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技術 Ubuntu16安裝tensorflow環境與python

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

andy80038 ‧ 2019-11-21

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技術【Ubuntu】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 A...

Joe(9notes) ‧ 2019-11-02

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 30

Towards Tensorflow 2.0 系列第 30 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-15

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 29

Towards Tensorflow 2.0 系列第 29 篇

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)...

Dan ‧ 2019-10-14

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 28

Towards Tensorflow 2.0 系列第 28 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-13

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 27

Towards Tensorflow 2.0 系列第 27 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-12

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 26

Towards Tensorflow 2.0 系列第 26 篇

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 任務就是...

Dan ‧ 2019-10-11

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 25

Towards Tensorflow 2.0 系列第 25 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-10

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 24

Towards Tensorflow 2.0 系列第 24 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-09

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 23

Towards Tensorflow 2.0 系列第 23 篇

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 Netw...

Dan ‧ 2019-10-08

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 30

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 30 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-10-08

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 22

Towards Tensorflow 2.0 系列第 22 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-07

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 29

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 29 篇

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：多了...

Capillary J ‧ 2019-10-07

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 21

Towards Tensorflow 2.0 系列第 21 篇

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 Ten...

Dan ‧ 2019-10-06

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 28

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 28 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-10-06

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 20

Towards Tensorflow 2.0 系列第 20 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-05

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 27

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 27 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-10-05

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 19

Towards Tensorflow 2.0 系列第 19 篇

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囉...

Dan ‧ 2019-10-04

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 26

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 26 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-10-04

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 18

Towards Tensorflow 2.0 系列第 18 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-03

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 25

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 25 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-10-03

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 17

Towards Tensorflow 2.0 系列第 17 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-02

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 24

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 24 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-10-02

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 23

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 23 篇

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！...

Capillary J ‧ 2019-10-01

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 16

Towards Tensorflow 2.0 系列第 16 篇

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...

Dan ‧ 2019-10-01

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 15

Towards Tensorflow 2.0 系列第 15 篇

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...

Dan ‧ 2019-09-30

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 14

30 天不間斷-資工隨筆大雜燴系列第 14 篇

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...

HY ‧ 2019-09-30 ‧團隊喵喵喵

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 22

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 22 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-09-30

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 14

Towards Tensorflow 2.0 系列第 14 篇

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...

Dan ‧ 2019-09-29

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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 21

How to Train Your Model 訓模高手：我的 Tensorflow 個人使用經驗系列文系列第 21 篇

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...

Capillary J ‧ 2019-09-29

技術 Ubuntu16安裝tensorflow環境與python

技術 【Ubuntu】在Ubuntu16.04上安裝Tensorflow