Публикации по теме 'tensorflow'


GPipe и конвейерный параллелизм в нейронных сетях
В предыдущей статье я упомянул, как можно включить конвейерный параллелизм для улучшения обучения нейронной сети. Что ж, теперь вы можете использовать его на практике с GPipe, как кажется. … вы можете передавать элементы данных в своем мини-пакете, где один элемент может находиться в прямом проходе на уровне X, а другой элемент — в прямом проходе на уровне 1 Однако основная цель этой статьи состояла в том, чтобы объяснить, почему фраза «параллелизм моделей», используемая в..
Начиная с наборов данных TensorFlow — часть 1; Введение в tf.datasets
TensorFlow, удивительная экосистема для машинного обучения и глубокого обучения, поставляется с множеством мощных библиотек и инструментов, которые позволяют инженеру/исследователю беспрепятственно работать от предварительной обработки данных, создания моделей и т. д. до развертывания их в производстве. Одна интересная библиотека, с которой я столкнулся во время своей работы, — это библиотека TensorFlow Datasets (tfds). Библиотека наборов данных TensorFlow поставляется с множеством..
Как эффективно работать с набором видеоданных с помощью Tensorflow в Google Colab.
Google Colab — ​​очень популярный бесплатный облачный сервис, предоставляемый Google. Если вы не живете под скалой, вы, должно быть, слышали об этом. Он предоставляет нам бесплатный доступ к графическим процессорам для небольших проектов машинного обучения. Но иногда ограничения времени выполнения и использования доставляют нам неприятные ощущения. Итак, за последние несколько дней я был озадачен тем, как работать с наборами видеоданных в Tensorflow . Даже после прочтения..
Шаг за шагом Scikit
Python завораживает. Имеет огромный список областей применения, как и в машинном обучении. Ответом на ML с использованием Python является его собственная библиотека ML под названием Scikit-learn. Он работает с другими библиотеками Python, такими как Numpy, Scipy, Matplotlib. Имеет лицензию BSD с открытым исходным кодом, со стабильным списком экспертов-разработчиков и доступностью или инструментами для большинства задач машинного обучения, так что это выбор. Но для кого-то начать с..
Сага о создателе мудрецов
Сегодня возьмите большой кувшин кофе🍺 ( я взял что-то еще! 🤭) и прочитайте эту статью! Примите себя, потому что мы собираемся построить модель машинного обучения в AWS SageMaker , но если вы поклонник TensorFlow ; Я не буду в обиде на тебя!! 😁 Начнем!…. Нет BS Нет драмы! 🤪 Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, который предоставляет разработчикам и специалистам по данным инструменты для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом..
Сквозная задача ответа на вопрос НЛП: от данных к развертыванию.
Оглавление Введение (постановка задачи) Анализ исследования данных Предварительная обработка Моделирование "Постобработка" Выбор лучшей модели Анализ ошибок Развертывание 1. Введение (О постановке задачи) 1.1 Деловая проблема: Со всеми твитами, циркулирующими каждую секунду, трудно сказать, повлияет ли настроение, стоящее за конкретным твитом, на компанию или бренд человека из-за того, что он вирусный (положительный), или опустошит прибыль, потому что он имеет..
Как обучить модель.
С подробностями,… Дэвид Амаку. Обучение модели глубокому обучению похоже на приготовление сложной еды. Все начинается со сбора и подготовки ингредиентов — наших данных. Рецепт, который представляет собой дизайн архитектуры нашей модели, указывает нам, как сочетать эти ингредиенты. В процессе приготовления мы итеративно корректируем модель в зависимости от ее производительности, что немного похоже на дегустацию и корректировку приправ нашего блюда. Основные понятия в этом процессе..