标签:TensorFlow

06月27日

TensorFlow 等“开源陷阱”,会掐住中国 AI 企业的命门吗?

近来美国基于出口管制条例(EAR)规范,要求多个不同领域的企业、组织不得与特定的中国企业往来,这其中除了已为外界所知的原料、芯片、零部件、软件以外,也包括不同形式的技术标准与产业联盟组织。这些企业或组织与中国企业之间的往来,多半还是基于封闭式条件环境下的往来关系,通过商业协议或是申请加入组织的条件。但相较于此,对于部分开源(Open source) 的资源,未来是不是...

05月11日

AI 框架使用排行:TensorFlow、Scikit Learn、IBM Watson

作者简介:Dan Olds是技术趋势和客户情绪方面的权威人士,他也是经常被知名行业和商业出版物频频引用的专家,比如《华尔街日报》、彭博新闻社、《Computerworld》、《eWeek》、《CIO》和《PCWorld》等。 AI软件界在迅速发展。新的应用几乎每天都在层出不穷,现在正好可以趁机了解人们到底在用机器学习和其他AI技术做什么、这些技术可能何去何从。 我们在之前的两篇文章中探讨了...

11月30日

一文读懂TensorFlow基础

01 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展,并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架,在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大,该框架学习门槛并不高,只要掌握Python安装和使用,并对机器学习和神经网络方面...

11月06日

Google Brain工程师讲述TensorFlow 与深度学习

作者:周玥枫 本文是Google Brain工程师周玥枫在QCon上海2017和DevFest 2017上的演讲实录。 我的名字叫做周玥枫,我是 Google  Brain 的工程师,我现在做 TensorFlow 和 TensorFlow 分布式的开发以及使用机器学习来优化 TensorFlow 的研究项目。 今天首先跟大家分享深度深入学习的例子,然后再跟大家简单介绍一下什么是 TensorFlow ,以及 TensorFlow 一些最新特性,包括...

08月28日

TensorFlow产品经理:机器学习如何改变未来十年的软硬件?

  最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”,以下是整个讲座的概要,量子位编译...

08月17日

深度学习指南:在iOS平台上使用TensorFlow

作者:Matthijs Hollemans 在利用深度学习网络进行预测性分析之前,我们首先需要对其加以训练。目前市面上存在着大量能够用于神经网络训练的工具,但TensorFlow无疑是其中极为重要的首选方案之一。 大家可以利用TensorFlow训练自己的机器学习模型,并利用这些模型完成预测性分析。训练通常由一台极为强大的设备或者云端资源完成,但您可能想象不到的是,TensorFlow亦可以在iOS之...

07月19日

Keras之父、谷歌研究员拆解机器自主学习

【新智元导读】 Keras作者、《Python深度学习》一书的作者 Francois Chollet 在博客上发文探讨深度学习的未来,从技术演化的角度,提出未来深度学习的4大走向:模型即程序、超越反向传播和可微分层、自动化的机器学习、终身学习和重复利用模块化子程序。未来深度学习走向无疑是越来越自主化的,但是从技术角度需要什么累积与突破,文章进行了很好的解读。作者认为,机器学习工程师的工...

06月17日

机器学习入门必备的13张小抄

允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 那么多机器学习工具包,那么多命令、操作和公式,想要全部记住,实在是太难了…… 所以,小抄是人见人爱的好东西。 比如说下面这些机器学习小抄,由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来: TensorFlow Keras 一图看懂各种神经网络 NumPy SciPy Pandas Scikit-learn ...

06月09日

如何从零开发一个复杂深度学习模型

  Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程[http://cv-tricks.com/artificial- ... ensorflow-tutorial/]和卷积神经网络教程[http://cv-tricks.com/tensorflow- ... age-c...

04月14日

深度学习应用实践指南

近日来自美国海军研究室人工智能应用研究中心的 Leslie N.Smith 总结了一份报告,本报告对希望在没有用过深度学习算法应用软件上进行深度神经网络尝试的人群提供了实用建议。为了使项目更易于管理,这些建议被分成了几个阶段,每个阶段都包含了帮助新手的大量建议和见解。 本报告针对的群体是应用程序的主题专家,但是在深度学习方面还是新手。它对希望在没有用过深度学习算法...

03月22日

Tensorflow代码解析

摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广。TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口。本文依据对Tensorflow(简称TF)白皮书[1]、TF Github[2]和TF官方教程[3]的理解,从系统和代码实现角度讲解TF的内部实现原理。...

03月14日

图解TensorFlow架构与设计

作者:刘光聪  中兴通讯高级系统架构师,专注机器学习算法,分布式系统架构与优化。 TensorFlow是什么? TensorFlow基于数据流图,用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算,边表示节点之间相互联系的张量。 计算图实例 TensorFlow支持各种异构的平台,支持多CPU/GPU,服务器,移动设备,具有良好的跨平台的特性;TensorFlow架构灵活,能够支持各种...

02月16日

Yahoo开源TensorFlow On Spark

Yahoo Big ML团队成员Lee Yang、Jun Shi、Bobbie Chern和Andy Feng日前合著了一篇文章,详细介绍了他们开源的TensorFlowOnSpark的方方面面。 Yahoo开源的TensorFlowOnSpark使Google发起的TensorFlow深度学习开源框架与Apache Spark集群中的数据集兼容,一些组织为了处理大量不同类型的数据而进行维护,对他们来说无疑是个好消息。 Yahoo开源TensorFlowOnSpark采用了Apache 2.0协...

11月23日

从TensorFlow看谷歌的云端人工智能战略

引子:有些朋友知道谷歌的Tensorflow是专业的深度学习库,有了它各种功能强大的深度神经网络得以快速构建实现,但估计很少朋友知道Tensorflow是可以在iOS, Android甚至树莓派(Raspberry Pi)上运行的,本文我们就来谈谈,深度学习进入移动端将意味着什么?并一窥谷歌的云端人工智能战略。设想未来你是一名警察,只需要手中android终端,摄像头照到的任何事物,包括人脸,车牌,身份证...

08月12日

谷歌大脑Jeff Dean:最快15年实现通用人工智能

《福布斯》网站刊文,专访“谷歌大脑背后的大脑”Jeff Dean。Dean回顾了他自1999年加入至今在公司的不同角色,重点介绍了谷歌大脑的项目内容。Dean 认为,谷歌保持创新的源泉在于保持部门的灵活性。软件开源与开放的文化有助于这家公司吸引顶级人才,从事研发。他个人猜测,实现通用AI最快仅需15年。 Jeff Dean 是谷歌最早的雇员之一,他1996年从华盛顿大学计算机系获得博士学位...

06月27日

Tensorflow架构

TensorFlow,以下简称TF,是Google去年发布的机器学习平台,发布以后由于其速度快,扩展性好,推广速度还是蛮快的。江湖上流传着Google的大战略,Android占领了移动端,TF占领神经网络提供AI服务,未来的趋势恰好是语音图像以及AI的时代,而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初步尝试。 TF的特点之一就是可以支持很多种设备,大到GPU、CPU,小到手机平板,五花八门的设...

04月19日

Google发布分布式TensorFlow

今天,Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中,100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下,达到了 78% 的正确率。在激烈的商业竞争中,更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式 TensorFlow意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中,产生实质的影响。 Google 今天发布分布式 TensorFlow 版本 即便 TensorFlow 在 20...