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共有 124 則文章

技術 Ubuntu16安裝tensorflow環境與python

sudo apt-get update sudo apt-get install python-pip sudo pip install tensorfl...

技術 在Ubuntu16.04上安裝Tensorflow

Anaconda+Tensorflow+keras 硬體環境 OS: Ubuntu16.04 CPU: I7 8700k GPU: 1080ti 下載並安裝An...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 30

技術 [Day-30] Transfer learning & Model Serving

今天是鐵人賽的最後一天,我想說來聊聊 Transferring learning 以及 Model serving。今天也會有簡單的Colab實作 (Trans...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 29

技術 [Day-29] 增強式學習 (DQN) - 股票操作

昨天已經簡單介紹了 RL、以及 DQN。今天我們來實作增強式學習中的 Deep Q Network 預測股票 (TSMC,俗稱 十萬青年十萬肝,GG輪班救台灣)...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 28

技術 [Day-28] 增強式學習 (Reinforcement learning) 介紹

今天我們來聊聊 增強式學習 (Reinforcement learning),一個最近也很 “潮” 的演算法。 自從 Alpha Go擊敗人類後開始,大家開始重...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 27

技術 [Day-27] 生成對抗網路 (GAN) 實作 Part II

今天我們來實際來跑簡單的Dataset,就是 DL 101 資料集 - MNIST。透過較為簡單的Dataset 來理解像GAN這種相對難的演算法,應該能較容易...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 26

技術 [Day-26] 生成對抗網路 (GAN) 實作 Part I

今天我們來實作GAN,簡單複習一下,GAN的Component 有 Generator 以及 Discriminiator 。 而 Generator 任務就...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 25

技術 [Day-25] 生成對抗網路 (GAN) 介紹

今天我們來討論最近很流行的GAN,而最近很多新聞或者很多Youtuber都在討論他的應用,Ex: DeepFake 或者一些人像修圖應用。都是GAN的應用。 G...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 24

技術 [Day-24] VAE(Variational AutoEncoder) 實作

今天我們來討論一個進化的AutoEncoder - Variational AutoEncoder。先回顧一下AutoEncoder的架構,AutoEncode...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 23

技術 [Day 23] AutoEnoder 實作

今天來實作昨天討論的AutoEncoder,簡單複習一下,AutoEndoer的架構其實就如同下圖 source Input 資料後,會放到Neural Ne...

技術 【30】tensorflow 模型優化手術:移動端的部署 tf.lite 篇

這是第三十篇文章,今天想和大家分享的是 tf.lite,身處在大家人手一台智慧型手機的時代,神經網路能運用的地方無所不在,如果你今天想將模型部署到手機上面,那使...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 22

技術 [Day-22] Unsupervised Learning - AutoEnocder介紹

今天開始,我們來聊聊非監督式的學習。前面所提的演算法,大部分都是監督式學習,也就是通常都是Label好的資訊 (Ex: 透過已經蒐集到的股價資訊或者已經Labe...

技術 【29】tensorflow 模型優化手術:優化前 vs 優化後評比篇

前面幾個篇章對模型做了不少的修改,今天就來是實測看看,能有多少個改進,我們先來看看優化前的graph: 優化過後的 graph: 可以看到下列幾個變化:...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 21

技術 [Day-21] Wide & Deep 推薦系統實作

今天討論的主題主要是Google這篇曾經在2016年release 在Google Play的app上所做的推薦系統,而他有被open source 在 Te...

技術 【28】tensorflow 模型優化手術:給我折下去!模型 folding batch normalization 篇

昨天我們去除了 batch normalization 上冗贅的節點,但...其實呢... batch normalization 還可以做一種優化將它 fol...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 20

技術 [Day-20] 推薦系統介紹 (Recommendation System)

今天我們來討論推薦系統,現在大家的生活環境充滿了推薦系統的應用,不管是在Youtube聽音樂或者是在商城購物,都充斥著推薦系統的應用。什麼是推薦系統?推薦系統就...

技術 【27】tensorflow 模型優化手術:除去冗贅的 Merge、Switch 運算節點,模型再剪枝篇

既然 dropout 已經被去除了,接下來我們把目標瞄準到 batch normalization 優化吧,那該優化什麼呢?我們先來看看 batch norma...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 19

技術 [Day-19] BERT 初探

Multi-label Text Classification using BERT – The Mighty Transformer 今天要來芝麻街上英文課...

技術 【26】tensorflow 模型優化手術:推論時經過 dropout 很多餘?如何去掉 dropout layer 篇

介紹完預處理後,這次要來介紹的是 dropout 的去除,dropout 是訓練過程中,一種會隨機使輸出變成 0 的 layer,但如果我們目的只有推論的話,那...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 18

技術 [Day-18] LSTM - 股價預測 (Data: 台灣50 )

今天來嘗試另外一個LSTM經典案例 - 股票預測,股票也是時間序列型資料!過去,金融業希望能找出一個強而有力的模型,不管預測股票或者期貨等等標的。但,似乎目前都...

技術 【25】tensorflow 模型優化手術:每次推論都要對 training node 設 false 很麻煩,如何鎖住 training node 篇

昨天介紹了對模型加入預處理的修改,今天要介紹的就是 training 節點的修改啦,原本的模型中,我們已用了 placeholder_with_default...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 17

技術 [Day-17] LSTM - Sentiment Analysis (Data: Twitter)

今天我們來討論LSTM的應用,而其中一個最經典的案例就是情感分析(Sentiment Analysis)。而什麼是情感分析呢? 透過NLP或者Deep lear...

技術 【24】tensorflow 模型優化手術:把一般輸入改成 pre processing 輸入篇

今天要介紹的是我們優化模型的第一步:processing 欲處理的部份,在原先的訓練中,我們把圖片預處理這一塊放到 Dataset API 去做,因此每次要做推...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 16

技術 [Day-16] RNN - LSTM介紹

今天我們來討論深度學習中,專門在Run時間序列型資料的網路模型 - Recurrent Neural Network (RNN),在之前所討論到DNN跟CNN模...

技術 【23】tensorflow 模型優化手術:ensure_graph_is_valid 篇

昨天的文章把訓練的技巧做了一個總複習,從今天開始到結束前的文章,我會著重在優化模型上,這是我摸索了好大一段時間才有理解的方法,文章內容相對進階,請大家期待囉!...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 14

技術 [Day 14] Intro to Tensorflow (2)

運作 我們先來看 Tensorflow 的運作流程: Python 前端透過 Tensorflow 核心執行系統把產生的 DAG 圖分配到不同的裝置,增加...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 15

技術 [Day-15] CNN - ResNet 實作

當今天層數越疊越深,若不做任何的處理機制,準確度其實是會越來越糟糕!因為當疊層數疊超過一個層數,會發生像Gradient vanishing或者說Degrada...

技術 【22】tensorflow 訓練技巧觀念混合運用篇

前面幾天已經介紹了不少和訓練有關的技巧啦,今天則是會來個大雜燴,把所有技巧全部串接起來做出一個訓練模型的流程,算是總複習! 但在訓練之前,當然先要有資料集啦,大...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 14

技術 [Day-14] CNN - VGG 實作

今天我們來使用TF 2.0來實作VGG 16,那為什麼選擇VGG 16呢?雖然VGG 16並未拿下當年ILSVRC 的分類比賽的冠軍 (當年由Google所發明...

技術 【21】tensorflow 訓練技巧:使用 tf.summary 搭配 tensorboard 儀表板篇

在 day2 時,我們介紹了如何用 tf.summary.FileWriter() 產生 tfevent 來觀察 graph,但 tfevent 可以存的東西可...