Рубрика «TensorFlow» - 15

Как подружить Tensorflow и C++ - 1

У Google TensorFlow есть одна замечательная особенность, оно умеет работать не только в программах на Python, а также и в программах на C++. Однако, как оказалось, в случае С++ нужно немного повозиться, чтобы правильно приготовить это блюдо. Конечно, основная часть разработчиков и исследователей, которые используют TensorFlow работают в Python. Однако, иногда бывает необходимо отказаться от этой схемы. Например вы натренировали вашу модель и хотите ее использовать в мобильном приложении или роботе. А может вы хотите интегрировать TensorFlow в существующий проект на С++. Если вам интересно как это сделать, добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

tensorflow

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

  • Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
  • Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
  • В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
  • Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!Читать полностью »

Вдохновлено недавним Hola Javascript Challenge. Упаковывать алгоритм в 64кб не будем, но зато точность получим пристойную.
Читать полностью »

интервьюер: Приветствую, хотите кофе или что-нибудь еще? Нужен перерыв?

я: Нет, кажется я уже выпил достаточно кофе!

интервьюер: Отлично, отлично. Как вы относитесь к написанию кода на доске?

я: Я только так код и пишу!

интервьюер: ...

я: Это была шутка.

интервьюер: OK, итак, вам знакома задача "fizz buzz"?

я: ...

интервьюер: Это было да или нет?

я: Это что-то вроде "Не могу поверить, что вы меня об этом спрашиваете."

интервьюер: OK, значит, нужно напечатать числа от 1 до 100, только если число делится нацело на 3, напечатать слово "fizz", если на 5 — "buzz", а если делится на 15, то — "fizzbuzz".

я: Я знаю эту задачу.

интервьюер: Отлично, кандидаты, которые не могут пройти эту задачу, у нас не сильно уживаются.

я: ...

интервьюер: Вот маркет и губка.

я: [задумался на пару минут]

интервьюер: Вам нужна помощь, чтобы начать?

я: Нет, нет, все в порядке. Итак, начнем с пары стандартных импортов:

import numpy as np
import tensorflow as tf

интервьюер: Эм, вы же правильно поняли проблему в fizzbuzz, верно?

я: Так точно. Давайте обсудим модели. Я думаю тут подойдет простой многослойный перцептрон с одним скрытым слоем.

Читать полностью »

Аппаратный ускоритель нейросети подключается по USB - 1

Американская компания Movidius известна как разработчик аппаратного ускорителя нейросетей Myriad 2 VPU и поставщик микросхем для системы искусственного интеллекта GoogleNet.

После оптимизации и подготовки бинарника в фирменном фреймворке Fathom Deep Learning Software Framework нейросеть эффективно работает на ускорителе Myriad 2 с энергопотреблением менее 1 Вт. Такие микросхемы идеально подходят для роботов, мультикоптеров, смартфонов, видеокамер наблюдения, шлемов дополненной реальности — любых гаджетов, где пригодится распознавание объектов, распознавание речи, трекинг объектов, навигация и т.д.

Одновременно с фреймворком Fathom компания Movidius сегодня на саммите Embedded Vision Summit в Калифорнии впервые показала публике ускоритель-на-флешке Fathom Neural Compute Stick — первый в мире прибор такого рода. Здесь вообще всё сразу готово к применению. Флэшка со встроенным ускорителем Myriad 2 просто вставляется в любое устройство с USB-портом.
Читать полностью »

После непродолжительной, но весьма кровавой войны мне все-таки удалось откомпилировать и собрать TensorFlow для GPU с CUDA capability=3.0. Теперь можно погрузиться в него основательно, потому что машинное обучение с GPU — это быстро, легко и приятно, а без GPU — порой лишь огромная потеря времени.

Попробуем запрограммировать самую простейшую логистическую регрессию.
Читать полностью »

КПДВ. В Karpathy game играет нейронная сеть

Всем привет!
Я думаю, что многие слышали о Google DeepMind. О том как они обучают программы играть в игры Atari лучше человека. Сегодня я хочу представить вам статью о том, как сделать нечто подобное. Данная статья — это обзор идеи и кода примера применения Q-learning, являющегося частным случаем обучения с подкреплением. Пример основан на статье сотрудников Google DeepMind.
Читать полностью »

Google открыла для всех библиотеку машинного обучения TensorFlow - 1«Ещё пару лет назад вы не могли разговаривать с приложением Google в городском шуме или прочитать вывеску на иностранном языке с помощью переводчика Google Translate, или мгновенно найти фотографии своего лабрадуделя, — пишет Google в официальном блоге. — Наши приложения просто не были достаточно умными. Но за короткий промежуток времени они стали намного, намного умнее. Сейчас, благодаря машинному обучению всё это доступно. Несмотря на весь прогресс, которого мы добились, всё ещё остаются возможности для улучшения. Поэтому мы создали совершенно новую систему машинного обучения, которую назвали TensorFlow. Она быстрее, умнее и гибче, чем наша старая система, так что её намного проще приспособить к новым продуктам и исследованиям».

Итак, компания Google выложила свою новейшую разработку TensorFlow во всеобщее пользование под свободой лицензией Apache 2.0.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js