深度学习利器:TensorFlow在智能终端中的应用——智能边缘计算,云端生成模型给移动端下载,然后用该模型进行预测

前言 深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功,但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器,也可以利用深度学习技术,但这样可能会很慢,而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行,这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。 由于智能终端CPU和内存...

【前沿】TensorFlow Pytorch Keras代码实现深度学习大神Hinton NIPS2017 Capsule论文

10月26日,深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来,让我们来看下。 论文地址:https://a...

深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习小技巧(一):如何保存和恢复TensorFlow训练的模型

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 深度学习小技巧(二):如何保存和恢复scikit-learn训练的模型 如果深层神经网络模型的复杂度非常高的话,那么训练它可能需要相当长的一段时间,当然这也取决于你拥有的数据量,运行模型的硬件等等。在大多数情况下...

深度学习TensorFlow 高级篇

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深度学习TensorFlow 基础篇

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在运行深度学习TensorFlow实现图像分类实例中用jpg图片验证模型时出现错

在运行深度学习TensorFlow实现图像分类实例中用jpg图片验证模型时出现Algo Job Failed-System Error-Failed to execute system command错误。模型跑的很正常,数据集和测试集成功率也超过90%。可是最后测试验证图片时总是失败。这是为什么?...

我用 tensorflow 实现的“一个神经聊天模型”:一个基于深度学习的聊天机器人

概述 这个工作尝试重现这个论文的结果 A Neural Conversational Model (aka the Google chatbot). 它使用了循环神经网络(seq2seq 模型)来进行句子预测。它是用 python 和 TensorFlow 开发。 程序的加载主体部分是参考 Torc...

《白话深度学习与TensorFlow》——导读

**前言**为什么要写这本书近些年来,伴随着计算机计算能力的不断升级,很多原来只有在科幻电影里才有的桥段越来越多地出现在我们身边了,并给了我们更多的想象空间与期待。在2016年,人工智能界最令人瞩目的事情莫过于谷歌的AlphaGo以4:1的悬殊比分轻松击败韩国著名九段围棋大师李世石。之后化名“Mas...

《白话深度学习与TensorFlow》——3.6 小结

3.6 小结 TensorFlow说到底还是一系列的工具。对于一个工程技术人员或实际深度学习问题的研究员来说,了解TensorFlow的基本原理和使用方法就够了。我们的精力应该更多地放在用模型解决实际问题这一方面。对TensorFlow本身的架构,我想作为业余研究或者学术研究是可以的,而作为商业性的...

《白话深度学习与TensorFlow》——3.5 安装TensorFlow

3.5 安装TensorFlow 在整个安装的最开始,我们强烈建议安装Anaconda,因为它已经集成了很多Python的第三方库。安装它之后就可以不用再去一个一个地下载这些库并解决它们之间的依赖关系了,是十分方便的。首先前往continuum站点,下载地址为https://www.continuu...

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