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    谷歌深度學習框架TensorFlow2

    來源:時間:2020-10-18 05:26:54 閱讀:-

    問耕 只想說 凹非寺

    量子位 榮譽出品 | 微信公眾號 QbitAI


    宣布公布!Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構TensorFlow 2.0來啦

    TensorFlow 2.0總算來啦!

    今日零晨,這一全世界客戶數(shù)最多的深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構,宣布釋放了2.0版本號。

    Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡生物學家、Keras創(chuàng)作者Fran?ois Chollet激情的表明:“TensorFlow 2.0是一個來自未來的設備在線學習平臺,它更改了一切”。

    許多 網(wǎng)民表明,TensorFlow 2.0比PyTorch更強用,早已提前準備全方位轉(zhuǎn)為這一新升級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構了。

    更實用的TF2.0

    雖然是排名第一的深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構,但TensorFlow的缺陷也一直比較突出。官方網(wǎng)對于此事也心照不宣,因而在今早公布的blog中寫到:

    ”TensorFlow 2.0由客戶小區(qū)促進,告知大家她們要想一個便于應用、靈便又強勁的服務平臺,而且適用布署到任何地方?!?/p>

    那麼TF2.0有哪些改善?

    一、Keras與TensorFlow密不可分集成化,默認設置eager execution,實行Pythonic涵數(shù)。官方網(wǎng)表明,對開發(fā)人員而言,TensorFlow 2.0用起來跟Python類似;針對學者而言,新架構也在低等API層面開展了關鍵資金投入。

    二、為了更好地在各種各樣服務平臺上運作,SavedModel格式文件開展了規(guī)范化。

    三、對于性能卓越訓煉情景,能夠應用Distribution Strategy API開展遍布訓煉,且只需開展小量編碼改動就能得到優(yōu)異的特性。適用Keras Model.fit、自定訓煉循環(huán)系統(tǒng)、多GPU這些。

    四、TensorFlow 2.0提升了在GPU上的特性主要表現(xiàn)。以ResNet-50和BERT為例子,只必須兩行編碼,混和精密度應用Volta和Turing GPU,訓煉主要表現(xiàn)最大能夠提高3倍。

    五、增加TensorFlow Datasets,為包括很多基本數(shù)據(jù)類型的大中型數(shù)據(jù)出示了通信接口。

    六、盡管保存了傳統(tǒng)式的根據(jù)Session的程序編寫實體模型,但官方網(wǎng)如今提議應用eager execution開展基本的Python開發(fā)設計。tf.function裝飾器能夠把代碼轉(zhuǎn)換成能夠遠程控制實行、實例化、性能優(yōu)化的圖。在Autograph的協(xié)助下,可以把基本的Python控制流立即轉(zhuǎn)成TensorFlow控制流。

    七、官方網(wǎng)出示了TensorFlow 1.x升級2.0的轉(zhuǎn)移手冊,TF2.0還有一個全自動變換的腳本制作。

    八、TensorFlow 2.0出示了實用的API,可以靈便迅速的完成新念頭。實體模型的訓煉和serving也早已無縫拼接集成化在系統(tǒng)架構中。

    大量有關TensorFlow 2.0的信息內(nèi)容,能夠>

    瀏覽官方網(wǎng)站:

    https://www.tensorflow.org/

    GitHub:

    https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0

    宣布公布!Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構TensorFlow 2.0來啦

    “更改一切,完爆PyTorch”

    TensorFlow 2.0公布以后,引起了普遍的探討和關心。

    Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡生物學家、Keras創(chuàng)作者Fran?ois Chollet激情的表明,TensorFlow 2.0是一個來自未來的設備在線學習平臺,它更改了一切。

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    如今GitHub上排名第一的NLP設備課程學習practicalAI的創(chuàng)作者、美國蘋果公司AI研究者Goku Mohandas在twiter上說,她們已經(jīng)從PyTorch轉(zhuǎn)為TensorFlow 2.0。

    客戶Francois Piednoel留言板留言表明,他早已感受了TF2.0一整周,他得出一樣的結果:TF2.0如今早已完爆PyTorch一手了。

    宣布公布!Google深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構TensorFlow 2.0來啦

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡科學研究和教育工作者、fast.ai創(chuàng)辦人Jeremy Howard也夸贊TF2.0的公布是”令人激動的一步,與TensorFlow一代對比是一個極大的飛越“。

    自然,對于具體如何,還得大伙兒親身感受了。

    為了更好地迎來新版本的公布,TensorFlow精英團隊的Josh Gordon,還梳理了一份教學資源。

    1、Deep Learning with Python

    TF2.0根據(jù)Keras。假如你是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡初學者,最好是從這本書下手。自然這本書里的編碼必須改一下,但比較簡單:

    import keras -> from tensorflow import keras

    這本書詳細地址在這里:

    https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

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    2、Hands-on ML第二版

    這本書非常棒,能夠陪你更深層次TF2.0,還記得需看第二版。

    這本書詳細地址在這里:

    https://github.com/ageron/handson-ml2

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    3、AppliedML

    假如你喜愛播放視頻,這有一個深層次scikit-learn和深度學習的內(nèi)容,完全免費。這套課程內(nèi)容全名是AppliedML,YouTube上的詳細地址在這里:

    https://www.youtube.com/channel/UCMEXgDffQy6nS2a74Gby8ZA/videos

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    4、官方網(wǎng)實例教程

    最終,推薦最新的TF2.0基礎教程。詳細地址:

    tensorflow.org/tutorials/

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    安裝TF2.0

    TensorFlow 2.0適用以下的64位電腦操作系統(tǒng):

    • Ubuntu 16.04 or later
    • macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)
    • Windows 7 or later
    • Raspbian 9.0 or later

    下載安裝包:應用Python的pip安裝,版本號必須19.0以后。

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    自然……不安裝也可以用,由于還有一個武器:

    Google Colab。

    好啦,最終祝大家節(jié)日愉快!

    — 完 —

    真摯招騁

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