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import tensorflow as tf
tf.__version__
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tf.__path__
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Libsvm 数据 DNN 训练—从 Keras 到 Estimator
## 背景
手上有个 Libsvm 格式数据集，已经跑过 LR 和 GBDT，想快速看下 DNN 的效果？那本文正适合你。
尽管深度学习研究和应用的热潮已持续高涨多年，TensorFlow 早已为算法同学所熟知，但并非所有人都对这个工具驾轻就熟，要在个人数据集上跑个简易 DNN 模型出来也不是顷刻间的事，特别是当数据集是 Libsvm 格式时。
干货 | Google发布官方中文版机器学习术语表
A
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
生产中的 Serverless 机器学习流水线
本文定义了生产环境中对机器学习流水线的要求，提供了基于阿里云函数工作流 (FnF)，函数计算 (FC) 结合容器服务 K8s 实现 Serverless ML Pipeline 的解决方案。通过分析得出结论：该方案可以提高研发效率，优化运维和经济成本，帮助 ML 更快产生商业价值。
《TensorFlow技术解析与实战》——2.5 依赖的其他模块
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章，第2.5节，作者李嘉璇，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
第2章 TensorFlow环境的准备
2.5依赖的其他模块
TensorFlow在运行中需要做一些矩阵运算，时常会用到一些第三方模块，此外，在处理音频、自然语言时需要也要用到一些模块，建议一并安装好。
centos安装tensorFlow的java环境
参考问题汇总
centos安装tensorFlow版本的时候会遇到的一些问题，参考这个链接：https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/78321220。
为你分享73篇论文解决深度强化学习的18个关键问题
这两天我阅读了两篇篇猛文 A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview，作者排山倒海的引用了 200 多篇文献，阐述强化学习未来的方向。