• TensorFlow 2.0开发者测试版来啦,正式版推出指日可待

    这里可以找到 TensorFlow 日志的模板和实例。一旦你完成了这样一个文件,可以通过电子邮件发送给 TensorFlow 的测试团队。如何参与其中 从现在开始到 TensorFlow 2.0 的发布,官方将积极维护一个讨论组,讨论出现的...
    文章 2019-01-11 704浏览量
  • 基于 Spark 和 TensorFlow 的机器学习实践

    TensorFlow API支持:支持分布式TensorFlow Estimator高阶API和分布式TensorFlow Session 低阶API•快速支持各种框架接入:可以根据客户需求加入新的AI框架,如MXNetEMR客户有很多来自于互联网公司,广告和推送的...
    文章 2019-10-31 3081浏览量
  • 《白话深度学习与TensorFlow》——3.3 其他特点

    3.TensorFlow Serving——模型TensorFlow Serving也是一个TensorFlow产品群的开源组件,可以部署成一个RESTful接口服务——类似于网站上的HTTP形式的API。是一种用于机器学习模型的高性能开源服务系统,专为生产环境...
    文章 2017-09-04 1911浏览量
  • tensorflow object detection API训练公开数据集...

    object detection API 安装参见官方的github:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 这里需要特别强调一下,一定要检查一下,下面的python的包都安装了,方法很简单,全部...
    文章 2018-08-29 9407浏览量
  • ElasticDL:Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统

    ElasticDL 和 TensorFlow 其他的 high-level API,例如 Keras 和 TensorFlow Estimator 一样,几乎调用一个 API 函数就可以执行一个分布式训练作业。下 面这个程序使用 Keras。Keras 使用 TensorFlow 原生分布式训练...
    文章 2019-09-12 6249浏览量
  • ElasticDL:蚂蚁金服开源基于TensorFlow的弹性分布式...

    1.基于 Kubernetes-native通常使用 Keras 的 model-fit API 和 Estimator,开发者只需要调用 API 即可进行分布式训练或预测,然而 ElasticDL 不依赖于 TensorFlow runtime 实现分布式计算,它的实现在 runtime 之外...
    文章 2019-09-11 988浏览量
  • 从零开始学TensorFlow

    (后期注释:这是TensorFlow下载数据集的日志) Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz 32768/29515[=]-0s 3us/step Downloading data from...
    文章 2019-03-09 1598浏览量
  • 从零开始学TensorFlow

    (后期注释:这是TensorFlow下载数据集的日志) Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz 32768/29515[=]-0s 3us/step Downloading data from...
    文章 2019-03-09 904浏览量
  • PyTorch 和 TensorFlow 哪个更好?看一线开发者怎么说

    我并没有在 Keras 或者 Tensorflow 上工作,但是我看过他们的「问题」日志和一些用户组,只是因为大量的用户,这些框架看起来并不会得到这种个人的关注。PyTorch 优势: 它属于轻量级;它目前位于 Python 中;它使你...
    文章 2017-06-02 2848浏览量
  • Kubeflow实战系列:阿里云上小试TFJob

    通过这个资源类型,使用TensorFlow的数据科学家无需编写复杂的配置,只需要关注数据的输入,代码的运行和日志的输入输出。TFJob 定义 简单介绍一下TFJob的定义,TFJob实际上遵循Kubernetes标准的API定义。本文介绍v1...
    文章 2018-06-13 8963浏览量
  • TensorFlow On Flink 原理解析

    前面 source、join、UDTF 都是对数据进行加工处理变成预测模型可以识别的数据格式,在这种情况下,可以直接在 Java 进程里面通过 TensorFlow Java API,将训练好的模型 load 到内存里,这时会发现并不需要 ps 角色,...
    文章 2020-05-12 1099浏览量
  • TensorFlow On Flink 原理解析

    前面 source、join、UDTF 都是对数据进行加工处理变成预测模型可以识别的数据格式,在这种情况下,可以直接在 Java 进程里面通过 TensorFlow Java API,将训练好的模型 load 到内存里,这时会发现并不需要 ps 角色,...
    文章 2020-05-12 1983浏览量
  • 如何用一套引擎搞定机器学习全流程?

    前面 source、join、UDTF 都是对数据进行加工处理变成预测模型可以识别的数据格式,在这种情况下,可以直接在 Java 进程里面通过 TensorFlow Java API,将训练好的模型 load 到内存里,这时会发现并不需要 ps 角色,...
    文章 2020-05-19 7648浏览量
  • 浅尝Kubeflow系列:阿里云上小试TFJob

    通过这个资源类型,使用TensorFlow的数据科学家无需编写复杂的配置,只需要关注数据的输入,代码的运行和日志的输入输出。TFJob 定义 简单介绍一下TFJob的定义,TFJob实际上遵循Kubernetes标准的API定义。本文介绍v1...
    文章 2018-06-14 2372浏览量
  • Kubeflow实战系列:利用TensorFlow Serving进行模型...

    查看TensorFlow Serving运行日志,发现模型已经加载 2018-06-19 06:50:19.185785:I external/org_tensorflow/tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140]Your CPU supports instructions that this ...
    文章 2018-06-23 8813浏览量
  • 《面向机器智能的TensorFlow实践》一3.2 在...

