d*****u
发帖数: 17243 | 1 建议初学者用keras
tensorflow现在正在快速变更期，同一个功能有N种实现方法，不利于初学
而且keras的模块在tensorflow里都能用
实际上是tensorflow之上的一个API |
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s**********l
发帖数: 8966 | 2 caffe+tensorflow
学术界caffe用的人还是挺多的，比较好的结果，都是在caffe里加layer搞成的，他的
源代码也好读。
tensorflow进步非常快，上一波google没开源，后来hadoop火起来狗家也没吃到啥，所
以这次吸取教训大力推tensorflow 1.0，资源很丰富，周围玩的人也多，值得搞一下。
另外玩deep learning的话务必上ubuntu，mac/centos/windows都有诸般不爽。 |
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C*****5
发帖数: 8812 | 3 请问这种throughput是在什么软硬件环境里做的？Tensorflow,caffe2还是其他？用啥
手机？
大牛精通Tensorflow，Tensorflow Lite是手到擒来，期待大牛的mobile新作。 |
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d*****u
发帖数: 17243 | 4 那倒不是。现在深度学习用得最多的就是tensorflow, theano和torch
不管是企业还是研究机构都用它们
还有keras这种基于tensorflow或者theano的framework
当然你要说那些特别前沿的或者有针对性的是另外一回事 |
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d*****u
发帖数: 17243 | 5 tensorflow支持多GPU
theano只支持单GPU
不过多GPU效果提升并不明显，而且tensorflow在其他方面比theano要慢 |
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C*****5
发帖数: 8812 | 6 tensorflow一直都是二奶地位
而且tensorflow又慢又占内存，丫流行对nvda只有好。 |
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c******a
发帖数: 4400 | 7 Google就凭这个才有资格挑战啊。在未来某个时间点可能取消对其他芯片支持？
: tensorflow一直都是二奶地位
: 而且tensorflow又慢又占内存，丫流行对nvda只有好。
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w***g
发帖数: 5958 | 8 东西是牛的，因为卖的是data flow平台，所以API应该比
caffe和mxnet都更干净漂亮。但是deep learning本身
的data flow本身就非常straightfoward，并且基本上是
标准化的，所以tensorflow从学术上讲并不是一个非常
牛B的东西。至于会不会流行，要看他们接下来是否会
放出直接可以用的模型。设计上来说mxnet已经超过caffe
了，caffe的作者也在写caffe2。但是大家都还在用
caffe，因为model zoo太牛B了。G这时候才放出
tensorflow，已经没有先机了。从数据量来说，
目前已经到了单机可以训练整个imagenet的地步了，
GPU的计算能力和内存容量还在不断涨，cluster并没有
太大的前景。
Deep learning从应用上来说已经没啥门槛了。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 10 只有你发了，我估计别人没有真的去看代码。我给你一些提示，
你再改改看。
1. 注意Y和Y_predicted的形状。如果Y和Y_predicted的
形状不一样，tf.squared_difference会发生什么？
2. 为什么傻逼作者要把learning_rate設得这么异乎寻常
地低？ 如果设成0.01会发生什么问题？
把learning_rate降低是正确的fix吗？ 还能怎么解决
这个问题？
(再提示：Spark的loss function有啥区别？）
还有一些罗嗦的错就不说了， 不影响这个程序运行。
书的作者对tensorflow完全没有概念。这书的tensorflow
代码最好完全不要看。
我其实也调了一个钟头。虽然自己写代码没问题，
要找别人代码里的坑还是很难。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 11 没试过。我用tensorflow。torch本身就是第二阵营， pytorch还能超过torch了？
想少走弯路，上tensorflow肯定没错。用的人多，坑就少。 |
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k*****u
发帖数: 1688 | 12 copy的mxnet作者的blog：
对于一个优秀的深度学习系统，或者更广来说优秀的科学计算系统，最重要的是编程接
口的设计。他们都采用将一个领域特定语言(domain specific language)嵌入到一个主
语言中。例如numpy将矩阵运算嵌入到python中。这类嵌入一般分为两种，其中一种嵌
入的较浅，其中每个语句都按原来的意思执行，且通常采用命令式编程(imperative
programming)，其中numpy和Torch就是属于这种。而另一种则用一种深的嵌入方式，提
供一整套针对具体应用的迷你语言。这一种通常使用声明式语言(declarative
programing)，既用户只需要声明要做什么，而具体执行则由系统完成。这类系统包括
Caffe，theano和刚公布的TensorFlow。
目前现有的系统大部分都采用上两种编程模式的一种。与它们不同的是，MXNet尝试将
两种模式无缝的结合起来。在命令式编程上MXNet提供张量运算，而声明式编程中MXNet
支持符号表达式。用户可以自由的混合它们来快速实现自己的想法。例如我们可以用声
明式编程来描述神经网络，并利用... 阅读全帖 |
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c*******a
发帖数: 1879 | 13 【 以下文字转载自 Programming 讨论区 】
发信人: centralla (central LA), 信区: Programming
标 题: tensorflow基本上就石狗家的闲的无所事事的储备军搞的东西
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 5 19:09:39 2017, 美东)
用处不大， 而且太繁琐，主要给初级读者玩的小工具而已。
一般正经公司，研究部门都是自己写神经网络， 训练。
C++库应该很多。 |
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c**t
发帖数: 9197 | 14 tensorflow 就是c++ core 吧， Python 前端是为了学生吧 |
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w*******g
发帖数: 9932 | 15 my tool compiles into Java and is faster than tensorflow |
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y****o
发帖数: 1535 | 16 狗都用上专门为Tensorflow定制的TPU了 |
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w*******g
发帖数: 9932 | 17 maybe. It doesn't take a lot of time and tools like tensorflow have pretty
stupid methodology |
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发帖数: 1 | 18 過了HC但找不到team, 希望在Google工作的同學可以幫我看看有沒有team適合。
我的background是做backend service, 工作用過backdata, nosql, google
tensorflow.
