【TensorFlow2.0】TensorFlow2.0专栏上线,你来吗?

java 重写 tensorflow_TensorFlow2.0怎么实现K_Means 介绍K_Means其实用sklearn即可,TensorFlow1.0早期版本支持K_Means,在2.0之后,由于很多api废弃,导致实现K_Means有很多坑。以下为踩坑记录。完整代码路径:https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_kmeans数据集采用sklearn iris.csv数据集,位于... 阅读详情

如今深度学习框架尤其多,几乎每个科技公司巨头都有其深度学习框架,Google的TensorFlow是目前用户最多的框架,几乎所有人都在用。另外在2019年的3月6日-7日TensoFlow开发者大会上,TensorFlow 2.0 Alpha正式发布。

为了让大家更好的从TensorFlow1.X过渡到TensorFlow2.0,有三AI今天推出新的专栏《TensorFlow2.0》,让我们一起学习TensorFlow2.0吧。

作者 | 汤兴旺

编辑 | 汤兴旺

 

1 30秒了解TensorFlow

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,自2015年问世,并在去年11月迎来三周岁生日,已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一。

TensorFlow等于Tensor+Flow,即数据+流动。

TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(directed graph),或称计算图(computation graph),其中每一个运算操作将作为一个节点(node),节点与节点之间的连接称为边(edge),而在计算图的边中流动(Flow)的数据被称为张量(tensor),所以形象的看整个操作就好像数据张量(tensor)在计算图(computation graphy)中沿着边(edge)流过(flow)一个个节点(node)。

从发布至今TensorFlow已经有三年了,里程碑事件主要如下图所示:

当前TensorFow在全球已被下载超过4100万次,并在全球拥有超过1800多名贡献者。

以上就是Tensorflow如今取得的辉煌成就,这是当前没有任何一个深度学习框架可以与其媲美的。

 

2 TensorFlow2.0有什么不同

全新的TensorFlow 2.0 Alpha已经于2019年3月被发布,这次的升级力度可以说空前,如果说以往的TensorFlow升级改动仅仅是从上海话变成粤语,那么TensorFlow2.0的升级改动就像是从中文变成了日文,已经完全不一样了,虽然名字只是变成了2.0。

另外我们从其下面的Logo也可以看出,TensorFlow2.0和1.X绝对不一样。

那么有什么不同呢?主要包括三大新变化,同时架构也有所改变。

在TensorFlow 2.0中,核心功能是动态图机制Eager execution,且作为默认模式。它允许用户像正常程序一样去编写、调试模型,使TensorFlow更易于学习和应用。也就是说我们不必再构建以后再运行的计算图,而是马上就会返回具体的值。对于这个你可以用2.0版本和1.X版本做个下面的对比小实验。

#TensorFlow2.0                         

import tensorflow as tf                 

a = tf.constant([[1, 2],               

                        [3, 4]])                                     

print(a) 

 

#TensorFlow1.X

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1, 2],

                      [3, 4]])

sess = tf.Session()

result = sess.run(a)

print(result)

另外TensorFlow 2.0通过清理废弃的 API 和减少重复来简化API。如tf.contrib退出历史舞台,其中有维护价值的模块会被移动到别的地方,剩余的都将被删除。

也正是由于上面这些简化,利用TensorFlow 2.0训练的流程将变得十分简洁:

总之,TensorFlow2.0的宗旨就是简易性、扩展性、更清晰。

 

3 TensorFlow2.0专栏

正是因为TensorFlow2.0更新变化太大,从今天开始我们正式推出TensorFlow2.0专栏,下面是我们这个专栏的更新计划大纲。

本专栏我们会着重突出2.0和1.x的不同,带您从数据读取与使用、模型定义、高级API等方面深刻掌握TensorFlow2.0。

希望这个专栏能够帮助您更好的掌握TensoFlow2.0,如果您之前一直再使用TensorFlow1.X,它可以帮您更好的过渡到2.0;如果您刚刚接触TensorFlow,那么它可以带你更加系统的掌握TensorFlow2.0。这就是本专栏的意义所在,希望您能喜欢。

 

总结

全新的TensorFlow无论是否继续再创辉煌,只要Google大佬在,它都会一直站是高处。因此对于处于深度学习行业的我们,它都是我们必须掌握的。

感谢各位看官的耐心阅读,不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上,欢迎大家关注有三公众号 有三AI!

