omnispace的博客

这是tensorflow生成的各种模型文件:GraphDef (.pb) - a protobuf that represents the TensorFlow training and or computation graph. This contains operators, tensors, and variables definitions.CheckPoint (.ckpt) - ...

CycleGAN是在今年三月底放在arxiv（地址：[1703.10593] Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks）的一篇文章，同一时期还有两篇非常类似的DualGAN和DiscoGAN，简单来说，它们的功能就是：自动将某一类图片转换成另外一类图片。作者在论文中也举了一些例子，...

本文主要改写了一下"Sequence Tagging with Tensorflow"程序。原文是基于英文的命名实体识别(named entity recognition)问题，由于博主找不到相应的中文数据集(其实是没备份数据丢了，如果有同学提供，万分感谢)。因此，本文用了msra的分词数据。另外，由于用到了词向量，所以用了搜狗实验室发布的2008新闻数据，提前训练了300维度的字向量（用的gen

tensorflow笔记系列： （一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释 （二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析 （三） tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 （四） tensorflow笔记：常用函数说明 （五） tensorflow笔记：模型的保存与训练过程可视化 （六）tensorflow笔记：使用tf来实现word2vec

CIFAR代码组织代码分析cifar10_trainpycifar10pycifar10_evalpyReference根据TensorFlow 1.2.1，改了官方版本的报错。CIFAR想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Krizhevsky写的技术报告相关核心数学对象，如卷积、修正线性激活、最大池化以及局部响应归一化；训练过

该博客主要以TensorFlow提供的ResNet代码为主，但是我并不想把它称之为代码解析，因为代码和方法，实践和理论总是缺一不可。 github地址，其中：resnet_model.py为残差网络模型的实现，包括残差模块，正则化，批次归一化，优化策略等等；resnet_main.py为主函数，主要定义了测试、训练、总结、打印的代码和一些参数。cifar_input.p

前言本文章的参考卷积神经网络应用于人脸识别，通过Tensorflow改写的代码。也通过自己的想法改动了一些代码。本文算是一个小小的demo吧，因为之前都是基础篇。而这个算是基于之前的基础学习做的demo。虽然本demo比较简单，但我觉得可以给大家一些启示。源码地址：https://github.com/Salon-sai/learning-tensorflow/tree/master/less

本笔记记录一下鄙人在使用tf的心得，好让自己日后可以回忆一下。其代码内容都源于tf的tutorial里面的Vector Representations of Words。现在我们一起来实现通过tf实现word2vec吧。代码地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/examples/tutorials/wo

 前言本文参考了tensorflow github里面的实现的lstm的教程代码6_lstm.ipynb。因为这代码即实现了lstm，也实操了tf的内容，可以说是一箭双雕。源码地址：https://github.com/Salon-sai/learning-tensorflow/tree/master/lesson4小情绪鄙人原本想试试NLP的，由于最近一直忙于做项目（急需...

tensorflow笔记系列： （一） tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释 （二） tensorflow笔记：多层CNN代码分析 （三） tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 （四） tensorflow笔记：常用函数说明 （五） tensorflow笔记：模型的保存与训练过程可视化 （六）tensorflow笔记：使用tf来实现word2vec

学习资料:相关代码为 TF 2017 打造的新版可视化教学代码机器学习-简介系列 什么是RNN机器学习-简介系列 什么是LSTM RNN本代码基于网上这一份代码 code设置 RNN 的参数这次我们会使用 RNN 来进行分类的训练 (Classification). 会继续使用到手写数字 MNIST 数据集. 让 RNN 从每张图片的第一行像素读到最后一行, 然后再进行分类

@author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型，比如： tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了，所以这里写了个比较

目录RNNLSTM参考文档与引子缩略词 RNN (Recurrent neural network) 循环神经网络 LSTM (Long short-term memory) 长短期记忆人工神经网络当我们在谷歌搜索LSTM这个关键字时，搜索结果的第一条就是一篇非常著名的博客 Understanding LSTM Networks 来介绍LSTM网络，

In the recent years, we have seen a rapid increase in smartphones usage which are equipped with sophisticated sensors such as accelerometer and gyroscope etc. These devices provide the opportunity f

In this tutorial, we will learn how to deploy human activity recognition (HAR) model on Android device for real-time prediction. The majority of the code in this post is largely taken from Omid Alemi'

前言本文将是2017下半年以来，最新也是最全的一个深度学习框架评测。这里的评测并不是简单的使用评测，我们将用这五个框架共同完成一个深度学习任务，从框架使用的易用性、训练的速度、数据预处理的繁琐程度，以及显存占用大小等几个方面来进行全方位的测评，除此之外，我们还将给出一个非常客观，非常全面的使用建议。最后提醒大家本篇文章不仅仅是一个评测，你甚至可以作为五大框架的入门教程。0. 五

Tensorflow is one of the widely used libraries for implementing Machine learning and other algorithms involving large number of mathematical operations. Tensorflow was developed by Google and it’s o

Today, we're happy to announce the developer preview of TensorFlow Lite, TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices! TensorFlow has always run on many platforms, from racks of s

在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识，欢迎关注我们的微信公众号。一 、Tensorflow教程资源：1)适合初学者的Tensorflow教程和代码...

在使用结构化数据时，诸如梯度提升决策树和随机森林之类的树集合方法是最流行和最有效的机器学习工具之一。 树集合方法训练速度快，无需大量调整即可正常工作，并且不需要大型数据集进行训练。在TensorFlow中，梯度增强树可以使用tf.estimator API，它还支持深度神经网络，广泛和深度模型等。 对于增强树，支持具有预定义均方误差损失（ BoostedTreesRegressor ）的回归和...