    [tf.div](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/math_ops.html#div)或者执行整数除法,或执行浮点数除法,具体取决于所提供的输入类型。如果希望确保使用浮点数除法,请使用tf.truediv。接...
    文章 2017-05-02 3403浏览量
  • 借助阿里云打造一键构建高性能Tensorflow服务

    TensorFlow的系统架构如下图所示,它是以C API为分界线,将系统分为前端和后端2个系统。其中,前端系统负责提供编程模型,可以让用户构造复杂的计算图,支持C++/Python/Java等编程语言;后端系统负责把前端构建的...
    文章 2018-04-09 2589浏览量
  • 像Google一样构建机器学习系统2-开发你的机器学习工作...

    2.由于Pipelines默认会从stdout日志中收集指标,你需要在真正运行的模型代码中输出{metrics name}={value}或者{metrics name}:{value},可以参考具体样例代码 值得注意的是: 在本步骤中指定了和prepare_data相同的...
    文章 2019-04-28 4896浏览量
  • 解锁云原生 AI 技能-开发你的机器学习工作流

    2.由于 Pipelines 默认会从 stdout 日志中收集指标,你需要在真正运行的模型代码中输出 {metrics name}={value} 或者 {metrics name}:{value},可以参考具体样例代码。值得注意的是: 在本步骤中指定了和 prepare_...
    文章 2019-07-30 1393浏览量
  • Tensor RT学习笔记(二)

    有一个现有的TensorFlow™(或其他UFF兼容框架)模型,开发人员可以试用TensorRT,将TensorFlow模型转换为TensorRT2.有一个NVCaffe模型,开发人员想用TensorRT来尝试。将NVCaffe模型转换为TensorRT3.开发人员希望将...
    文章 2018-02-26 6043浏览量
  • TensorFlow 高效编程

    TensorFlow 高效编程 原文:vahidk/EffectiveTensorflow 译者:FesianXu、飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、TensorFlow 基础 TensorFlow 和其他数字计算库(如 numpy)之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是...
    文章 2018-07-11 936浏览量
  • Libsvm 数据 DNN 训练—从 Keras 到 Estimator

    Tensorflow API:要用 Tensorflow 构建个 DNN 模型,对熟手来说很容易,用低阶 API 也能马上建个 DNN,只是代码略显杂乱,相比之下,高阶 API Keras 就贴心得多,代码极度精简,一目了然。Libsvm 数据读取:手写个 ...
    文章 2019-06-03 3608浏览量
  • kubeflow系列(二):kubeflow组件介绍

    挂载日志文件,创建 tensorboard 可视化服务 apiVersion:v1 kind:Service metadata: name:tensorboard-tb namespace:kubeflow spec: ports: name:http port:8080 targetPort:80 selector: app:tensorboard tb-job:...
    文章 2020-01-03 1742浏览量
  • 如何快速在阿里云上构建自己的机器学习应用

    当拥有这些数据之后就可以进行预测,预测的具体内容包括把之前计算过的东西保存下来,之后根据保存的数据和模型提供一个Read API,这里面并没有TensorFlow Serving这个标准框架而是自己实现了使用Python写的框架,并...
    文章 2017-05-17 8628浏览量
  • 干货|Google发布官方中文版机器学习术语表

    一种高级别的 TensorFlow API,用于读取数据并将其转换为机器学习算法所需的格式。tf.data.Dataset 对象表示一系列元素,其中每个元素都包含一个或多个张量。tf.data.Iterator 对象可获取 Dataset 中的元素。如需...
    文章 2018-03-28 2612浏览量
  • 重磅!蚂蚁金服开源机器学习工具SQLFlow,技术架构...

    谷歌开源的 TensorFlow 项目开了一个好头,TFX Data Transform 和 feature column API 都是意图填补这个空缺的项目。但是这个空缺很大,是各种 SQL 引擎和各种 AI 引擎的笛卡尔积,远不是 TensorFlow 的这两个子项目...
    文章 2019-05-07 1143浏览量
  • 开发函数计算的正确姿势 —— 安装第三方依赖

    Fun:Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件(template.yml),协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档参考。fun ...
    文章 2019-01-18 7751浏览量
  • Fun 2.16.0 发布——资源部署、NAS 支持、镜像拉取等...

    Fun:Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件(template.yml),协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档 参考。2....
    文章 2019-08-05 1185浏览量
  • 【深度揭秘】重磅!蚂蚁金服开源机器学习工具SQLFlow

    谷歌开源的 TensorFlow 项目开了一个好头,TFX Data Transform 和 feature column API 都是意图填补这个空缺的项目。但是这个空缺很大,是各种 SQL 引擎和各种 AI 引擎的笛卡尔积,远不是 TensorFlow 的这两个子项目...
    文章 2019-05-07 4554浏览量
  • 开发函数计算的正确姿势——tensorflow serving

    Fun:Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具,能帮助您便捷地管理函数计算、API 网关、日志服务等资源。它通过一个资源配置文件(template.yml),协助您进行开发、构建、部署操作。Fun 的更多文档参考。备注...
    文章 2019-05-17 3074浏览量
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