引入Redis|tensorflow實現 聊天AI--PigPig養成記(3)
引入Redis 專案github連結 在整合Netty之後,為了提高效率,我打算將訊息儲存在Redis快取系統中,本節將介紹Redis在專案中的引入,以及前端介面的開發。 引入Redis後,
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為提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 進行了多項更改,包括刪除了多餘的 API,使API 更加一致統一,例如統一的 RNNs (迴圈神經網路),統一的優化器,並且Py
整合Netty 專案github連結 通過上一節的學習我們已經可以訓練得到一隻傲嬌的聊天AI_PigPig了。 本章將介紹專案關於Netty的整合問題,將其我們的AI_PigP
多數情況下我們都是在本地使用 Anaconda 來安裝 tensorflow, notebook 做深度學習, 資料分析. 但有時還是有需要在伺服器上處理這些事, 比如 macbook 空間又雙叕不夠啦,
學過Python的小夥伴都會覺得,python的語法簡單,邏輯清晰。雖然tensorflow是python的一個庫(並不是標準庫),但是使用並不簡單,你可能會被tensorflow的奇怪語
谷歌於2017年初推出了安全措施,旨在利用機器學習模式打擊Gmail中的垃圾郵件和網路釣魚攻擊。當時公司聲稱這些工具能夠以99.9%的準確率檢測到不需要的和惡意的電子郵件。 現在,谷歌通過其開源機器
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import glob %matplotlib inline
雷鋒網 AI 科技評論按:TensorFlow Probability(TFP)是一個基於 TensorFlow 的 Python 庫,能夠更容易地結合概率模型和深度學習。資料科學家、統計學以及機器學習研究者
無論是研究方向是 AI 方面的學生,或者是做機器學習方面的演算法工程師,在掌握基礎的機器學習相關知識後,都必須掌握搜尋論文的技能,特別是研究或者工作領域方向的最新論文,更進階一點的技能,就是可以復現論文的演算法
我的windows版本是8.1,裝了python3.6之後,用pip安裝TensorFlow,總是失敗: 網上有各種說法,其中一種是更新pip,試了沒用。還有一種是檢視python版本:如下圖,命
此係列將會每日持續更新,歡迎關注 線性迴歸 (linear regression)的TensorFlow實現 #這裡是基於python 3.7版本的TensorFl
高階 API 本身可實現更好的 TensorFlow 效能。以下各部分詳細介紹了要使用的高階 API、幾點與除錯相關的提示、發展歷史以及建議使用手動調整的一些例項。此外,還介紹了與各種硬
Tensorflow是Google推出的人工智慧框架,而Core ML是蘋果推出的人工智慧框架,兩者是有很大的區別,其中Tensorflow是包含了訓練模型和評估模型,Core ML只支援在裝置上評估模型,不能
雖然手機的發展日新月異,我們更換手機的頻率也加快,但不可否認的是,手機效能相比PC還是有很大的差距。對於機器學習來說,我們可以在電腦上訓練模型,在手機上應用模型,但某些複雜的模型,在手機上進行推斷,依然很慢。前
TensorFlow是一個深度學習框架,支援Linux平臺,Windows平臺,Mac平臺,甚至手機移動裝置等各種平臺。TensorFlow提供了非常豐富的深度學習相關的API,可以說目前所有深度學習框架裡,提供的A