10 天前 / figo
如今，特斯拉，谷歌，优步、通用汽车、百度都在努力创造自己的自动驾驶汽车，致力于在现实世界的道路上行驶。许多分析师预测，在未来5年内，我们将开始在我们的城市中运行全自动驾驶汽车，并且在30年内，几乎所有汽车都将完全自主。但是，对于个人研究者而言，这种成本太大，我们可以使用的一些相同技术来制造你自己的自动驾驶汽车不是很酷吗？ 在 github 上，一个叫做David Tian的小哥使用树莓派和TensorFlow构建了一个自动驾驶项目，在项目中，作者一步步将指导如何从头开始构建自己的项目，包括硬件的采购组装、自动驾驶小车的控制、......
40 天前 / 虞大胆
引言TensorFlow从15年10月开源至今，可谓是发展迅猛，从v0.5到如今的v2.0.0-alpha，经历了无数个功能特性的升级，性能、可用性、易用性等都在稳步提升。相对来说，对于我们工业界，大家可能更关注分布式TensorFlow的发展，本文尝试梳理下分布式TensorFlow从问世到现在经历过的变迁。 分布式TensorFlow运行时基本组件用户基于TensorFlow-API编写好代码提交运行，整体架构如下图所示。 [ dist-tf ] Client 可以把它看成是TensorFlow前端，它支持多语言的编程环境(Python/C++/Go/Java等)，方便用户构造各种复杂的计算图。Client通过Session......
49 天前 / openio
选自hackernoon 作者：Cassie Kozyrkov 机器之心编译 参与：高璇、路 TensorFlow 2.0 带来了大量改变。谷歌工程师 Cassie Kozyrkov 表示：之前的 TensorFlow 已死，而新版 TensorFlow 使它获得重生。如果你是 AI 铁粉，但恰好没看到这个重大新闻，这可能就像在地震来临之际打了个盹。一切都将改变。 这是什么？TensorFlow 的 logo？还是回答真/假判断题的字母？ 去年我写了 9 件关于 TensorFlow你需要了解的事。但是你需要明确知道的一件事是：TensorFlow 2.0 到来了！ 一场新革命！欢迎来到 TensorFlow 2.0。 这是一次......
52 天前 / 云水木石
Tensorflow 2.0带来的一个重大变化就是采用keras API作为TensorFlow的标准上层API，因为我在编码中使用到keras比较多，所以对这个变化感到高兴，现翻译一篇Tensorflow团队发布的文档：Standardizing on Keras: Guidance on High-level APIs in TensorFlow 2.0。原文地址：https://medium.com/tensorflow/standardizing-on-keras-guidance-on-high-level-apis-in-tensorflow-2-0-bad2b04c819a ，略有删减。点击阅读原文可以跳转到该文章，需要翻墙哦！ Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究......
52 天前 / 比昂
在之前的文章（生成对抗网络浅析（GAN））中提到了GAN网络的遗留问题，如不收敛问题，GAN网络的目的是做一个D网络和G网络的纳什均衡，然后只有保证Value函数V是凹函数的情况下才能保证纳什均衡，这个函数有可能收敛到一个不是50%概率的情况，并且在G网络生成过程中没有控制能力。 01 CGAN（Conditional Generative Adversarial Nets) 针对GAN不可控的特点，论文Conditional Generative Adversarial Nets中提出了，CGAN模型，通过引入监督信息（label属性，性别，是否微笑，年龄等），用来指导训练Generator。 CGAN中的价值函数换成了......
54 天前 / 比昂
之前介绍过生成对抗网络的初步原理，参见（生成对抗网络浅析（GAN））。 今天结合最近很火的TensorFlow，看看原理背后的实现。 01 模型 上一篇，参见（生成对抗网络浅析（GAN））定义了GAN模型的Model， 使用TFGAN我们组要定义4个重要属性 a. Generator, 在噪声的干扰下，生成Fake image； b. Discriminator， 判定输入Training set，是Real，还是Fake； c. 真实图片，Real Images； d. Random noise; Generator def generator_fn(noise, weight_decay=2.5e-5, is_training=True):"""G 生成MNIST图片的G网络. Ar......
