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  • 的无奈施行的错误动静?没了

来源:本站原创    日期:2019-11-21

  网易有道努力于用手艺取 AI 让言语、进修和工做愈加轻松和无效。有道功课宝就是一个源于如许的产物,它能够辅帮学生更快的查抄功课。比拟于保守的逐题搜刮,有道功课宝实现了国内首家整页拍搜功能,1~2 秒就能够查抄 15 道标题问题。

  Keras是一种逐层建立模子的规范,支撑多种机械进修框架(因而它不是TF专有的),但你可能是从TensorFlow中做为高级API拜候的TF.Keras晓得它的。

  为了普及机械进修手艺,使更多的企业、学生、手艺快乐喜爱者能够更好的进修领会 TensorFlow。TensorFlow 团队取 Udacity 优达学城合做,推出了完全免费的 “深度进修东西 TensorFlow 入门” ,中文字幕版本现已上线,从实践的角度深切浅出,笼盖根基理论取实操案例。

  TensorFlow的焦点劣势正在于机能。它的设想是为了将模子从研究转移到出产并大规模交付。但TF 1.x却让你为之费了十脚的劲。只要不懈,你才有可能插手ML从业者的行列,用它来做一些不成思议的工作,好比发觉新的和开辟医学疆土。

  Keras正在设想之初就着取Python分歧的,即以报酬本它的设想很是敌对、矫捷、易于进修

  客岁,我写了一篇博文,题为《关于TensorFlow你需要领会的9件事》,可是有一件事是比其他所有工作更需要晓得的:TensorFlow 2.0来了!

  TensorFlow社区投入了大量的精神来创制了最后的奇不雅,然后再次付出更多的勤奋来打磨出最好的宝石,同时去掉不那么好的设想。我们从来没想过先拿个半成品出来,但也许你曾经习惯了这种不恬逸,以致于你没无意识到这是临时的。感谢你的耐心期待!

  TF 2.0是初学者的天堂。想用TF 2.0来把玩簸弄新手,想看初学者上手TF 2.0的笑话?那你错打从见了。对于初学者来说,你可能没赶上AI的早班车,但俗话说来得早不得巧,现正在绝对是入行AI的最好的机会!

  若是你是一名人工智能快乐喜爱者,却没相关注到本月的一条严沉旧事,就比如你正在一场稀有的地动中打了个盹。等你醒来,会发觉一切都将改变!

  还有一些很棒的东西能够让你切换和优化分发策略,从而获得惊人的扩展效率,同时又不会得到Keras的任何便当性。

  美团正在图像、语音、天然言语处置、学问图谱都很是普遍的利用了基于 TensorFlow 的深度进修算法,其正在美团的搜刮、保举、告白、金融平台等等各项营业中也都有很是优良的结果。

  我听不少人说过TensorFlow 1.x很讨人喜好,我是暗示思疑的。TensorFlow 1.x能够说是AI范畴中的车床,勉强算用户敌对。充其量,你可能会由于它能以令人难以相信的规模完成你的AI使命而感应感谢感动。

  我们曾经引见了TensorFlow中棘手的部门,现正在让我们来谈谈你想要拥抱的部门。正在我工做的处所,有一次我无意中听到:“我感觉我实的是很喜好Keras。”

  美团点评的是帮大师吃得更好,糊口更好。正在每天 2400 万单订单量的规模下,要确保可以或许正在 28 分钟之内将外卖送到用户的手上,背后需要有很是强大的算法和模子的计较能力。TensorFlow 供给了最先辈的算法,而且有一个很是强大的工程师团队以及很是好的开源社区正在进行支撑。

  很多开辟者都正在利用 TensorFlow 来实现机械进修,为企业处理问题,为用户创制价值,以至为人类摸索星辰大海。

  现实上,独一的问题就是让大师等了这么久。TensorFlow正在酝酿一个敌对的版本时,要求用户很是耐心地期待。这不是居心的。由于为深度进修制做东西是一个全新的范畴,我们都是一边做一边想。走了弯是不成避免的,但我们正在这条上学到了良多。

  正在Keras下,很多API正在TensorFlow中获得了整合,所以现正在用户可以或许更清晰什么时候该当利用什么API。例如,假如你现正在只需要利用一组优化器和一组目标。需要几多层?你猜对了!只需要一层!这就是Keras的气概,简练如一。

  正在中国曾经有大量企业使用 TensorFlow 开源机械进修平台实现底层的机械进修手艺,他们努力立异,为用户创制更夸姣的世界。

  想象一下,将来“我晓得若何利用Python制做工具”和“我晓得若何用AI制做工具”成为一种常态!我几乎想把这个风行语用正在这里“性”。

  若是你坚称TensorFlow 1.x很容易控制,那么必定会引来一些人的否决。它峻峭的进修曲线使通俗用户几乎不成能控制,但正在控制之后,人们又起头大举它,就像登顶珠穆朗玛峰时冻掉的脚趾一样。这成心思吗?