地方不限，只要在US就可以。謝謝! |
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c*******a
发帖数: 1879 | 19 【 以下文字转载自 Programming 讨论区 】
发信人: centralla (central LA), 信区: Programming
标 题: tensorflow基本上就石狗家的闲的无所事事的储备军搞的东西
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jun 5 19:09:39 2017, 美东)
用处不大， 而且太繁琐，主要给初级读者玩的小工具而已。
一般正经公司，研究部门都是自己写神经网络， 训练。
C++库应该很多。 |
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C*****5
发帖数: 8812 | 20 比tensorflow好用的起吗还有pytorch，还有国人搞的mxnet，caffe 2，后面都有大公
司，不怕 |
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w***g
发帖数: 5958 | 23 这么快就放弃了？ 你那个tensorflow的例子我已經调通了。
实在错的太离谱了。这种垃圾repository竟然有81个星我也是醉了。
想听的发包子过来，半个钟头后我给你们分析。
Update:
这个竟然是一本书的配套代码，书要卖$23。突然我就觉得
job security暴涨了。这种书卖越多越好。大家不要给它
提交补丁，最好初学者都死在这书上，我们老司机就安全了。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 24 应该就是一个是精确的最小二乘法。另一个是梯度或者别的办法近似求解？
精确的最小二乘法不应该有什么大问题。前面就是叠加。最后一步
3*3矩阵求逆那步用一下cholesky就够了。他的数很少。
若是近似方法，这个作者给的数据集太小。估计iid什么的也没测。
所以可能会对参数敏感。
: 这么快就放弃了？ 你那个tensorflow的例子我已經调通了。
: 实在错的太离谱了。这种垃圾repository竟然有81个星我也是醉了。
: 想听的发包子过来，半个钟头后我给你们分析。
: Update:
: 这个竟然是一本书的配套代码，书要卖$23。突然我就觉得
: job security暴涨了。这种书卖越多越好。大家不要给它
: 提交补丁，最好初学者都死在这书上，我们老司机就安全了。
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S*******e
发帖数: 525 | 25 咱这小白看这东西比较吃力。上次多谢wdong及其他几位大师，懂了一点。想听从大师
们的建议，看看tensorflow web site的tutorial，觉得水平不够,还是看看书更好. 现
在又不懂了.这个code:
https://github.com/backstopmedia/tensorflowbook/blob/master/chapters/04_
machine_learning_basics/logistic_regression.py
的输出结果是"不定"的, 我认为是因为38-41行做了sampling:
return tf.train.shuffle_batch(decoded,
batch_size=batch_size,
capacity=batch_size * 50,
min_after_dequeue=batch_size)
我把它改为把所有的数据都读进去:
return tf.train.batch(decoded,
... 阅读全帖 |
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w***g
发帖数: 5958 | 26 theano和tensorflow都行。theano上手快点。
不过这两个都是deep learning。更一般的ML应该从
scikit-learn入手。
spark是做大数据的，不是典型ML，今年已经过气了。
微软的那个软件我没用过，在deep learning界没有
气候。倒是Torch7有一批用趸。 |
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发帖数: 1 | 27 大牛,前阵子我才听你说mxnet的C++ API好用.