 

tensorflow2.0基础简介 tensorflow2.0简介 1、tensorflow 2.0基础知识简介 tensorflow2.0是谷歌在2019年3月份发布更新的一款到端开源机器学习平台,其目的在于优化tensorflow1.x版本,使其更灵活和易用性;2.0版本较1.x有较大的更新,具有简易性、更清晰、扩展性三大特征,大大简化1.x 的API,其官方中文文档链接如:https://github.com/geektutu... 阅读详情

相关推荐

YOLOv11【第二十章:模型迭代与生态闭环篇·第13节】跨框架迁移:从 PyTorch 到 Paddle/TensorFlow 零成本转换!

🏆 本文收录于专栏 《YOLOv11实战:从入门到深度优化》。本专栏围绕 YOLOv11 的改进、训练、部署与工程优化 展开,系统梳理并复现当前主流的 YOLOv11 实战案例与优化方案,内容目前已覆盖 分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB 检测 等多个方向。

**My Coding Family** 74

tensorflow1.x和tensorflow2.0两个版本的函数对比表

转自 tensorflow1.x和tensorflow2.0两个版本的函数对比表

hjxu2016的博客 4653

Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程(三)——python(scanpy)

文章参考至,做了一个更详细的解读。本教程探讨了 scanpy 的可视化可能性,分为三个部分:嵌入的散点图(例如 UMAP、t-SNE)使用已知标记基因鉴定簇差异表达基因的可视化在本教程中,我们将使用来自 10x 的数据集,其中包含来自PBMC的 68k 个细胞。Scanpy 在其分布中包括该数据集的简化样本,该数据集仅包含 700 个细胞和 765 个高度可变的基因。该数据集已经过预处理和 UMAP 计算。在本教程中,我们还将使用以下文献标记:B细胞:CD79A、MS4A1。

coffeeii的博客 5829

C# TensorFlow 2 入门教程 - Eager Mode

Eager Mode为TensorFlow 2的新特性,本文基于.NET下的TensorFlow实践,演示Eager Mode的原理和示例。

pepure的博客 7428

海康线扫相机平场矫正教程

1、白纸准备确保视野中有一张平整且无折痕的白纸,使其完全铺满相机的整个视野。2、行高设置将行高参数设定为 2048。3、灰度值控制相机端图像的灰度值应维持在 120 - 160 这个区间内。同时,最亮像素点与最暗像素点的灰度值差值不得超过 4 倍。在调整灰度值时,尽量开启增益功能。4、 图像模糊处理为减少白纸对平场矫正的影响,需将相机端获取的图像进行模糊化处理。具体操作是对镜头进行虚焦,使整体图像变得模糊。

T 2756

ESP32-BLE学习1-建立简单的server

start 学习之前,我想尝试使用ESP32的demo建立一个简单的server与手机接进行最基本的数据通信。 这里有BLE的简单讲解BLE资料 因为BLE的连接是具有主从机特性的,就像SPI,USB一些请求只能由主机端发起,连接也需要主机端发起。所以手机要想连上ESP32,就得将ESP32设置为从机模式。 从资料上可以看到,从机端通过Notify通知主机,所以从机就是GATT Server。 在进行ESP32 的demo学习之前,得大体看下ESP32的蓝牙组成,ESP32支持经典蓝牙和低功耗蓝牙4.2,

