去了解和使用它~相信你也一定可以爱上TensorFlow!# 一、TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a97aad2c5af643ddb33922af406f24a2~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)## 1.TensorFlow特点优秀的架构设计,通过张量流进行数据传递和计算,用户可以清晰地看到...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407621&x-signature=%2FTweD4brjWY0P%2FW5LN6qoCnTBVY%3D)**前后端整体流程**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ac8214e01246... tensorflow 2.6.0 ```首先准备训练数据,将收集到的2200+张图片分类存放在不同的文件夹中,如下所示 ``` train_data/ white/ white_loading/ white_error/ ...
它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
tensorflow、pytorch等。现在各大公司普通采用的深度学习模型,能够应对复杂的模型结构、具有比较强的数据拟合能力 和算法表达能力,能让推荐模型更好的跟踪用户的兴趣变迁过程,同时也能够更快、更强的处理推荐系统相关数据。模型训练涉及到相关算法的使用,这里不做过多介绍。#### 线上服务通常一个工业级推荐系统中,大量的工作都发生在搭建并维护推荐服务器、模型服务模块,以及特征和模型参数数据库等线上服务部分。训练和实现...
训练方式为自回归语言模型,预训练主要任务为预测下一个单词。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407624&x-signature=nAQXnWISoQJqi8dkEsPbEQtQ0Lw%3D)除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这...
能够更好地拟合复杂的数据分布,提高模型的泛化能力。从图像识别到自然语言处理,大模型的应用逐渐渗透到各个领域,推动着技术的进步。- **推荐系统:AI与大模型的完美结合**在众多AI应用中,推荐系统无疑是AI与大... from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 构建神经网络模型model = keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(num_features,)), layers.Dens...
1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成... 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加一层非线性函数映射,先把该样本的特征线性求和,然后使用逻辑斯蒂函数将值映射到 0 到 1 之间,表示该样本隶属于各类别的概率...
特征列映射: 设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。 2.3 分类支持以下模型,详情参见功能页面。 模型名称 模型简介 逻辑回归 逻辑回归是经典的统计学习分类模型,是在线性回归的映射中加一层非线性函数映射... 提出一种全新的梯度提升机制来构建模型以减少过拟合。 5.快速预测,即便面对延时非常苛刻的任务也能够快速高效部署模型。 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法,朴素贝叶斯分类器容易...
使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的部署演进大致可分为三个... Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 **平台建设**![pic...
使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的部署演进大致可分为三个... Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 ...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407624&x-signature=s1iTBT5aXBQdovlIgY1qosCzGTs%3D) **纯Javascript实现平滑曲线生成** **前言**平滑曲线生成是一个很实用的技术。很多时候,我们都需要通过绘制一些折线,然后让计算机平滑的连接起来,或者是生成一些平滑的面。先来看下最终效果(红色为我们输入的直线,蓝色为拟合过后的曲线) 首尾可以特殊处理让图形看起来更...
我们的系统将从数据源获取到比赛信息,例如球员比赛布阵、球员的进球等等信息。同时我们还会利用计算机视觉的算法,对比赛视频进行分析识别出其中的球员、球衣上面的号码,球员的运动轨迹、球员的动作、球员的位置以... 例如像自回归分解(Auto-Regressive Factorization)里面的 Transformer 模型 [4]。如果不是自回归分解,还有像马尔科夫分解(Markov Factorization)以及并行分解(Parallel Factorization)。像最新做的一些工作就 GLAT...