TensorFlow环境
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12-20
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Google 辟谣放弃 TensorFlow，它还活着
不知道是不是之前“TensorFlow 将死”的谣言传得过盛，Google 于日前紧急发布了一篇标题为《Bringing Machine Learning to every developer’s toolbox》（将机器学习带入每位开发者的工具箱）的公告，广而告之，TensorFlow 没有“死”，而且各种数据表明，其现如今发展地非常好，也是全球300万软件开发者最常用的 ML 工具......
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微软携手AMD推动基于RDNA 2 GPU的TensorFlow-DirectML训练
作为一款机器学习（ML）工具，TensorFlow-DirectML 被设计适用于广泛的硬件类型（尤其是 GPU）。最新消息是，AMD 已同微软携手，为 Windows 平台带来了基于 RNDA 2 的新体验。具体说来是，其推理性能提升到了 3.7 倍、整体 AI Benchmark Alpha 跑分也达到了 4.4 倍。（来自：PYPI.org 官网）据悉，这是在 AMD Radeon RX 6900 XT / RX 6600 XT 图形硬件上展开的测试，且训练成绩最高提升到了 4.4 倍。微软指出，为应对世界上最严苛?
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TensorFlow-DirectML开放提供：在Windows 10/WSL上训练ML模型
1 年多以前，微软宣布和多家硬件厂商合作，在 Windows Subsystem for Linux（WSL）上对 GPU 加速的机器学习（ML）模型进行训练。微软在 2020 年 6 月放出了预览版。今天，这个开源的 GitHub 项目已经退出预览，正式开放提供。微软训练了 TensorFlow-DirectML，这是 TensorFlow 的一个分叉，利用 DirectML 为在 Windows 10 和 WSL 上训练 ML 模型提供跨厂商的硬件加速。微软表示，使用 TensorFlow-DirectML 相当容易，因为它可以通?
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八卦一下快手Bagua：突破TensorFlow、PyTorch并行瓶颈的分布式训练框架
近日，快手和苏黎世理工宣布开源分布式训练框架 Bagua（八卦），相比于 PyTorch、TensorFlow 等现有深度学习开源框架仅针对系统层面进行优化，Bagua突破了这一点，专门针对分布式场景设计了特定的优化算法，实现了算法和系统层面的联合优化，性能较同类提升60%。研发背景随着摩尔定律的失效，单个计算单元的能力已经远远无法满足数据的指数级增长。比如，快手每天上传的新视频超过千万条，即便训练简单的分类模型（比如 ResNet），
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谷歌研究院推出MoveNet动作检测工具和TensorFlow.js API
谷歌刚刚推出了一款能够检测人体姿态的 MoveNet 模型，并且提供了相应的 TensorFlow.js 应用程序接口（API）。官方宣称 MoveNet 能够非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点，此外通过与 InclueHealth 的合作，该公司还将确定 MoveNet 是否能够为患者的远程护理提供帮助。（来自：TensorFlow Blog）据悉，MoveNet 模型可供 TF Hub 上的开发者使用，并且提供了闪电（Lighting）和雷电（Thunder）两款衍生版本。前者适用于对延迟?
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超越 PyTorch 和 TensorFlow，这个国产框架有点东西
在深度学习领域，PyTorch、TensorFlow 等主流框架，毫无疑问占据绝大部分市场份额，就连百度这样级别的公司，也是花费了大量人力物力，堪堪将 PaddlePaddle 推入主流。在这样资源主导、肉食者谋的竞争环境下 ，一家国产深度学习框架的创业公司 OneFlow 出现了。它以处理大规模模型见长，甚至今年将全部源码和实验对比数据，在 GitHub 进行了开源。质疑不可避免的出现了：OneFlow 这种擅长解决大模型训练的新架构有必要吗？深度学习
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谷歌推出TensorFlow Quantum 可用于构建量子AI模型
谷歌宣布推出了TensorFlow Quantum (TFQ)，这是一个用于构建量子机器学习模型原型的开源库。虽然量子计算机还不是主流，但当它们到来时，就需要算法。TFQ填补了这一空白，让开发者有可能创造出混合人工智能算法，，既使用经典计算技术，又使用量子计算机电路模拟。
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网易有道亮相谷歌美国TensorFlow2019开发者峰会
3 月 6 至 7 日， 谷歌一年一度的机器学习盛会TensorFlow开发者峰会(Dev Summit 2019)在美国加州召开，来自世界各地的机器学习开发者与AI企业参会，就当下前沿技术进行分享与探讨。作为TensorFlow的重要合作伙伴，网易有道受邀参加峰会并分享了网易有道在AI+教育领域的技术与产品成果。 TensorFlow作为当前最为流行的深度学习框架，易于部署，功能齐全，通用性和架构设计好，并有强大的社区支撑，已下载超过 4100 万次，被称为谷?