55 天前 / php-v
看了就要关注我哦！！ 孟晓龙，2016年7月入职 Qunar，是机票事业部大数据AI解决方案的算法小驼，主要负责机票事业部机器学习相关的模型开发维护部署工作，喜欢读书，健身，打守望先锋。 本文主要介绍如何用 tensorboard 与 timeline 监控 tensorflow 的性能，可以直接引用最后的封装类天下武功，唯快不破。机器学习解决方案也是如此，由于是一门实验性科学，No free lunch 定理告诉我们不同的超参、架构是否适合独特的数据集一直都是未知数，能否快速实验大量的 idea ，快速迭代解决方案一直都是提升效果的关键。因此才有各式分布式训练的......
56 天前 / 云水木石
去年我翻译了一篇文章：写给初学者的Tensorflow介绍，但这只是文章的第一部分，由于原作者迟迟没有写第二部分，我后来就把这件事情忘了。前几天，有朋友留言问为什么没有第二部分的内容，还有朋友热心的给出了第二部分的原文链接。所以在此把第二部分的内容也翻译出来，原文地址：https://medium.com/buzy-developers/a-beginner-introduction-to-tensorflow-part-2-6b4dc25ea51 。点击阅读原文可以跳转到该文章，需要翻墙哦！ 在上一部分中，我写了一些非常重要的关于使用Tensorflow构建机器学习模型的核心理论概念。 Tensorflow的核心组件是张......
58 天前 / 机器视觉与算法建模
前段时间TF发布了2.0版本，今天略读了一番，发现新特性确实可以在开发中节省很多时间。阅读的同时，顺便将开发指南翻译了一点，如有错误欢迎指正。（阅读原文有关键字跳转的链接） Effective TensorFlow 2.0为使TensorFLow用户更高效，TensorFlow 2.0中进行了多出更改。TensorFlow 2.0删除了篇冗余API，使API更加一致（统一RNNs, 统一优化器），并通过Eager execution更好地与Python集成。 许多RFCs已经解释了TensorFlow 2.0带来的变化。本指南介绍了TensorFlow 2.0应该怎么进行开发。这假设您已对TensorFlow 1.x有一定了解。 A brief summary......
62 天前 / hyper0x
71 天前 / 云水木石
Tensorflow团队早早就放出了风声，Tensorflow 2.0就快来了，这是一个重要的里程碑版本，重点放在简单和易用性上。我对Tensorflow 2.0的到来充满期待，因此翻译了这篇Tensorflow团队发布的文档：Effective TensorFlow 2.0: Best Practices and What’s Changed。原文地址：https://medium.com/tensorflow/effective-tensorflow-2-0-best-practices-and-whats-changed-a0ca48767aff ，略有删减。点击阅读原文可以跳转到该文章，需要翻墙哦！ 在最近的一篇文章中，我们提到，TensorFlow 2.0经过重新设计，重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性......
73 天前 / 云水木石
前两天，Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版，TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年，Google就放出口风，准备发布TensorFlow 2.0，一个重要的里程碑版本。然而直到今天，2.0仍然处于alpha版，这在快速迭代的人工智能领域，着实少见。随着alpha的发布，这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地，我也看了一下文章，不过作为一名实战派，还是决定先上手尝鲜一下。 毕竟TensorFlow 2.0还是alpha版，不想破坏掉现有的TensorFlow的环境，所以决定先创建一个虚拟环境，在虚拟环境中进行尝鲜。借助于anaco......
73 天前 / mr7
作者：[ Tencent Blade Team ] Cradmin 我们身处一个巨变的时代，各种新技术层出不穷，人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念，近两年出现井喷式发展，得到各行各业的追捧，这背后来自于各种力量的推动，诸如深度学习算法的突破、硬件计算能力的提升、不断增长的大数据分析需求等。从2017年的迅猛发展，到2018年的持续火爆，国内外各个巨头公司如腾讯、阿里、百度、Google、微软、Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵，毫无疑问，这一技术未来将会深度参与我们的生活并让我们的生活产生巨大改变：人工智能时代来了！......
74 天前 / 开发者头条
▲点击上方雷锋网关注 文 | 丛末 来自雷锋网（leiphone-sz）的报道 雷锋网 AI 科技评论按：3 月 7 日凌晨，谷歌 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」，TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。 除了发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版，谷歌在本次大会上还发布了「一箩筐......