苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版 Mac 推出还不到两周，谷歌就把专为 Mac 优化的 TensorFlow 版本做好了，训练速度最高提升到原来的 7 倍。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac 一直是非常受欢迎的平台，也有人用

图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别，从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。他们是如何做到的呢？你必须已阅读很多有关不同深度学习框架之间差异的信息。Tensor

使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法，这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型

操作张量并非易事，因为它需要很多先决条件，例如跟踪多个维度，Dtype兼容性，数学正确性和张量形状等。当然最大的挑战还是从数百种可用选项中确定正确的TensorFlow操作。如果会的话，谷歌的TensorFlow Coder可以帮你实现这一点。然后，它会运

在移动设备上使用 TensorFlow Lite 模型运行推理不仅仅是与模型交互，还需要额外的代码来处理复杂的逻辑，如数据转换、预处理/后处理、加载关联文件等。今天，我们将为大家介绍TensorFlow Lite Task Library，这是一组功能强大

TensorFlow 2.0引入的创新之一是JavaScript实现：TensorFlow.js。我没料到这会加快训练或推理速度，但确实如此，它通过WebGL API支持所有的GPU。TensorFlow.js是一个库，用于使用JavaScript开发

TensorFlow于2015年11月面世，基于Apache License 2.0协议发布，由Google Brain团队研发。到目前为止也是github上热度最高、使用人数最多的深度学习框架，业界很多招聘要求中也提到了它。2019年3月推出Tenso

如何使编程更加便捷？最近，谷歌 TensorFlow 开源了一个帮助开发者写 TensorFlow 代码的程序合成工具 TF-Coder。用过 TensorFlow 框架的应该都知道，在操纵张量时，需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性，当然还需要考虑

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。大多数的机器学习实践者都曾遇到过训练数据和实际运行时用以评估模型的样本差别很大的情况。因此，相对灵活的机器学习解决方案，如DNN和随机森林等，仅依赖于训练数据的模型，在训练数据集和验证数据集没有覆盖的输入空间

TensorFlow是谷歌推出的深度学习框架，于2019年发布了第二版。它是世界上最著名的深度学习框架之一，被行业专家和研究人员广泛使用。Tensorflow v1难以使用和理解，因为它的Pythonic较少，但是随着Keras发行的v2现在与Tenso

音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。这些数据可能来自出版歌曲的人手工标注。但这并不是一个很好的划分，因为可能是一些艺人想利用一个特定流派的流行趋势。在描述了所使用的数据源之后，我对我们使用的方法及

data1 = tf.constant # 声明常量。data2 = tf.Variable # 声明变量。print # 打印数据的

众所周知，在tensorflow程序中，tensor只是占位符，在会话层没有run出tensor的值之前，我们是无法获知tensor的值的。也就是说，下面的逻辑是无法实现的：。#a is a 1-D tensor, b is a 1-D tensor to

需要注意的是我们可以使用两种方法来创建并使用session. 我们计算WX+b，其中W，X和b是从随机正态分布中抽取的。我们开始定义一个shape=（3,1）的常量X：。实现一个线性功能：。初始化X，类型为tensor的随机变量，维度为(3,1). res

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology . 训练集 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 的

每个在自定义层中使用Keras函数式API的用户都要注意了！使用用Keras的Functional API创建的权重，可能会丢失。这一话题在Reddit机器学习板块上被热议，引起不少TensorFlow用户共鸣。也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。让

由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。它是一个端到端的平台，适用于初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。为了帮助你找到所需的

将visual c++ 升级到2019版本。安装完之后，即可解决该问题。

https://medium.com/analytics-vidhya/yolo-v3-introduction-to-object-detection-with-tensorflow-2-ce75749b1c47

十六、使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理