放棄TensorFlow,谷歌全面轉向JAX
嘗試用 JAX 自救隨著 PyTorch 和 TensorFlow 之間競爭日益激烈,谷歌內部的一個小型研究團隊開發了一個新框架 JAX,該框架將更容易訪問張量處理單元(TPU)——一種谷歌專門為機器學習和 TensorFlow 定製的晶片[…]
閱讀全文嘗試用 JAX 自救隨著 PyTorch 和 TensorFlow 之間競爭日益激烈,谷歌內部的一個小型研究團隊開發了一個新框架 JAX,該框架將更容易訪問張量處理單元(TPU)——一種谷歌專門為機器學習和 TensorFlow 定製的晶片[…]
閱讀全文谷歌機器學習的未來——JAX就在TensorFlow和PyTorch打得熱火朝天的時候,谷歌內部的一個「小型黑馬研究團隊」開始致力於開發一個全新的框架,可以更加便捷地利用TPU[…]
閱讀全文Pete Warden 還著有幾本書,比如《TinyML:基於 TensorFlow Lite 在 Arduino 和超低功耗微控制器上部署機器學習》,其在美國亞馬遜上位列嵌入式系統暢銷榜首,也有中文版:總而言之,又一位 AI 業界大牛選擇[…]
閱讀全文目前來說,PyTorch仍然是「研究型」框架,TensorFlow仍然是「工業型」框架,他們之間的爭論主要可以歸結為三個因素:模型可用性、模型部署、軟體生態[…]
閱讀全文今天,TensorFlow 官方部落格釋出了 TensorFlow Graph Neural Networks(TensorFlow GNN)庫 ,這個庫使得使用者在使用 TensorFlow 時能夠輕鬆處理圖結構資料[…]
閱讀全文該漏洞是由於不安全處理YAML引發的不可信反序列化漏洞,攻擊者利用該漏洞可以在應用反序列化YAML格式中的Keras模型時執行任意程式碼[…]
閱讀全文如果你目前正在使用 python 進行機器學習專案,那麼你可能聽說過這一個流行的開源庫,那就是 TensorFlow[…]
閱讀全文Tensorflow / Keras 和 PyTorch 是迄今為止最受歡迎的兩個主要機器學習庫[…]
閱讀全文課程概況這套專項課程共包含 4 門課程:生產中的機器學習簡介生產中的機器學習資料生命週期生產中的機器學習建模 pipeline在生產中部署機器學習模型每節課的具體內容參見課程主頁:課程主頁:https://www[…]
閱讀全文md本次我們使用 Tensorflow Lite Micro 推理框架來實現行人檢測任務,使用者可以直接採用主倉庫中 TencentOS-tiny\components\ai\tflite_micro 路徑下對應的lib 庫檔案來整合到系統[…]
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