Spark的博客 1845

【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法

前言 同样的,对于新框架的学习直接看官网!! TensorFlow Core不论您是机器学习新手还是专家,都可使用完整的端到端示例了解如何使用 TensorFlow。请试用 Google Colab 中的教程 - 无需进行任何初始设置。https://tensorflow.google.cn/tutorials?hl=zh_cn官网提供的是Jupyter 笔记本格式的教程,能够一段一段的边看边运行,可惜Jupyter服务器在国外,所以国内没法运行。那就直接看好了。 一、针对新手的damo 初学者的

qq_44886213的博客 4065

学习STM32的无人机控制

下面是一个基于STM32的无人机控制的简单示例代码,包括四旋翼的PID控制、遥控器信号解析和电机控制。本示例以STM32F103系列为例,使用Keil C编译器进行开发。

qq_67153941的博客 707

从 0 到部署上线,打造你的 AI 工程力:TensorFlow 全栈实战专栏【开篇】【持续更新】

本章作为 TensorFlow 全栈实战专栏的开篇,系统阐述了为何仅掌握模型训练远不足以支撑真实 AI 工程交付,提出“模型 ≠ 产品”的核心观点。通过对 PyTorch 与 TensorFlow 架构差异的深入比较,明确了 TF 在跨平台部署与 MLOps 体系中的工程优势。本章还概览了专栏的完整章节结构与项目体系,为读者构建起从底层机制到工程实践的 AI 技能图谱,奠定全栈成长路径的基础。

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货! 2078

数据讲述中国故事!和鲸助力中国综合社会调查(CGSS)数据分析与可视化大赛圆满收官

用数据研究中国问题、总结中国道路、讲述中国故事。和鲸作为协办单位全程支持本次大赛,为中国人民大学中国调查与数据中心实施全套赛事系统,同时提供完备而周全的赛事运营服务。

ModelWhale的博客 1412

嵌入式AI实战:基于RK3588部署YOLOv11并集成OpenCV实现实时推理(全流程详解)

本文详细介绍了在RK3588芯片上部署YOLOv11目标检测模型的全流程,包括环境搭建、模型转换和实时推理实现。主要内容为:1)通过YOLOv11官方工具将PyTorch模型转为ONNX格式;2)使用RKNN Toolkit2将ONNX模型转换为适配RK3588的RKNN格式;3)在RK3588上结合OpenCV实现实时视频推理功能。教程提供了完整的代码示例和详细步骤说明,帮助开发者快速在边缘设备上部署目标检测模型,实现AI视觉应用的落地。

LXY_LOVE36的博客 214

【TensorFlow2.0】如何搭建网络模型?

大家好,这是专栏《TensorFlow2.0》的第四篇文章,讲述网络模型的搭建。我们知道在不考虑输入层的情况下,一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及...

hacker_long的专栏 1598

【MODIS处理工具】MRT(MODIS Reprojection Tool) 下载及安装

【MODIS处理工具】MRT(MODIS Reprojection Tool) 下载及安装

WW、forever的博客 2409

TensorFlow 2.4来了:上线对分布式训练和混合精度的新功能支持

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏计算机视觉研究院专注CV领域的公众号作者:Edison长按二维码关注今天,谷歌正式发布了TensorFlow 2.4,带来了多项新特性和功...

gzq0723的博客 782

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

《TensorFlow从开发到上线:深入模型优化、微服务架构、GPU加速与ML Pipeline最佳实践》

系统阐述TensorFlow模型从生产环境搭建、优化、部署、监控到安全与持续集成的全流程核心技术要点。

跟我加入白帽大家庭,共捍亿万互联网用户安全! 762

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

码上作答第二期(上)| TensorFlow 开发者认证怎么考?深度指南带你闯关

为了更好地帮助开发者解决应用 TensorFlow 时遇到的问题,提供更丰富的技术指引、应用灵感,TensorFlow 公众号上线了“码上作答”专栏,每个月针对开发者集中关心的问题,邀请...

谷歌开发者 1372

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

独家揭秘腾讯PCG推荐中台大杀器升级之路

(给机器学习算法与Python学习加星标,提升AI技能)机器之心专栏近年来,中台一词炙手可热。经过实践后,各个互联网大厂都逐渐走出了自己的中台技术路线。推荐 / 搜索因为在业务中展现出越...

