TensorFlow 和 PyTorch 的框架之争愈演愈烈。二者各有优缺点，选择起来需要费一番脑筋。但是，有句话说得好，「小孩子才做选择，成年人全都要」。为此，来自Petuum Inc 和卡内基梅隆大学的研究者开源了一个通用机器学习包——Texar-Py

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机器之心报道，作者：邱陆陆。8 月中旬，谷歌大脑成员 Martin Wicke 在一封公开邮件中宣布，新版本开源框架——TensorFlow 2.0 预览版将在年底之前正式发布。今日，在上海谷歌开发者大会上，机器之心独家了解到一个重大的改变将会把 Eage

昨天，谷歌发布了 TensorFlow 1.4.0 先行版，将 tf.data 等功能加入了 API。同时发布的还有 TensorFlow Lattice，这家公司希望通过新的工具让开发者们的模型更加准确。针对这种问题，谷歌提出了 TensorFlow L

人类学习的一个基本特征是我们同时学习很多东西。机器学习中的等效概念称为多任务学习，在实践中越来越有用，特别是在强化学习和自然语言处理方面。事实上，即使在标准的单任务情况下，也可以设计额外的辅助任务，并将其包含在优化过程中，以帮助学习。在此过程中，我们还将有

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点＃1：虽然Tensorflow和PyTorch都是开源的，但它们是由两个不同的向导创建的。Tensorflow基于Theano，由Google开发，而PyTorch基于Torch，并由Facebook开发。当Tensorflow创建一个静态图时，PyTo

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排序，是以将整个列表效用最大化的方式来排序项目的过程，适用于广泛的领域，从搜索引擎、推荐系统到机器翻译、对话系统甚至计算生物学等等。在这些应用程序中，研究人员经常使用一组被称为排序学习的监督机器学习技术。据不完全统计，目前还没有其他的开源库专门应用大规模的

前段时间，搞了搞编译label_image中cc的实例，最后终于搞定。。。但想在IDE中编译还没成功，继续摸索中。现分享一下，探究过程，欢迎叨扰，交流。结果是这位军人穿军装的概率较大。但是我换了一张逼哥的照片上去就测试出电子吉他概率大。就不是识别穿的衣服了