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谷歌为机器学习框架TensorFlow发新模块：提高隐私性
据美国科技媒体The Verge报道，谷歌今日为其机器学习框架“TensorFlow”发布了最新的模块，开发者只需添加几行额外的代码，就能提高其AI模型的隐私性。
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华为云应用编排，手把手教您轻松搭建TensorFlow环境
随着全球科技变革的推进，人工智能成为各大公司的研究热点和战略重心。TensorFlow是谷歌推出的开源机器学习框架，自开源以来便受到极大关注，是GitHub社区上最受欢迎的机器学习、深度学习项目之一。目前，TensorFlow可以在多个云平台上部署运行,但仍存在软件的依赖与管理问题，而利用Docker技术具有的快速部署与可移植等优势，可以实现TensorFlow的虚拟化异构，解决TensorFlow环境依赖的问题，并为科研人员及工程师提供便捷的开发?
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图普科技：如何用TensorFlow实现物体检测的像素级分类
TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。最近，这个「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，实现物体的像素分类。TensorFlow 的物体检测 API 模
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用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在 2014 年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建GoogLeNet，并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一，ps：GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬。(本系列所有代码均在github:https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code)关于深度网络的?
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用PaddlePaddle和Tensorflow实现GoogLeNet InceptionV2/V3/V4
上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1 的网络结构，这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4 的发展历程以及它们的网络结构和亮点。GoogLeNet Inception V2GoogLeNet Inception V2 在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》出现，最大亮点是提出了Batch Normalization方法，它起到以下作用：使用较大的学习率而不用特别关心诸如梯度爆炸或消失等优化问题；?
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新闻智能推荐之Tensorflow自动生成标题的研究及应用
引言：随着人工智能的快速兴起，Google发布的深度学习框架TensorFlow在短短两年内，就成为了当前最流行的深度学习项目。在图像处理、音频处理、自然语言处理和推荐系统等场景中，TensorFlow都有着丰富的应用。虽然开源没多久，但是TensorFlow正在悄然渗透到我们的工作生活当中。研究背景：某新闻企业通过接入极光智能推荐系统，在其APP端增加智能推荐模块,为其用户私人订制感兴趣的新闻。极光机器学习云能够快速、精准的提取每条新
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谷歌开源TensorFlow系统 背后都有什么门道
网易科技讯 7月19日消息，据国外媒体报道，作为谷歌旗下最重要的人工智能系统，TensorFlow功能强大。其中包含的一些工具可以自动识别声音和图像，而另一些工具则可以根据上下文关系理解词语含义。同时，这也是一个开源系统，允许任何人下载源码。通过将所有工具开源，TensorFlow能够让开发人员打造出高度智能化的产品。深度学习算法人工智能并不是什么新奇的概念。在1956年的一次大会上，信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农（Claud
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谷歌开源TensorFlow系统 背后都有什么门道？
网易科技讯 7月19日消息，据国外媒体报道，作为谷歌旗下最重要的人工智能系统，TensorFlow功能强大。其中包含的一些工具可以自动识别声音和图像，而另一些工具则可以根据上下文关系理解词语含义。同时，这也是一个开源系统，允许任何人下载源码。通过将所有工具开源，TensorFlow能够让开发人员打造出高度智能化的产品。深度学习算法人工智能并不是什么新奇的概念。在1956年的一次大会上，信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农（Claud
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Google Cloud Gemini将引入Stack Overflow数据
开发者问答网站StackOverflow推出新计划，通过OverflowAPI，AI公司将获得接入其知识库的权限。首个合作伙伴为谷歌，后者将利用StackOverflow的数据丰富GoogleCloud中的Gemini，并在GoogleCloud控制台中提供经过验证的StackOverflow答案。“随着Stack[Overflow]团队希望使用Gemini推出新功能，确保它不破坏StackOverflow多年来为开发者社区服务的美好和完善之处，这是神圣的。
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Windmill：快速自托管的开源工作流引擎 比Airflow快10倍！
Windmill是一款快速的自托管开源工作流引擎，经过基准测试证明在速度上超越了Airflow、Prefect甚至Temporal，最高可达10倍的性能提升。这一成就得益于Windmill的系统设计和架构，以及对Postgresql和Rust的充分利用。Windmill通过简单高效的设计，在计算过渡、数据传递和工作节点的各个方面实现了优化，为用户提供了卓越的性能和开发体验。
