TensorFlow 2.0引入的创新之一是JavaScript实现：TensorFlow.js。我没料到这会加快训练或推理速度，但确实如此，它通过WebGL API支持所有的GPU。TensorFlow.js是一个库，用于使用JavaScript开发

报告指出，AI 相关技能最受职场人青睐，Python 将会是明年最受关注的技术，市场部也开始重点学 Python。尽管人们都知道，在下一个十年，数据分析和 AI 将会对我们的生活影响深远，但是现在什么 AI 技术最受学习者关注？AI 是否是「只闻楼梯响，不

大数据时代，基于单机的建模很难满足企业不断增长的数据量级的需求，开发者需要使用分布式的开发方式，在集群上进行建模。而单机和分布式的开发代码有一定的区别，本文就将为开发者们介绍，基于TensorFlow进行分布式开发的两种方式，帮助开发者在实践的过程中，更好

刚刚，谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版。虽然在此之前关于 TensorFlow2.0 的众多更新已经放出，但作为当前最为流行的深度学习框架，2.0 Alpha

昨天，谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0，并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍，原文请见文中链接。预

自发布以来，由于调试、编译等多方面的优势，它成为 2017 年热度极高的框架之一。本文内容介绍了开源一周年以来，PyTorch 取得的成绩。在一些指标上，PyTorch 也与 TensorFlow 做了同期对比。PyTorch 是不是 2017 年的明星框

在本教程中，我们将探索一种名为深度自编码器的无监督学习神经网络。因此，自动、编码器是用于在输出层再现输入的深度神经网络，即输出层中的神经元的数量与输入层中的神经元的数量完全相同。我们将使用Tensorflow的图层API创建自编码器神经网络并在mnist数

机器学习和深度学习的核心支柱之一是训练模型时使用的数据，因为它们是算法能够归纳和创建相关模型的来源。在使用Tensorflow时，将数据提供给这些模型有好几种方法，但作者推荐的方法是使用TFRecord格式，该格式主要存储在映射中被结构化的数据字节数组。大

TensorFlow的最新版本TensorFlow 1.9发布，作为时下最为火热的机器学习项目，eBay，Google和Twitter都使用它。现在，使用1.9比以往任何时候都更容易：新的改进和支持使切换变得轻而易举。更新主要侧重于对tf.keras文档，

本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的Part 3 和 Part4，自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。在之前发布的前两部分介绍中，作者谈到单一特

知识图谱以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。上述一大段是我从2018知识图谱发展报告中copy下来的一段话，用普通人能听懂的人话来描述:知识图谱

很多神经网络框架已开源多年，支持机器学习和人工智能的专有解决方案也有很多。多年以来，开发人员在Github上发布了一系列的可以支持图像、手写字、视频、语音识别、自然语言处理、物体检测的机器学习框架，但并没有一种框架可以完美地解决你所有的需求。希望下面带有描