Search Results for: TensorFlow
Google 推出 TensorFlow 开发者证书
在当今的 AI 世界中，越来越多的公司正在寻求与聘请机器学习方面的人才，与此同时，越来越多的学生和开发者也正在寻求获取和展示 ML 知识的渠道。
除了在线课程和学习资源之外，我们希望帮助开发者展示自身在机器学习方面的能力，同时也帮助企业聘请到专业的机器学习开发者来解决所面临的挑战。
日前，Google 推出了 TensorFlow 开发者证书，希望能借此让世界各地的开发者有机会在 AI 影响日趋深远的全球就业市场中展示 ML 技能。
TensorFlow 开发者证书，是一个为学生、开发者和数据科学家提供的基础证书。通过使用 TensorFlow 构建和训练基本模型，来展示开发[……]
Spark 玩转 TensorFlow 2.0
大数据深度学习逐步成为研究的主流趋势。这是《30 天吃掉那只 TensorFlow2.0》里面的其中一篇，介绍在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型进行预测的方法。本篇文章通过 TensorFlow for Java 在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型。利用 Spark 的分布式计算能力，从而可以让训练好的 TensorFlow 模型在成百上千的机器上分布式并行执行模型推断。
本案例以 TensorFlow 2.0 的 tf.keras 接口训练的线性模型为例进行演示。在本例基础上稍作修改则可以用 Spark 调用训练好的各种复杂的神经网络模型[……]
首个量子机器学习模型框架发布：TensorFlow Quantum
Google 宣布与滑铁卢大学、大众汽车公司联合推出 TensorFlow Quantum（以下简称 TFQ），这是一个可快速搭建量子 ML 模型的开源库。TFQ 将提供把量子计算和机器学习研究相融合所必需的工具，以控制、建模自然或人工的量子系统，比如 50 到 100 个量子比特的嘈杂中型量子（NISQ）处理器。3 月 6 日，研究团队在预印本平台 arXiv 上提交了论文，对这一基于 Python 语言的新框架进行了详细解释，论文作者共有 20 多位，来自 Google 研究院、滑铁卢大学量子计算研究所、NASA 的 Quantum AI 实验室、大众汽车和神秘的 Google X 部门。[……]
《TensorFlow 2.0 框架》课程
TensorFlow 是由 Google 开发并开源发布的一种流行的机器学习框架及用于数据流编程的框架库。《TensorFlow 深度学习框架 (KXCY-AI-LAB-TF)》课程，通过深度学习交互平台、动画演示教育资源，以及交互式编程实验环境，让学生充分理解如何利用 TensorFlow 构建神经网络模型，神经网络网络构造、内核、池化 (Pooling) 和多级分类等核心概念，线性回归、损失函数和梯度下降等关键技术，用于卷积神经网络 (CNN) 的基本模板，以及可调整的不同参数。并且理解如何利用使用迁移学习（Transfer Learning）充分利用现有网络，即在现有网络之上建立新网络。[……]
吴恩达新课上线：TensorFlow 移动和 Web 端机器学习
大家都很熟悉吴恩达了。他开设的 Coursera 机器学习课程可以说是很多初学者的「白月光」。近日，他创始的 deeplearning.ai 在 Coursera 上另外开设了一门课程 ——《TensorFlow: Data and Deployment Specialization》，主要介绍使用 Tensorflow.js、TensorFlow Lite、TensorFlow Hub 等工具进行数据分析的方法。该专项课程已于今日开放注册。吴恩达对课程进行了转推。
TensorFlow 是深度学习中最著名的框架之一，绝大多数人都已经掌握了基本的使用方法。如果要更上一层楼，选择本课程无疑[……]
TensorFlow 2.0 实现高水准的自然语言处理
Hugging Face 是一家专注于 NLP 的创业公司，拥有大型开源社区，在 Transformer 库方面表现尤为出色，包括 Bing、Apple 和 Monzo 在内的千余家企业均在使用该公司的库。Transformer 是基于 Python 的库，对外提供诸多热门转换器架构（例如 BERT、RoBERTa、GPT-2 或 DistilBERT）的 API。使用该API 可获得文本分类、信息提取、问题回答与文本生成等多种 NLP 任务的最高水准（SOTA）结果。我们已用多套权重对上述架构进行预训练。仅需安装 PIP 软件包管理工具，即可开始使用 Transformer。此库在 PyTo[……]
Joshua Gordon《TensorFlow 2.0讲解》PPT
Tensorflow2.0 对于新手来说更为易用，而对于老手来说，功能更为强大，Josh Gordon 为我们介绍了TensorFlow2.0 的一些新的特征与使用技巧。
在构建模型方面，针对不同的使用人群，TensorFlow2.0 提供了不同层面的 API，针对刚接触 TensorFlow 的新手，提供了Sequential API, 针对工程师，开放了 FunctionalAPI 与 build-in 层，针对有更高需求的工程师，开放了 FunctionalAPI 与可定制的层，评估指标，损失函数等，而针对科研工作者，开放了 Subclassing，可以定制一切函数。
在训[……]
TensorFlow 2.0 正式版发布
此前，Google 在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力，今天，TensorFlow 2.0 正式版现已推出！TensorFlow 2.0 由社区推动，社区的声音让 Google 了解到开发者需求的是一个灵活、强大且易于使用的平台，并且支持部署 TensorFlow 2.0 到任何平台上。TensorFlow 2.0 为开发者、企业与研究人员提供了一个全面的生态系统，以推动最先进的机器学习研究与构建大规模的机器学习应用。—— 同时，跨象乘云™ 也提供了 Tens[……]
TensorFlow 2.0 实战教程
这是一份来自 IJCAI 2019上的一个 TensorFlow 2.0 实操教程，这个教程包含 117 页 PPT，由 Google 资深开发人员 Josh Gordon 讲授，提供了最新 TensorFlow 2.0 的实操介绍，重点介绍了最佳实践。读者将学习编写几种类型的神经网络（Dense, Convolutional, 和 Recurrent），以及生成对抗网络（Generative Adversarial Network）。
TensorFlow 是一个基于数据流编程（Dataflow Programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（Machine[……]