brew install python? ls /usr/local/Cel…

虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的.其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复.为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点简单的记录,以便将来查阅. 最近为了一个课程作业,不得已涉及到关于图像超分辨率恢复的内容,不得不准备随时存储训练的模型,只好再回过头来瞄一眼 TensorFlow 文档,真是太痛苦了. tf.saved_model 模块下面有很多文件和函数,精力有限,只好选择于自己有用的东西…

今天动手开始搭建TensorFlow开发环境, 用PyCharm来跑MNIST中的例子.记录过程如下 下载安装 (1)首先安装AnaConda, AnaConda可以帮忙去管理安装包,帮忙创建虚拟环境,有了它连 Python都可以不用单独下载https://www.anaconda.com/download/安装过程很简单 这里有详细的指导https://www.zhihu.com/question/58033789安装好后, 可以参考tensorflow安装说明:https://tensorf…

参考: https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/79967118 https://tensorflow.google.cn/install/install_sources https://docs.python-guide.org/starting/install/osx/   代码获取: $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow   一.为 macOS 准备环境 在构建 Te…

参考: https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/79967118 https://tensorflow.google.cn/install/install_sources   代码获取: $ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow   一.为 macOS 准备环境 在构建 TensorFlow 之前,您必须在自己的系统中安装以下内容: 1. bazel:Bazel是google推…

详细解决方法见链接:https://stackoverflow.com/questions/39808336/tensorflow-bidirectional-dynamic-rnn-none-values-error 主要原因:tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()中的参数sequence_length必须设置 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数详情链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/…

1.查看tensoflow与CUDA对应版本: windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows Linux端:https://tensorflow.google.cn/install/source,对应如下图 2.使用清华大学开源镜像进行安装: CPU 版本: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow == 指定版本(如1.10)…

Tensorflow之调试(Debug)及打印变量 tensorflow调试tfdbg 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg : https://tensorflow.google.cn/…

Variable tf.Variable(initializer, name)给变量取名initializer是初始化参数,可以有tf.random_normal,tf.constant等.name就是变量的名字.http://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72235565http://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 truncated_normal tf.trun…