苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版 Mac 推出还不到两周，谷歌就把专为 Mac 优化的 TensorFlow 版本做好了，训练速度最高提升到原来的 7 倍。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac 一直是非常受欢迎的平台，也有人用

TensorFlow2.x在构建模型和总体使用方面提供了很多便利。那么，在tf中有什么新功能？在任何平台上的生产中都可以进行稳健的模型部署；强大的研究实验；在本文中，我们将探索TF 2.0的10个功能，这些功能让TensorFlow的使用更加顺畅，减少了代

2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，但是都不太理想。刚好，今天也是PyTorch 1.3发布的

TensorFlow 发布一年以来已经帮助研究者、工程师、艺术家、学生等等许多人在语言翻译、皮肤癌早期检测和预防糖尿病致失明等许多方面取得了许多进展。如今，在网上已经有超过 6000 个使用 TensorFlow 的开源软件库和项目了。今天，在山景城召开了

最近，我向大家介绍了我的 side-project，是个用 C# 写的简单的神经网络项目。假如要达到专业化使用的程度，这个解决方案还需要使用更多的数学和矩阵乘法。幸运的是，Google 里有些聪明人创造了一个做这件事情的库——TensorFlow。这是一个

从上面我们已经得知，Tensor(张量)实际上就是一个n维的数组。这就延伸了几个的术语：。其实上，阶就是平时我们所说的维数。很简单，我们数括号就行了。举个例子，我们可能会看到有下面的一个数组输出形式：。所以shape的结果应该是(3,3). TensorF

人工智能的时代，机器学习无处不在。从学术界到工业界，从机器人到艺术家越来越多的领域运用到机器学习。TensorFlow 作为Google的“网红”产品是最受工程师欢迎的机器学习库，5月26日将在2019 GAITC上解锁，为大家带来最IN的机器学习技术！他

往期的文章，我们介绍了TensorFlow如何添加层，如何使用激励函数，但是我们输出的结果都是TensorFlow训练的误差值，并没有看到TensorFlow训练的过程，还好matplotlib可以实现可视化的操作。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱

在R和Python之间如何进行选择一直是一个热议的话题。机器学习世界也被不同语言偏好所划分。但是随着深度学习的盛行，天平逐渐向Python倾斜，因为截至目前为止Python具有大量R所没有的深度学习的资源库和框架。我个人从R转到Python是因为我想更加深