为什么又转tensorflow了? 主要是"用的人多，坑就少
" 么? |
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w***g
发帖数: 5958 | 28 这些框架大同小异。之前我在整合所有框架的API，
对比发现mxnet的C++ API最干净。后来我连torch
也整合了，发现lua的API比python的也要干净。
我现在自己开发主要用tensorflow。原因就是用的
人多，开发的人也多，众人拾柴火焰高。我没研究
过TF和mxnet细节上的不同，有人说mxnet的设计更
好。不过我觉得这些框架都大同小异没有本质区别。
从API看，TF要比别人丰富。应该也根人多有关系。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 29 还有tensorflow是最有可能实现对mobile GPU支持的一个。 |
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C*****5
发帖数: 8812 | 31 大牛对Tensorflow Lite和DL在mobile上的应用有何高见？ |
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l*****z
发帖数: 3022 | 32 带头搞出tensorflow的可是狗家的头牌啊 |
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发帖数: 1 | 33 最近尝试Tensorflow里面的样例程序image_retrain，下载了 Caltech 101、256，效果
不错。但有个疑问，如果我尝试重新训练超过1000的分类，是否能正常工作。我大概查
看了模型，太笨，没看懂，但感觉是不行的。
我自己的理解是，为了达到最佳效果，需要考虑整个模型，分类数量对整个模型的其他
部分是有影响的。随着分类数量的增加，要调整其他层，训练的参数也需要重新考虑。
版上哪位DL大拿能否解释一下。 |
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w***g
发帖数: 5958 | 34 这就是我为什么一直用2.
tensorflow 3肯定可以的。但是实际项目牵扯到的包太多了。 |
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g*******u
发帖数: 3948 | 35 大家有何高见？
是不是 keras会简单快速点？
tensorflow曲线慢点吧
?
多谢讨论 |
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c********1
发帖数: 5269 | 36 Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of
running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. |
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c********1
发帖数: 5269 | 37 那应该Keras简单点
可先用Keras
Keras做不了,再直接用tensorflow |
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w*****r
发帖数: 197 | 39 最近仔细看了看tensorflow,以一个老年程序员的眼光来看,design得不错.
lazy-evaluation pipeline,是实时数据处理的经典范式.
接口多,可扩展和可优化空间大,甚至提提供用C++定制operator的接口
相比于pytorch,有keras提供上层封装
分布式和deployment(跨平台)做得也不错
就是什么东西,google都自己来一套,这个有点讨厌. |
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w*****r
发帖数: 197 | 40 马工要想求生存，要么创造更好用的轮子，要么发明更有效的算法
以后library，只要需要gui的，xxx.js是方向
tensorflow.js现在看上去像toy，估计一年后，就到处都是了。。。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 41 我的浅见
1.
一般散户本来就不该做什么library。
Library的意思是程序可以重用。是水平扩展。
水平扩展技术人员肯定赢不了传播专家。
所以写程序第一天学会reusable这个概念，
就是魔音入脑，把人教育成螺丝钉。
2.
另外一般散户也不可能真正学会如何做好一个用户多的
Library. 没有市场专家的帮助。何为" reusable"都是
瞎子摸象。reusable for WHO? 这是个市场客户分析问题。
不是技术问题。
3.
所以散户还有个生存方向。就是把大厂的算法吃干擦净，改头换面，用在非传播领域。
例如你可以用深度学习做假牙。这是我周末和一个国内做假牙的哥们聊的。他很高兴的
回去开项目了 :-)
Goog再牛也不可能javascript设计假牙吧？
: 马工要想求生存，要么创造更好用的轮子，要么发明更有效的算法
: 以后library，只要需要gui的，xxx.js是方向
: tensorflow.js现在看上去像toy，估计一年后，就到处都是了。。。
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n********g
发帖数: 6504 | 43 作者简介：Chip Huyen是一名撰稿人和计算机科学家，常驻硅谷，是斯坦福大学计算机
科学系的理学士和理科硕士生。她在斯坦福大学开设和教授《面向深度学习研究的
TensorFlow》课程，主攻方向是自然语言处理和深度学习的交叉领域。
我有事要坦白。说真的，我觉得自己像个骗子。
每隔几天，我就会收到朋友、朋友的朋友或某家不知名公司发来的电子邮件，让我就人
工智能方面发表一番真知灼见。这些人当中有刚刚卖掉初创公司的企业家，有拒绝了年
薪50万美元工作机会的斯坦福大学MBA毕业生，有风险投资家，甚至还有大银行的高管
。而几年前，我连接近这些人的勇气都没有，更不用说梦想哪天他们主动想与我聊聊。
他们的话题无外乎围绕这几个问题：“可以牵线搭桥，帮我联系AI界的人士吗？”“可
以过来跟我们一起搞AI吗？”“对于我们的AI产品，您有何建议？”他们谈起AI时的那