  AI可让您从动施行无法供给相关申明的使命,它能够让你从动化不成操做的工具。化意味着大规模的人工智能将不再是一个小型手艺精英的专属:人人都是AI高手。

  初学者完全不消担忧上手难度。能够说现正在场地获得了平整,角逐变得愈加轻松,并且永久给你留一个。欢送来到TF 2.0星球!我但愿你和我一样对这个新世界感应兴奋。

  出门问问是一家以语音交互及软硬连系为焦点的人工智能公司,为数百万级的智能硬件供给中文语音交互的能力。出门问问的焦点手艺是云交互及语音识别,此中 TensorFlow 正在语音识此外深度进修建模方面是起着很是主要的感化。

  特定的功能,除了contrib之外都不会有太大问题。所有TF 1.x功能都将存正在于compat.v1兼容性模块中。我们还供给了一个从动更新代码的脚本,以便它正在TensorFlow 2.0上运转。鄙人面的视频中领会更多消息。

  TensorFlow中国拔取了此中四家代表企业,分享他们若何通过 TensorFlow 和机械进修来实现企业的价值。

  正在新版本中,所有你厌恶的TensorFlow 1.x的特征都被奉上断头台。为了把两个数字加起来而不得不搞一些黑魔法似的操做?不需要了。TensorFlow Sessions?没了。用一百万种方式实现同样的工作?不消。若是切换硬件或规模,就得沉写代码?不消。要写一大堆样板文件?不消了。的无法施行的错误动静?没了。峻峭的进修曲线?再见了。

  简而言之:TensorFlow实正让Keras完整起来了。相信理解这句话的伴侣必然会惊讶到从椅子上掉下来的。为之振奋吧!

  现实上,整个东西生态系统就像进行了一次大打扫,从数据处置pipeline到简单的模子导出,再到TensorBoard取Keras的集成,所有的一切都被纳入了一条线。

  这是一场完全的。方才发生的一切将对每个行业发生严沉的连锁反映,只需等着瞧吧。若是你筹算正在2019年年中入坑TF,那么你会出格幸运,由于你选择了进入AI的最佳时间(虽然若是你的旧教程中有“session”这个词,你可能需要从头起头进修)。

  为什么我们必需正在Keras的可爱和保守TensorFlow的强大机能之间做选择呢?为什么不克不及两个都要?

  Haters可能会说v2.0中的大部门特征都能够正在v1.x中找出来,只需你花时间,花履历,所以有什么好吹的呢?可是,并非每小我都想华侈时间正在这种工作上。和清理值得鲜花和掌声,能够,但没需要。

  TensorFlow这个名称,只是强调它很是擅长施行涉及数组(呃,也就是矩阵)的分布式计较这一现实,而这正在大规模AI使用中很有用

  “我们认为,用户不必正在简单API和可扩展的API之间做出选择。我们想要一个更高级的API,让你能够从MNIST数据集一曲到规模的数据集。”Karmel Allison,谷歌TensorFlow工程从管

  TensorFlow 1.x(声明式编程)中的纠缠图对很多人而言都是恶梦般的存正在,但现正在,有了eager execution(号令式编程),恶梦不再。若是你以前没学过这部门,那就更好了。TF 2.0为每小我供给不异的全新初步。

  我们晓得升级到新版本是一项艰辛的工做,特别是当变化如斯猛烈时。你是不是曾经预备要起头迁徙代码库到2.0了?你不是一小我!我们Google也一样的。安心,我们会分享迁徙指南的,我们还会开辟东西来帮帮简化迁徙代码的工做量。

  2019年3月TensorFlow 2.0发布了alpha版,所以现正在进修能够让你及时为下一季度的完整版本打好根本。

  阿里巴巴旗下的闲鱼,是一款成交总额曾经跨越 1000 亿的闲置买卖社区。若何使得非专业的卖家也能轻松买卖,是一个主要的焦点问题。复杂的规模,复杂的买卖需求,使到手艺成为主要的冲破口。

  不容错过的一点是:TensorFlow方才颁布发表了,必需关心可用性,这一点上不容。这是人工智能化的史无前例的一步!

  瞻望将来,Keras将成为TensorFlow的高级API,它颠末了扩展,因而你能够间接从tf.keras利用TensorFlow的所有高级特征。

  闲鱼的非算法工程师布景的手艺团队通过 TensorFlow 逐步深切领会机械进修范畴,将图像识别、深度进修模子等使用到出产。闲鱼的买卖效率提拔了 19.1%。

  TensorFlow现正在实正可爱起来了,它是一个法则的改变者,由于它意味着我们这个时代最强大的东西之一方才消弭了大部门的入门壁垒。来自各行各业的手艺快乐喜爱者终究有能力插手,由于新版本对所有人敞开了大门,而不只是研究人员和其他疾苦阈值很高的进修者。

  对你的耐心期待,励就是你喜好的TensorFlow 1.x的敌对设想仍正在,正在一个分歧的API之下,并删除了大量反复功能以使它更清晰。此外,错误消息也颠末了清理,现正在愈加简练易懂,易于操做。强大的机能表示也仍然存正在!




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