TensorFlow Google大会总结-低调大师

TensorFlow Google大会总结

2017-10-24 496

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

三、learn2learn

　　功能：由机器来设计神经网络

　　依据：进化算法

　　解决性能问题工具：

　　　　1、timeline ---- 通过chrome来对结果进行分析　

　　　　2、nvprof

　　　　3、XXX　

四、高层API:

Estimators
keras
canned Estimators

　　只有Estimators支持分布式TensorFlow；

　 recommended：

　　使用高级api

　　Estimators

　　用tf.layer 或 tf.keras 来自定义模型

　TF Serving：

　　用于将训练好的模型部署到生产环境中；

C++ lib
- 模型保存、输出
- 通用核心架构
Binaries
- 有一些自带的功能
- 支持docker等

五、TF Lite:

　　用于支撑小型设备，例如手机等嵌入式设备

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【一文读懂AlphaGo Zero算法】白话蒙特卡洛树搜索和ResNet

AlphaGo Zero 令人惊艳。不过，有些评论似乎渲染过度，把它的算法说得神乎其神。大数医达创始人，CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃在本文中，尝试用大白话，通俗地解释 AlphaGo Zero，弄清楚蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）、深度学习启发函数和置信上限这三大核心概念。 AlphaGo Zero 引起巨大社会轰动只告诉机器围棋的基本规则，但是不告诉它人类摸索了上千年才总结出来的定式等围棋战术，让机器完全依靠自学，打败人类。这个题目不仅新鲜，而且热辣。上周 DeepMind AlphaGo 人工智能围棋团队的一篇新论文，题目是“Mastering the Game of Go without Human Knowledge”。这篇论文不仅被顶级学术期刊 Nature 发表，而

2017-10-25

620

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2017-10-25

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