股劲头就像AI是大家趋之若鹜的长生不老泉；要是你不这么做，就会孤独地老去。也不
知道他们是怎么想的，反正都觉得我知道如何抵达成功彼岸。
我清楚为什么大伙认为我是个专家。我花了好多年的时间，学会如何制作一份堪称完美
的简历。精英教育？简历上有... 阅读全帖 |
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s***d
发帖数: 15421 | 44 我对第二代tpu training 比gpu 牛多少持保留。tpu 目前也只是tensorflow 优化，DL
模型不限于tensorflow，虽然狗狗的牌是这样打得。aws，zure，阿里 的云肯定也没法
用tpu。你可能是狗家的，对狗云自信。
对于计算量，如果不是特别特别特别的优化，gpu目前是在大计算量方面依然有优势，
具有灵活性，tpu 就算training也只是tensorflow 结构的training。 tensorflow 能
不能胜出 为时尚早，现在各家都在弄自己的AI SDK frame，等mxnet tensorflow 等等
等 淘汰完了一批 再说类tpu比较好。
训练 |
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发帖数: 1 | 45 在计算机时代，有个著名的摩尔定律，就是说同样成本每隔18个月晶体管数量会翻倍，
反过来同样数量晶体管成本会减半，这个规律已经很好地吻合了最近50年的发展，并且
可以衍生到很多类似的领域：存储、功耗、带宽、像素。
两年前的这个月是摩尔定律发表50周年，整整半个世纪。当时IEEE Spectrum为了纪念
摩尔定律50周年，特地发表了四篇关于摩尔定律的文章。其中一篇的题目叫“Moore’s
Law is Dying (and That Could Be Good)”，说的是摩尔定律不可能继续下去了。
1965年微芯片上的元件数增加了1倍，Gordon Moore于是预言这一趋势近期内将继续。
1975年他修改为每两年翻一翻，后来又说是18个月，或者说按指数律增长，每年46%。
这就是摩尔定律。摩尔定律预言了半导体产业50年的发展。摩尔预言了一个光辉的未来
，改变了世界。
这样高速的增长在其他产业是见不到的。美国的主粮玉米从1950年以后平均产量每年增
长2%，蒸汽涡轮式发电机把热能转换为电能，其效率在20世纪年增长率为1.5%，而1881
-2014室内灯光有效性（流明每瓦）年平均增长2.... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 46 Tensorflow is a dedicated neural network machine learning environment (built
on python, and hence with all
the other python libraries for all kinds of applications and research works
*)...so it is designed to make many common neural network related tasks easy
(through one or a few library function calls)..TensorFlow is quite scalable
to large distributed computing network (and actually it is a library
originally used by google to compute your every day google search results;
and some part of Alp... 阅读全帖 |
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w***g
发帖数: 5958 | 47 没有pretrained network。你已经装好了tensorflow就不用docker了。
用下面的命令装上picpac streaming API就可以train了。
pip install -i https://testpypi.python.org/pypi picpac
我那个train-slim.py里用的是slim预定义的一些network architecture。
keras比直接用tensorflow有啥优势吗？我感觉keras就是个二手贩子，可能
跟不上tensorflow最新的feature。不过你倒是提醒了我，我得加几个
keras和theano的example.
tensorflow |
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r****z
发帖数: 12020 | 48 【 以下文字转载自 ScitechNews 讨论区 】
发信人: inews (inews), 信区: ScitechNews
标 题: [KJPT]谷歌AI告诉你 一根真正优秀的黄瓜是什么样的
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Sep 1 22:41:56 2016, 美东)
编者按：Makoto Koike 原本在日本的一家车企当工程师，大约一年前，他辞去工作回到老家帮父母经营黄瓜农场。农场并不大，然而给黄瓜分类的工作却让 Makoto 吃了不少苦头。
日本各个农场对于黄瓜有不同的分类标准，并不是我们所想的分个大小那么简单。单是 Makoto 自己家的农场，同一个品种的黄瓜的分类就达了 9 种之多。一般来说，颜色鲜艳、刺多、体态匀称的才算是好瓜。
以下是令人震撼的 Makoto 家 9 类黄瓜图表，由上至下质量依次递减。
手里刚摘了一根黄瓜，你得仔细观察它的长短、粗细、颜色、纹理、是否有小刮痕、弯的还是直的、刺多不多......要跟9类标准对应，看它属于哪一等级，这并不是一个容易学的工作。
一个人要花好几个月才能熟练掌握整个分类标准体系，所以到了采摘旺季，Makoto 家... 阅读全帖 |
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f***t
发帖数: 2247 | 49 好的，多谢！我正在看Tensorflow，好像这个Tensorflow在神经网络方面比matlab更牛
X。对吗？如果是这样，俺就先试试这个Tensorflow。能早点出结果，就是省钱了，做
实验的苦逼啊，整天耳朵里每时每刻都会听到一个单词，money,money,money,.... |
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