用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧（上）
在移植现有模型（除tensorflow.js）进行物体检测、人脸检测、人脸识别后，我发现一些模型不能以最佳性能发挥。而tensorflow.js在浏览器中表现相当不错，如果你想见证浏览器内部机器学习的潜力以及tensorflow.js为我们的Web开发人员提供的所有可能性，我个人建议你可以尝试下。 但是，由于深度学习模型无法直接在浏览器中运行，因为这些模型不是专为在浏览器中运行而设计的，更不用说....
TensorFlow的新型模型优化工具包可使模型速度提高3倍
本周TensorFlow推出了一个新的模型优化工具包。这套技术同时适用于新老开发员以优化机器学习模型，特别是运行TensorFlowLite的开发人员。任何现有TensorFlow模型均适用。 什么是TensorFlow中的模型优化？ TensorFlowLite转换工具新支持训练后量化。理论上，这可以使数据中的压缩率提高四倍，相关机器学习模型的执行速度提高三倍。 在量化它们所使....
TensorFlow 首个优化工具来了：模型压缩4倍，速度提升3倍！
今天，TensorFlow发布了一个新的优化工具包：一套可以让开发者，无论是新手还是高级开发人员，都可以使用来优化机器学习模型以进行部署和执行的技术。 这些技术对于优化任何用于部署的TensorFlow模型都非常有用。特别是对于在内存紧张、功耗限制和存储有限的设备上提供模型的TensorFlow Lite开发人员来说，这些技术尤其重要。 关于TensorFlow Lite，这里有更多教程：htt....
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第04章 训练模型
（第一部分 机器学习基础）第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目（上）第02章 一个完整的机器学习项目（下）第03章 分类 第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 （第二部分 神经网络和深度学习）第9章 启动和运行TensorFlow 在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱来处理。如果你动手练习过前几章.....
使用PaddleFluid和TensorFlow训练序列标注模型
专栏介绍：Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。 本专栏将推出一系列技术文章，从框架的概念、使用上对比分析 TensorFlow 和 Paddle Fluid....
用Tensorflow搭建预测磁盘性能的机器学习模型
前言：这篇文章的内容是去年上家公司参加部门code hackthon活动上运用了一些简单的Tensorflow机器学习模型，做的一个预测磁盘性能的小工具。因为和现在所做的行业和工作内容有些一定差距，就不详述应用的详细场景。google今年的开发者大会上定位所有的方向主攻“AI First”，相信机器学习将来会越来越多的提高大家的工作效率，也希望以后能用机器学习来给业务赋能。 背景：企业级存储器在....
Kubeflow实战系列：利用TensorFlow Serving进行模型预测
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TensorFlow Serving加载训练模型并且进行模型预测。 第一篇：阿里云上使用JupyterHub 第二篇：阿里云上小试TFJob 第三篇：利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇：利用TFJob导出分布式TensorFlow模型 第五篇：利用TensorFlow Serving进行模...
Kubeflow实战系列：利用TFJob导出分布式TensorFlow模型
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob导出分布式模型训练模型。 第一篇：阿里云上使用JupyterHub 第二篇：阿里云上小试TFJob 第三篇：利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇：利用TFJob导出分布式TensorFlow模型 第五篇：利用TensorFlow Serving进行模型预测 模型训练导出简介 前文...
TensorFlow固化模型+打包程序+web API
TensorFlow固化模型+打包程序+web API 训练过程保存模型 Tensorflow在训练过程中将参数和graph分开保存，例如使用下面的代码： # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import os dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) v1 = tf.Vari...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章 训练模型
第4章 训练模型 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@C-PIG 校对：@PeterHo @飞龙 在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对...
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