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搜索[tensorflow]，共1985篇文章

使用TensorFlow提供的slim模型来训练数据模型供iOS使用

1、下载slim模型包： cd /Users/javalong/Download git clone https://github.com/tensorflow/models/ 2、数据可以是slim

2017-07-19

2017上海云栖TechDay-15分钟在云上玩转TensorFlow

通过阿里云容器服务深度学习解决方案开发TensorFlow应用目标熟悉阿里云容器服务深度学习解决方案的基本功能练习利用深度学习解决方案创建一个TensorFlow开发环境，运行一个MNIST程序，

2017-06-20

Google 公布最新的 Open Source Peer Bonus 得主，TensorFlow 贡献者获奖最多

通过查看此次公布的名单可以发现，TensorFlow、Kubernetes、Flutter 和 Go 是获奖人数最多的开源项目，而这几个项目也确确实实是当下最为热门的几个项目。

2021-09-16

微软 TensorFlow-DirectML 正式版发布：可在 WSL 上 GPU 加速机器学习

IT之家 9 月 12 日消息微软近日发布了 TensorFlow-DirectML 的正式版，该工具可让用户在 Windows 的 Linux 子系统（WSL）上 GPU 加速机器学习（ML）模型训练

2021-09-12

TensorFlow 因代码执行漏洞将弃用 YAML，推荐开发者改用 JSON

Tensorflow 是一个基于 Python 的机器学习和人工智能项目，该项目由 Google 开发。近日 TensorFlow 已经放弃了对 YAML 的支持，以修复一个关键的代码执行漏洞。

2021-09-07

简化 TensorFlow 和 Spark 互操作性的问题：LinkedIn 开源 Spark-TFRecord

TensorFlow 和 Apache Spark 的互操作问题是现实世界机器学习场景中常见的挑战。

2020-06-08

微信开源推理加速工具 TurboTransformers，性能超越 PyTorch/TensorFlow 与主流优化引擎

在多种 CPU 和 GPU 硬件上获得了超过 PyTorch/TensorFlow 和目前主流优化引擎（如 onnxruntime-mkldnn/onnxruntime-gpu、torch JIT、NVIDIA

2020-04-24

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (十一）时间序列预测

for Time Series Forecasting TIME SERIES PREDICTION USING LSTM DEEP NEURAL NETWORKS 在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js

2019-05-20

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章强化学习（上）

本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。评价行为：信用分配问题如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。例如，如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆，它怎么知道它采取的 100 个行动中的哪一个是好的，哪些是坏的？它所知道的是，在最后一次行动之后，杆子坠落了，但最后一次行动肯定不是完全负责的。这被称为信用分配问题：当智能体得到奖励时，很难知道哪些行为应该被信任（或责备）。想想一只狗在行为良好后几小时就会得到奖励，它会明白它得到了什么回报吗？为了解决这个问题，一个通常的策略是基于这个动作后得分的总和来评估这个个

2019-02-13

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章自编码器

不幸的是，使用fully_connected()函数在 TensorFlow 中实现相关权重有点麻烦；手动定义层实际上更容易。

2019-02-13

五年级都开始学TensorFlow了？再等你就要失业了！

小学五年级报名课外班学 Tensorflow 晚不晚？

2018-10-25

美剧《硅谷》深度学习APP获艾美奖提名：使用TensorFlow和GPU开发

【新智元导读】继AI制作动画人物、创作剧本、编辑电影之后，今天，一款AI软件正式获得黄金时段艾美奖提名：热播电视剧《硅谷》中一个使用深度学习自动识别热狗的软件再度走入公众视野，使用TensorFlow和英伟达

2018-07-15

【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章强化学习（下）

时间差分学习与 Q 学习具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。时间差分学习（TD 学习）算法与数值迭代算法非常类似，但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说，我们假设智能体最初只知道可能的状态和动作，没有更多了。智能体使用探索策略，例如，纯粹的随机策略来探索 MDP，并且随着它的发展，TD 学习算法基于实际观察到的转换和奖励来更新状态值的估计（见公式 16-4）。其中： a是学习率（例如 0.01） TD 学习与随机梯度下降有许多相似之处，特别是它一次处理一个样本的行为。就像 SGD 一样，只有当你逐渐降低学习

2018-07-09

语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现

这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现，并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。

2018-03-31

深度学习动手入门：GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目

TensorFlow是Google的开源深度学习库，你可以使用这个框架以及Python编程语言，构建大量基于机器学习的应用程序。

2018-02-06

Tensorflow官方语音识别入门教程 | 附Google新语音指令数据集

这个数据集由Google TensorFlow团队和AIY团队共同推出的，AIY就是之前推出树莓派DIY智能音箱的那个团队：所以说，也别指望用这个数据集训练模型然后做个App什么的，它其实和那个DIY

2018-01-15

TensorFlow产品经理：机器学习如何改变未来十年的软硬件？

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）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

2018-01-08

在终端设备上实现语音识别：ARM开源了TensorFlow预训练模型

△关键词识别pipeline 近日，ARM和斯坦福大学合作开源了预训练TensorFlow模型和它们的语音关键词识别代码，并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on

2017-12-31

如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第二篇

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 看深度学习框架排名第一的TensorFlow如何进行时序预测——第一篇时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。

2017-08-30

预告：如何用 Tensorflow 搭建一套图像识别模块？ | AI 研习社

自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的官方文档和教程，以及上手快速且简单易用等诸多优点，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别、数据挖掘和预测等

2017-08-01

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。