TensorFlow正准备发布2.0版本 。 在本文中，我们希望预览TensorFlow的高级API标题的方向，并回答一些常见问题。Keras是一个非常受欢迎的高级API，用于构建和培训深度学习模型。 它用于快速原型设计，最先进的研究和生产。 虽然TensorFlow今天支持Keras，但是我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台的其余部分。通过将Keras建立为Tensor...

https://www.cnblogs.com/zhangfengxian/p/10690218.html目录分布式原理 单机多卡 多机多卡（分布式） 分布式的架构 节点之间的关系 分布式的模式 数据并行 同步更新和异步更新 分布式API 分布式案例Tensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层...

注意： 可以在这里找到示例的完整源代码 。2017年6月8日，分布式深度学习的时代开始了。 在那一天， Facebook发布了一篇文章，展示了他们用于将卷积神经网络（ImageNet上的RESNET-50）的训练时间从两周到一小时减少到32个服务器的256个GPU的方法。 在软件中，他们引入了一种技术来训练具有非常大的小批量大小的卷积神经网络（ConvNets）：使学习速率与小批量大小成比例。 这...

前言当写下这篇文章的时候，其实我连TensorFlow怎么用都不会，所以这篇文章你们就当我放屁好了。我是一个Android开发者，且我不会python（别鄙视我），所以取名为《当Android开发者遇见TensorFlow》。文章并没有什么实质性内容，仅仅是为了敲开机器学习的大门。Java调用TensorFlow前面说了，本宝宝是一只不会python的宝宝，所以这篇文章不会涉及到任何python相...

Google最近发布了Tensorflow Lite，并且提供了demo，虽然该demo可以使用bazel build –cxxopt=’–std=c++11’ //tensorflow/contrib/lite/java/demo/app/src/main:TfLiteCameraDemo命令成功编译出来，但是文档中并没有提及如何纯粹的编译出动态库，参考之前的一篇文章《当 Android 开发者...

简介TensorFlow是Google研发的第二代人工智能学习系统，能够处理多种深度学习算法模型，以功能强大和高可扩展性而著称。TensorFlow完全开源，所以很多公司都在使用，但是美团点评在使用分布式TensorFlow训练WDL模型时，发现训练速度很慢，难以满足业务需求。经过对TensorFlow框架和Hadoop的分析定位，发现在数据输入、集群网络和计算内存分配等层面出现性能瓶颈。主要原因...

Parameter Selection via Exponential Moving AverageWhen training a classifier via gradient decent, we update the current classifier’s parameters θθ viaθt+1=θt+αΔθt,θt+1=θt+αΔθt,where θtθt is the curren...

Tensorflow is not a Machine Learning specific library, instead, is a general purpose computation library that represents computations with graphs. Its core is implemented in C++ and there are also bin

生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理同样非常重要的DCGAN的原理如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)GAN原理介绍说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian

深度学习中对于卷积层的可视化可以帮助理解卷积层的工作原理与训练状态，然而卷积层可视化的方法不只一种。最简单的方法即直接输出卷积核和卷积后的filter通道，成为图片。然而也有一些方法试图通过反卷积（转置卷积）了解卷积层究竟看到了什么。在TensorFlow中，即使是最简单的直接输出卷积层的方法，网上的讲解也参差不齐，David 9 今天要把可运行的方法告诉大家，以免大家受到误导。废

Datasets and Estimators are two key TensorFlow features you should use:Datasets: The best practice way of creating input pipelines (that is, reading data into your program).Estimators: A high-

上周 Geoffrey Hinton 等人公开了那篇备受关注的 NIPS 论文，而后很多研究者与开发者都阅读了该论文并作出了一定的代码实现。机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程，并借助 GitHub 上热烈讨论的项目完成了 CapsNet 的 TensorFlow 实现，并提供了主体架构的代码注释。本文是机器之心的第三个 GitHub 项目，旨在解释 CapsNet 的网络架构

TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small binary size. TensorFlow Lite also sup

Neural networks are taking over every part of our lives. In particular — thanks to deep learning — Siri can fetch you a taxi using your voice; and Google can enhance and organize your photos automagic

The HBO show Silicon Valley released a real AI app that identifies hotdogs — and not hotdogs — like the one shown on season 4’s 4th episode (the app is now available on Android as well as iOS!)

“If you’ve read the previous two parts you’ll feel right at home implementing this one.”← Part 2: Exploring latent space with Adversarial Autoencoders.Parts 1 and 2 were mainly concerned with ge

Retrieval-Based botsIn this post we’ll implement a retrieval-based bot. Retrieval-based models have a repository of pre-defined responses they can use, which is unlike generative models that can g

Chatbots, also called Conversational Agents or Dialog Systems, are a hot topic. Microsoft is making big bets on chatbots, and so are companies like Facebook (M), Apple (Siri), Google, WeChat, and Sl

前言根据官方文档整理而来的，主要是对Iris数据集进行分类。使用tf.contrib.learn.tf.contrib.learn快速搭建一个深层网络分类器，步骤导入csv数据搭建网络分类器训练网络计算测试集正确率对新样本进行分类数据Iris数据集包含150行数据，有三种不同的Iris品种分类。每一行数据给出了四个特征信息和一个分类信息。现在已经将数据分

判别模型 vs. 生成模型示例：近似一维高斯分布提高样本多样性最后的思考关于GAN的一些讨论最近，大家对生成模型的兴趣又开始出现（OpenAI关于生成模型的案例）。生成模型可以学习如何生成数据，这些数据和我们给定的数据很类似（真实数据）。我们用一个例子来描述这背后的原理，比如，我们希望构建一个模型，可以生成高质量的新闻，那么它必须先学习很多的新闻文章。或者说，模型的内部应当