其它的深度学习库通过对大数据集做预处理,绕过了内存限制,但TensorFlow通过Data API,使一切都容易了:只需要创建一个数据集对象,告诉它去哪里拿数据,以及如何做转换就行。TensorFlow负责所有的实现细节,比如多线程、队列、批次和预提取。另外,Data API和tf.keras可以无缝配合! Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)...
例如,回到真空吸尘器机器人,你可以稍微增加概率P并评估这是否增加了机器人在 30 分钟内拾起的灰尘的量;如果确实增加了,就相对应增加,否则减少。我们将使用 Tensorflow 来实现 PG 算法,但是在这之前我们需要为智能体创造一个生存的环境,所以现在是介绍 OpenAI 的时候了。 OpenAI 介绍 强化学习的一个挑战是,为了训...
然后安装TensorFlow 2(如果没有使用虚拟环境,需要管理员权限,或加上选项--user): 代码语言:javascript 复制 $ python3-m pip install--upgrade tensorflow 笔记:要使用GPU的话,在动笔写书的此刻,需要安装tensorflow-gpu,而不是tensorflow。但是TensorFlow团队正在开发一个既支持CPU也支持GPU的独立的库。要支持GPU的话...
当你学习机器学习时,最好使用真实世界的数据而不是人工数据集进行实验。幸运的是,现在有数以千计的开放数据集可供你选择,涵盖各个领域。你可以从以下几个地方获取数据: · 流行的开放数据存储库: ◆ OpenML.org(https://openml.org) ◆ Kaggle.com(https://kaggle.com/datasets) ◆ PapersWithCode.com(http...
总结一下,机器学习善于: 需要进行大量手工调整或长串规则的问题:机器学习算法通常可以简化代码、提高性能。 问题复杂,传统方法难以解决:最好的机器学习方法可以找到解决方案。 环境有波动:机器学习算法可以适应新数据。 洞察复杂问题和大量数据。 机器学习系统的类型 ...
下面的代码使用 Scikit-Learn 的load_sample_images()(加载两个彩色图像,一个中国庙宇,另一个是一朵花)加载两个样本图像。 然后创建两个的卷积核(一个中间是垂直的白线,另一个是水平的白线),并将他们应用到两张图形中,使用 TensorFlow 的conv2d()函数构建的卷积图层(使用零填充且步幅为 2)。 最后,绘制其中一...
scikit-learn(sklearn) 是数据挖掘和分析的流行工具。 它支持多种机器学习模型,如线性回归,逻辑回归,决策树,支持向量机等。 提高 scikit-learn 的效率是非常有价值的课题。 NNI 支持多种调优算法,可以为 scikit-learn 搜索最佳的模型和超参,并支持本机、远程服务器组、云等各种环境。
第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型 自编码器是能够在无监督(即,训练集是未标记)的情况下学习输入数据的紧密表征(叫做潜在表征或编码)的人工神经网络。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。自编码器还可以作为强大的特征检测器,它们可以用于无监督的深度神经网络预训...
第18章 强化学习 第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型 鸟类启发人类飞翔,东洋参启发了魔术贴的发明,大自然启发人类实现了无数发明创造。通过研究大脑来制造智能机器,也符合这个逻辑。人工神经网络(ANN)就是沿着这条逻辑诞生的:人工神经网络是受大脑中的生物神经元启发而来的机器学习模型。但是,虽然飞机是受鸟儿启发...
Scikit-Learn 是一个更高级别的库,其中包含多种机器学习算法的实现,因此您可以在一行或几行代码中定义一个模型对象,然后使用它来拟合一组点或预测一个值。 Tensorflow 主要用于深度学习,而 Scikit-Learn 用于机器学习。 这是一个向您展示如何使用 TensorFlow 进行回归和分类的链接。我强烈建议您自己下载数据集并运行...