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海量数据场景下机器学习模型训练方案
实际处理和解决机器学习工程化问题过程中,我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。这些场景包括在线推荐,CTR预估,Lookalike营销等,当有上亿条数据,上千上万维特征,这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别,那么该如何基于海量数据来训练模型呢?
Python验证码识别 | 源码+通用识别模型
最实用最接近生产水平的验证码识别工程,一篇带你从无到有,漫游深度学习,提供你需要的一切资源。
kubeflow系列(一):基于国内阿里云镜像解决kubeflow一键安装
google出品在国内都存在墙的问题,而kubeflow作为云原生的机器学习套件对团队的帮助很大,对于无条件的团队,基于国内镜像搭建kubeflow可以帮助大家解决不少麻烦,这里给大家提供一套基于国内阿里云镜像的kubeflow 0.6的安装方案。
[转载]Tensorflow 的reduce_sum()函数的axis,keep_dim这些参数到底是什么意思?
转载链接:https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642来源:知乎 这个问题无外乎有三个难点: 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) sum很简单,就是求和,那么问题就是2和3,让我们慢慢来讲。
《TensorFlow深度学习实战》一导读
本书介绍如何有效地使用谷歌的深度学习开源框架TensorFlow,还将实现不同的深度学习网络。本书除了对一些常见的模型进行了理论介绍,还给出了完整的实现代码,不仅能够对深度学习初学者进行理论与实践的指导,还能为开发人员提供程序设计借鉴。
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第07章 集成学习和随机森林
(第一部分 机器学习基础)第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目(上)第02章 一个完整的机器学习项目(下)第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树 第07章 集成学习和随机森林第08章 降维 (第二部分 神经网络和深度学习)第9章 启动和运行TensorFlow 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题,然后把它们的答案合并起来。
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