我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的故事。接下来大家跟随我的脚步来一步步走进我和TensorFlow的世界吧,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...
深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能教学中,深度学习技术主要应用于以下几个方面:**个性化推荐系统**:利用深度学习算法,分析学生的学习习惯、兴趣和需求,为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练习题,帮助他们更好地掌握知识,以下是部分核心代码。```import tensorflow as tf...
如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用 目前,人工智能与网络安全结合的案例逐渐增多。 在恶意软...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core资源的使用。# 未来规划1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-WpdjTMUy-7MQAZiww1. Primu...
TensorFlow,NVIDIA FasterTransformer,Microsoft DeepSpeed-Inference等知名的深度学习库相比,ByteTransformer在可变长输入下最高实现131%的加速。论文代码已开源。论文地址:https://arxiv.org/abs/2210.03052 IPDPS: 并行和分布式计算方向计算机系统领域的旗舰会议。该会议专注于分享并讨论并行计算、分布式计算、大规模数据处理以及高性能计算等相关领域的最新研究进展。参与的专家学者来自世界各地的顶尖研究机构和企业,共同探...
数据建模:通过 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,构建基于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和测试。- 数据服务:通过 Kafka、Flume 等消息队列系统,将推荐结果以及其他相关信息以实时或批量形式发布到不同层级和粒度的服务中心,并提供统一且灵活的 API 接口给前端应用。- 数据应用:通过 Echarts、D3.js 等可视化库,将推荐结果...
TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core资源的使用。未来规划====1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-WpdjTMUy-7MQAZiww2. Pr...
TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core 资源的使用。**未来规划**1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-Wpd...
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 行为识别使用了TensorFlow进行训练得到的行为识别模型,对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到预测的结果,并且将结果进行标注展示给监控人员,如下是部分代码。```#加载模型model = tf.keras.models.loa...
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智... import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, GRU, RNN from tensorflow.keras.preprocessing.text import Toke...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值...