Getting started with TensorFlow Probability from R
TensorFlow Probability 提供了广泛的功能，从概率网络层上的分布到概率推理。它与核心 TensorFlow 和 (TensorFlow) Keras 无缝协作。在这篇文章中，我们简要介绍了分布层，然后使用它在变分自动编码器中采样和计算概率。
More flexible models with TensorFlow eager execution and Keras
生成对抗网络、神经风格迁移和自然语言处理中无处不在的注意力机制等高级应用过去很难用 Keras 声明式编码范式实现。现在，随着 TensorFlow Eage Execution 的出现，情况发生了变化。这篇文章探讨了如何在 R 中使用 Eage Execution。
Neural style transfer with eager execution and Keras
继续我们的关于将 Keras 与 TensorFlow Eager Execution 相结合的系列文章，我们展示了如何以简单的方式实现神经风格转换。基于这个易于适应的示例，您可以轻松地对自己的图像执行风格转换。
Getting started with deep learning in R
许多领域都受益于深度学习的使用，借助 R keras、tensorflow 和相关软件包，您现在可以轻松地在 R 中进行最先进的深度学习。在这篇文章中，我们想提供一些关于如何最好地开始的指导。
Generating images with Keras and TensorFlow eager execution
生成对抗网络 (GAN) 是一种流行的深度学习方法，用于生成新实体（通常但并非总是图像）。我们展示了如何使用 Keras 和 TensorFlow Eager Execution 对它们进行编码。
Графические процессоры NVIDIA с тензорными ядрами ускоряют самые быстрые суперкомпьютеры мира
NVIDIA 今天宣布，新的全球 500 台最强大机器列表中的所有世界领先的人工智能 (AI) 超级计算机均由 NVIDIA® Tensor Core GPU 提供支持。支持人工智能的超级计算机能够执行传统的高性能计算和人工智能计算。
tfruns: Tools for TensorFlow Training Runs
tfruns 包提供了一套工具，用于跟踪、可视化和管理来自 R 的 TensorFlow 训练运行和实验。
tfestimators 包是 TensorFlow Estimators 的 R 接口，TensorFlow Estimators 是一个高级 API，提供许多不同模型类型的实现，包括线性模型和深度神经网络。
Getting the GPU usage of NVIDIA cards with the Linux dstat tool
dstat 是一个很棒的小工具，它允许您获取 Linux 机器的资源统计信息。它具有模块化架构，允许您开发其他插件，并且易于使用。最近，我正在分析使用 Keras 和 Tensorflow 开发的深度学习管道，我需要有关 […] 的详细统计数据