机器学习算法与Python学习 800

关于即将发布的 TensorFlow 2.0,你需要知道这几件事

10 月 3 日,Hortonworks 宣布将与其主要竞争对手 Cloudera 合作创建一家年收入约为 7.3 亿美元、拥有 2,500 名客户、市场估值达 52 亿美元的公司,这令很多人感到意外。Splice Machine 首席执行官 Monte Zweben 表示:“我认为对于我们来说,这是个好消息。我们已经看到了运营由这两家公司和其他公司部署的所有数据湖的巨大机会,而这样的机会在两年前...

weixin_34302798的博客 302

《TensorFlow模型评估“六脉神剑”:从基础指标到生产监控一站式掌握》

全面解析TensorFlow模型评估,涵盖核心指标、评估工具、监控可视化及部署后运维全流程

跟我加入白帽大家庭,共捍亿万互联网用户安全! 717

【AI + TensorFlow 项目实战】Web 图像分类器(TF.js 部署)

将训练好的图像分类模型部署到浏览器端,实现前端实时识别。用户可通过上传图片或开启摄像头,直接在网页上完成图像识别,无需后端服务器。

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货! 2011

用Docker容器自带的tensorflow serving部署模型对外服务(成功率100%)

用Docker容器自带的tensorflow serving部署模型对外服务(成功率100%) 生活不只*眼前的苟且 2018-08-27 10:36:36 13973 收藏 37 分类专栏: 机器学习 版权 前传: 相信很多人和我一样,在试图安装tensorflow serving的时候,翻遍了网上的博客和官网文档,安装都是以失败而告终,我也是一样,这个问题折磨了我两个星期之久,都快放弃了。幸运的是在同事的建议下,我采用了一种迂回的策略安装成功了。 我们采用的策略是: pull一个已经安装好了

weixin_40252835的博客 453

非科班转码者的AI学习路径:从0到1

作为一个非科班转码者,学习AI确实面临一些挑战,但只要制定合理的学习计划,保持学习的热情,就一定能够掌握AI技术。我的学习路径是:从Python基础和数学基础开始,然后学习AI基础理论和框架,接着深入学习高级模型和领域应用,最后通过实战项目巩固所学知识。保持学习,保持输出。虽然现在我还是个菜鸡,但我相信只要坚持,总有一天能成为真正的「第一程序员」!

no1coder的博客 1万+

js 台阶有n级_部署:深度学习落地的最后“N”公里 - 0 序章

小王是一个初出茅庐的炼丹师。最近在师兄师姐的指导下,安装上了最新的火炬丹炉--蟒蛇版,准备开搞导师布置的“拖拉机分类”任务。经过了漫长的数据清洗、网络结构选取、学习率调整等一大堆常规操作,小王的模型精度终于收敛,达到了感人的90%。这个时候师兄说,你需要把模型移植到甲方指定的设备上,才能通过验收,“模型部署,你懂的吧?”,师兄轻描淡写的问道。小王懵了,这是个啥玩意?什么是模型部署经过大量的图片进行...

weixin_39587246的博客 88

深度学习TensorFlow基本数据类型及回归算法深入实践-Coding技术进阶实战

秦凯新技术社区推出的《Coding技术进阶实战》系列即将上线,包含语言类精深的用法和技巧,涵盖 python,Java,Scala,Tensorflow等主流大数据和深度学习技术基础,敬请期待。为什么我会写这样一个系列,来源于被一位容器云专家问到如何实现一个线程池时,让我顿感以前研究的Java并发控制相关的理论以及多线程并发设计模式忘得九霄云外,鉴于此,气愤难平,决定展示个人编程魅力。 版权声明:...

weixin_34192732的博客 124
上一篇: 【AI产品】超长文详解作业帮产品逻辑和技术原理
下一篇: 【图像分割模型】以RNN形式做CRF后处理—CRFasRNN
言有三
言有三 领域专家: 人工智能技术领域 领域专家: 人工智能技术领域
博客等级 码龄15年 3635粉丝 976原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

言有三

三人行必有AI

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值