众所周知，在tensorflow程序中，tensor只是占位符，在会话层没有run出tensor的值之前，我们是无法获知tensor的值的。也就是说，下面的逻辑是无法实现的：。#a is a 1-D tensor, b is a 1-D tensor to

本篇内容有clip_by_value、clip_by_norm、gradient clipping. # 综合maximum和minimum两个函数的功能，指定上下限。# 随机生成一个2行2列的tensor. # 根据新的norm进行放缩。# gradie

本文我们将学习pytorch中的张量，它是一个多维数组，零维就是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和 numpy理解是一样的，不同的是Tensor不仅可以在CPU上跑，在GPU上也可以跑。给定一个张量数据，我们可以确定

首先，对于tensorflow来说，最重要的概念就是图和会话，tensorflow的计算思想是：以图的形式来表示模型，表示和计算分隔开。这就是一个Data Flow Graph，最核心的就是定义和计算不等于执行，一个模型跑起来只需要两步：先描述整幅图，然后

机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 C

使用图来表示计算任务。使用 feed 和 fetch 赋值和获取数据.张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度。判断张量是几阶的,就通过张量右边的方括号数,0 个是 0 阶,n 个是 n 阶。例如 t=[ [ [... ] ] ]为 3 阶。c=t

本文要讲解的项目代码，就是要根据一些规则模拟数据，然后通过机器学习和训练，根据这些数据去反向推测出生成这些数据的公式函数。基本概念接下来我们用五分钟过一下tensorflow的基本概念，这一部分主要介绍一些概念，笔者会用一些类比方式简单的讲述一些概念，旨在

前言只有光头才能变强。从零开始学TensorFlowTensorFlow是什么意思？这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识。接着我们来看看什么是Tensor，在官网的文档中，Tensor被翻译成”张量“。其中也给出了一个定义：。张量是对矢量和矩阵

本文主要参考《Tensorflow 实战Google深度学习框架》一书介绍TensorFlow的基本概念。TensorFlow的Hello World示例程序如下：。张量在TensorFlow中，所有的数据都以张量的形式表示，零阶张量标识一个数，一阶张量为

本文是《数学不好，也可以学习人工智能》系列的第四篇文章，主要内容围绕 Tensors（张量）展开。现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢？但是紧接着你就有可能会想：tensor 到底是什么鬼？为了了解什么是 tensor,你

机器之心编辑，参与：思源。数学是机器学习的基础。斯坦福大学教授 Stephen Boyd 联合加州大学洛杉矶分校的 Lieven Vandenberghe 教授出版了一本基础数学书籍，从向量到最小二乘法，分三部分进行讲解并配以辅助资料。此外，这本书也是斯坦

今天很多现有的深度学习系统都是基于张量代数而设计的，但是张量代数不仅仅就只能用于深度学习。本文对张量进行了详细的解读，能帮你在对张量的理解上更进一步。本文作者为 MapR Technologies 的首席应用架构师 Ted Dunning。近段时间以来，张

在高级机器学习应用程序中使用自定义损失函数定义自定义损失函数并集成到基本Tensorflow神经网络模型一个简单的知识蒸馏学习的例子介绍机器学习中预定义的损失函数，可为您尝试优化的问题提供合适的损失值。流行的机器学习包包括前端和后端，其中包括一组用于大多数

在本教程中，将使用PyTorch框架介绍深度学习，并通过其结论，您可以轻松地将其应用于您的深度学习模型。Facebook今年早些时候推出了PyTorch 1.0，集成了Google Cloud， AWS和Azure Machine Learning。在本教

华盛顿大学计算机系博士生陈天奇、以及上海交通大学和复旦大学的研究团队提出一个基于学习的框架，以优化用于深度学习工作负载的张量程序。该研究使用基于机器学习的方法来自动优化张量运算核心并编译AI工作负载，从而可以将最优的性能部署到所有硬件。实验结果表明，该框架

机器学习中最有趣的部分是利用你花时间训练的模型。虽然有很多关于如何训练模型的资源，但我们经常发现很难弄清楚如何部署使用训练模型进行推理的系统。TFServe是一个框架，旨在通过HTTP服务器以简单方便的方式为tensorflow模型提供服务。TFServe

今天，我想和大家谈谈全息理论以及如何应用全息理论的概念来解析深度学习。这门学说的产生受到了霍金悖论的启发。霍金在推断黑洞是否散发能量时提出了霍金悖论，该理论违背了信息不可破坏这一基本概念。受到霍金悖论的影响，物理学家经过了数十年的研究与实验，提出了一个基于

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Facebook今天宣布发布Tensor Comprehensions，能够自动将数学符号快速转换成高性能机器学习代码，将原本几天乃至几周的过程缩短为几分钟，大幅提高生产力。Facebook AI Research今天宣布发布Tensor Comprehe

在本文中，我们将使用Python在TensorFlow中实现一个非常基本的程序，以便在实际中看到它。计算图是之前提到的数据流图。数据流图的每个节点将有助于评估TensorFlow计算的操作。在TensorFlow中，每个节点将零个或多个张量作为输入，并产生