今年 3 月份，谷歌在加州举办的 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit）上正式发布了 Tensorflow 2.0 Alpha 版。今天，谷歌推出 ...

为了提高训练速度减少训练时长，在训练阶段最好在配有GPU的本地服务器或者云服务器上进行。本例以Linux 64位下的Python 3.8版本为例，可选择下载对应的安装包。在保存安装包的路径下打开终端，运行命令进行安装TensorFlow。这里安装的是Tensorflow2.3.0-gpu版本 ...

IT之家 10 月 31 日消息，TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，借助 TensorFlow，初学者和专家可以轻松创建适用于桌面、移动、Web 和云环境的机器学习模型。 随着英特尔自家锐炫独显的 ...

随着 TensorFlow 2.0 的发布，不少开发者产生了一些疑惑：作为 Keras 用户，TensorFlow 2.0 的发布跟我有关系吗？TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf ...

7项指标排名第一。 JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow，也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。

IT之家 10 月 31 日消息，TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，借助 TensorFlow，初学者和专家可以轻松创建适用于桌面、移动、Web 和云环境的机器学习模型。 随着英特尔自家锐炫独显的 ...

导语：本书提供安装、上机操作指南，同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。 本书提供安装、上机操作指南，同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。本书分9部分，共21章，内容主要包括基本概念介绍、TensorFlow 与 ...

在机器学习和人工智能领域，分布式计算框架正成为优化资源、加速工作流程和降低成本的关键工具。这些框架允许开发者跨多台机器（无论是CPU、GPU还是TPU）进行模型训练，从而显著缩短训练时间，并有效处理大型复杂数据集。 在众多分布式机器学习框架中 ...