How to use uWSGI and Nginx to serve a Deep Learning model
使用 Flask、uWSGI 作为 Web 服务器以及 Nginx 作为反向代理向用户提供 Tensorflow 模型。为什么我们同时需要 uWSGI 和 Flask，为什么我们需要在 uWSGI 之上使用 Nginx，以及一切是如何连接在一起的？
Deploy a Deep Learning model as a web application using Flask and Tensorflow
如何使用 Flask 将使用 Tensorflow 构建的深度学习模型公开为 API。了解如何构建 Web 应用程序以向用户提供模型，以及如何使用 HTTP 客户端向其发送请求。
Distributed Deep Learning training: Model and Data Parallelism in Tensorflow
如何使用镜像策略、参数服务器和中央存储等分布式方法在多个 GPU 或机器中训练数据。
简介我一直在寻找 AutoML 解决方案的列表以及对它们进行比较的方法，但一直没能找到。所以我想我不妨编制一份清单供其他人使用。如果您不熟悉 AutoML，请阅读这篇文章以快速了解其优缺点。我还没有能够测试所有这些并做出适当的评论，所以这只是基于功能的比较。我试图挑选出我觉得最重要的功能，但它对你来说可能不是最重要的。如果您认为缺少某些功能，或者您知道应该在列表中的 AutoML 解决方案，请告诉我。在我们进入列表之前，我会快速介绍一下这些功能以及我如何解释它们。功能部署某些解决方案可以通过一键部署直接自动部署到云端。有些只是导出到 Tensorflow，有些甚至可以导出到边缘设备。类型可以是
How to build a custom production-ready Deep Learning Training loop in Tensorflow from scratch
使用检查点和 Tensorboards 可视化在 Tensorflow 和 Python 中构建自定义训练循环
6 Most In-Demand Skills for Data Scientist in 2024
数据科学家在 IT 就业市场的需求量很大，这已经不是什么秘密了。Stack Overflow 开发人员调查显示，全球只有 2.07% 的软件开发人员专门从事大数据和机器学习。但是，如果您想成为一名出色的数据科学家，您需要扩展您的知识并保持最新 […]文章 2024 年数据科学家最需要的 6 项技能 DLabs.AI 提供的。
如果您关注航空业……或者只是看新闻，那么您就会知道本周对美国传统航空公司来说是糟糕的一周。达美航空宣布 1,941 人休假……然后美国航空宣布 1605 人休假……联合航空宣布 2850 人休假。每个数字都代表着一名飞行员……和一个人……以及一个家庭。巨大的数字。我 25 岁就安全进入了美国航空。就是这样。那些已经阅读我博客一段时间的人可能还记得我是在 Flow 之外被 AA 聘用的。如果我没有幸运地获得面试机会（通过大量的网络、志愿服务和决心），我一年后就会离开……并面临被休假的风险。25 岁。目前正在进行我最后一次阿拉斯加安克雷奇之旅。累了。长达 7 小时的飞行。该休息了。最近所有的新闻都
这篇文章探讨了如何使用 TensorFlow 和 R 训练大型数据集。具体来说，我们介绍了如何下载和重新分区 ImageNet，然后使用 TensorFlow 和 Apache Spark 在分布式环境中跨多个 GPU 训练 ImageNet。
Data preprocessing for deep learning: How to build an efficient big data pipeline
如何使用 ETL 模式和函数式编程在 Tensorflow 中开发高性能输入管道
有关如何调试机器学习代码以及如何使用日志捕获生产中的错误的指南（包括一组有用的 Tensorflow 函数，让您的调试生活更轻松）
Easy PixelCNN with tfprobability
PixelCNN 是一种深度学习架构（或架构包），旨在生成高度逼真的图像。要使用它，无需对 arXiv 论文进行逆向工程或搜索参考实现：TensorFlow Probability 及其 R 包装器 tfprobability 现在包含一个 PixelCNN 分布，可用于以可参数化的方式训练直接定义的神经网络。
Army IGs promote resilience and fitness…at a distance
周一锻炼计划.pdf [PDF - 8.1 KB] 周五锻炼计划.pdf [PDF - 8.3 KB] 45 分钟 Vinyasa Flow_v1.pdf [PDF - 745.6 KB]
Hacking deep learning: model inversion attack by example
与其他应用程序相比，深度学习模型似乎不太可能成为隐私攻击的受害者。但是，存在确定实体是否在训练集中使用的方法（称为成员推理的对抗性攻击），并且“模型反转”下包含的技术允许仅根据模型输出（有时是上下文信息）重建原始数据输入。这篇文章展示了模型反转的端到端示例，并探讨了使用 TensorFlow Privacy 的缓解策略。
Towards privacy: Encrypted deep learning with Syft and Keras
深度学习与隐私保护并非不可调和。联合学习支持设备上的分布式模型训练；加密使模型和梯度更新保持私密；差分隐私可防止训练数据泄露。如今，私密且安全的深度学习是一种新兴技术。在这篇文章中，我们介绍了 Syft，这是一个与 PyTorch 和 TensorFlow 集成的开源框架。在一个示例用例中，我们从 Keras 模型中获得私密预测。
Gaussian Process Regression with tfprobability
继续我们的 TensorFlow Probability (TFP) 应用之旅，在贝叶斯神经网络、汉密尔顿蒙特卡罗和状态空间模型之后，我们在这里展示了高斯过程回归的一个例子。事实上，我们看到的是一个相当“正常”的 Keras 网络，以非常常见的方式定义和训练，TFP 的变分高斯过程层发挥了所有魔力。
Getting started with Keras from R - the 2020 edition
正在寻找从 R 开始深度学习的材料？这篇文章介绍了新的 TensorFlow for R 网站上的有用教程、指南和背景文档。高级用户将找到指向最近 TensorFlow 2.0 文章中提到的新版本 2.0（或即将推出的 2.1！）功能的应用程序的指针。
Variational convnets with tfprobability
在贝叶斯神经网络中，层权重是分布，而不是张量。使用 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器），我们可以构建具有概率层的常规 Keras 模型，从而“免费”获得不确定性估计。在这篇文章中，我们展示了如何定义、训练和从概率卷积神经网络中获得预测。
