Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024
构建神经网络的分步代码指南欢迎阅读我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中，我们将弥合理论与应用之间的差距，将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习，图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗？帖子在 TensorFlow（和 PyTorch）中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
TensorFlow Transform: Ensuring Seamless Data Preparation in Production
利用 TensorFlow Transform 扩展用于生产环境的数据管道照片由 Suzanne D. Williams 在 Unsplash 上拍摄数据预处理是任何机器学习管道的主要步骤之一。Tensorflow Transform 可帮助我们在分布式环境中通过庞大的数据集实现它。在进一步介绍数据转换之前，数据验证是生产管道流程的第一步，这已在我的文章《在生产管道中验证数据：TFX 方式》中介绍过。请阅读本文以更好地理解本文。我已在此演示中使用 Colab，因为配置环境更容易（也更快）。如果您处于探索阶段，我也会推荐 Colab，因为它可以帮助您专注于更重要的事情。ML 管道操作从数据提取和
TensorFlow Filesystem - Access Tensors Differently
通过将 tensorflow 模型挂载到文件系统中来访问该模型的奇怪（但很酷）的方法。
LLaMA in R with Keras and TensorFlow
使用 TensorFlow 和 Keras 在 R 中实现和演示大型语言模型 LLaMA。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们今天发表在《自然》杂志上的论文中，我们介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于发现新颖、高效且可证明正确的基本任务算法（例如矩阵乘法）的人工智能 (AI) 系统。这揭示了数学中一个 50 年前的悬而未决的问题，即找到将两个矩阵相乘的最快方法。这篇论文是 DeepMind 推动科学发展和利用人工智能解决最基本问题的使命的垫脚石。我们的系统 AlphaTensor 以 AlphaZero 为基础，AlphaZero 是一个在国际象棋、围棋和将棋等棋盘游戏中表现出超人表现的代理，这项工作首次展示了 AlphaZero 从玩游戏到解决未解数学问题的历程。
«AutoQML，自组装电路，超参数化量子 ML 平台，使用 cirq、tensorflow 和 tfq。数以万亿的可能的量子比特注册表、门组合和矩序列，随时可以适应您的 ML 流程。在这里，我展示了气候变化、詹姆斯韦伯太空望远镜和微生物学视觉应用……[到目前为止，根据我的指标混合，具有 16 个量子比特和 [ YY ] - [ XX ] - [CNOT] 门序列的电路表现最佳...]。
How To Perform Sentiment Analysis Using TensorFlow Extended (TFX)?
情绪分析提供了显着的商业利益，这就是为什么越来越多的公司正在实施它。如果您想知道如何使用 TensorFlow Extended 运行情绪分析，我们可以为您提供一些帮助。我们创建了一个免费的分步演练，介绍如何使用 TFX 和 Vertex AI 管道将 BERT 应用于情绪分析。但在此之前 […]文章 如何使用 TensorFlow Extended (TFX) 执行情绪分析？ DLabs.AI 服务的。
Build an Animal/Object Tracking Camera App with TensorFlow.js
介绍 PetCam：一款运行在旧智能手机上的非侵入式机器学习宠物追踪器。这个项目是我和 Jason Mayes 合作的，是他提出了这个想法。另外，有趣的故事，呃……我的同事 Markku Lepistö 在他自己的 YouTube 节目 Level Up 上同时构建了（几乎）完全相同的项目，您可以在此处看到。我们使用旧智能手机。他使用 Coral 开发板。选择你自己的冒险。当我年轻时，住在新泽西州的家里，我的父母非常严格地要求我晚上记得关上车库。因为如果我不关上车库，就会发生这样的事情：然后第二天早上，我们走出前门，闻到一股强烈的脏尿布味，看到垃圾袋被撕碎并倒在车道上。显然有人度过了一个疯狂的
Que haja luz: More light for torch!
今天，我们介绍 luz，它是 torch 的高级接口，可让您以简洁、声明式的风格训练神经网络。从某种意义上说，它之于 torch 就像 Keras 之于 TensorFlow：它既提供了简化的工作流程，也提供了强大的自定义方式。
Tensorflow Extended (TFX) in action: build a production ready deep learning pipeline
关于如何开始使用 Tensorflow Extended 以及如何设计和执行深度学习管道的教程
JAX vs Tensorflow vs Pytorch: Building a Variational Autoencoder (VAE)
在从头开始开发和训练变分自动编码器时，对 JAX、Tensorflow 和 Pytorch 进行并排比较
Simple audio classification with torch
本文将 Daniel Falbel 关于“简单音频分类”的文章从 TensorFlow/Keras 翻译成 torch/torchaudio。
How to use Docker containers and Docker Compose for Deep Learning applications
了解如何使用 Docker 容器化深度学习模型。从容器背后的基本概念开始，使用 Docker 打包 Tensorflow 应用程序，并使用 Docker compose 组合多个图像
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。