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遭到ChatGPT冲击之后，Stack Overflow裁员28%
StackOverflow曾是开发人员最喜欢的编码帮助网站之一，然，随着生成式AI如ChatGPT的崛起，它面临了严峻的竞争，不得不裁员28%。开发人员现在可以通过ChatGPT等聊天机器人获得更为具体的编码帮助，包括对代码的即时修正、优化建议以及对每行代码的详细解释。正如首席执行官Chandrasekar所强调的，StackOverflow等网站对聊天机器人至关重要，因为聊天机器人需要在不断推进的知识基础上进行训练，需要不断创造新的知识。
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Stack Overflow 网站因 ChatGPT 人工智能崛起而裁员 28% 员工
StackOverflow的网站帮助软件工程师获得技术问题的答案，根据首席执行官PrashanthChandrasekar周一发布的博客文章，该网站已解雇了约28%的员工。图片来自StackOverflow此举可能是迄今为止OpenAI的ChatGPT如何颠覆数字业务的最有力迹象。他们需要创造新的知识」。
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Stack Overflow宣布推出生成式AI计划OverflowAI
StackOverflow宣布了将生成式AI集成到其公共平台StackOverflowforTeams和全新产品领域的路线图，例如IDE集成，将社区中5800万个问题和答案的丰富知识带入该领域开发人员找到焦点并完成工作。StackOverflow将所有这些工作都纳入OverflowAI计划之下。StackOverflowCEOPrashanthChandrasekar表示，OverflowAI的目的是增强社区的各个方面不是完全取代他们。
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Stack Overflow 推出 OverflowAI，实现开发者社区和人工智能的整合
StackOverflow是开发者寻求答案和知识的知名平台，宣布了新的路线图，迈出了重要的一步，开创了以生成式AI集成为标志的新时代。StackOverflow在开发者社区和人工智能之间进行了整合，推出了OverflowAI。该平台承诺信任和透明度，并通过庞大的知识库和专有知识来缓解人工智能技术的担忧。
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Stack Overflow 推出 OverflowAI：为开发人员提供 AI/ML 解决方案支持
StackOverflow是一家以社区为基础的技术问题解答网站，为开发者提供技术咨询和获取答案的平台。StackOverflow网站截图现在StackOverflow正推出一系列名为「OverflowAI」的人工智能功能，包括在公共网站和企业版本「StackOverflowforTeams」中更新的AI搜索。OverflowAI功能将于8月作为Alpha版发布，感兴趣的开发者和企业可以通过stackoverflow.co/labs进行注册。
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Stack Overflow 将于今年夏天发布自研生成式 AI 工具：程序员数量将大幅增加
StackOverflow首席执行官PrashanthChandrasekar在最近接受VentureBeat采访时重点阐述了对生成式AI爆炸式增长的乐观看法。尽管生成式AI工具在多个方面将开发者问答网站置于聚光灯下，包括3月份的数据显示StackOverflow的流量同比下降近14%，与此同时，ChatGPT的使用却大幅增长。对于构建模型的大型AI公司，我们绝对希望以更正式的方式与他们合作。
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最赚钱编程语言Zig登顶，开发者爱ChatGPT远超必应｜Stack Overflow报告
一年一度的StackOverflow开发者大调查又双叒叕来了!今年，一共约9万人参与问卷，最大的变化是加入了ChatGPT相关的内容——程序员是否比大家想象地更能接受AI工具呢?结果显示:有83%的受访者都表示用过ChatGPT来进行搜索，相比之下，第二名的BingAI只占20%;不过有42%的ChatGPT用户希望明年尝试谷歌Bard或BingAI。AI编程上，有55%的受访者使用过GitHubCopilot，相比之下，AWS的CodeWhisperer则只有5
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Stack Overflow 调查显示开发人员已准备好使用 AI 工具辅助编程
AI工具在编码问答网站StackOverflow的开发者调查中被发现正变得普遍，尽管编码人员对其准确性持怀疑态度。这项调查在该网站正面临处理AI生成内容引发的版主罢工时进行，对其来说正值一个有趣的时刻。Chandrasekar表示，该公司将开始将生成型AI工具集成到其平台中，同时探索向公司提供对其数据访问收费的方式。
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Stack Overflow 的版主们正在罢工 以阻止垃圾 AI 内容涌入网站
StackOverflow是一个由StackExchange运营的供软件开发人员提问和回答问题的热门论坛。最近StackOverflow的志愿版主因公司新的AI内容政策发起了一次全面罢工。我们对事态进展到这一地步感到遗憾，社区管理团队正在评估当前的情况，努力在短期内稳定局面。
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Stack Overflow 版主罢工抗议平台放宽AI生成内容要求
程序员问答论坛StackOverflow版主宣布他们将罢工，理由是该公司禁止在该平台上审核AI生成的内容。版主在公司的Metaboard上宣布罢工，并发布了一封直接写给StackOverflow的附信。3月份，StackOverflow的流量比2月份下降了13.9%，4月份，该网站的流量比3月份下降了17.7%。
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超200位Stack Overflow版主罢工！保卫我们的社区不被AI侵占
随着生成式AI的发展，网络上充斥着越来越多真假难辨的内容。为了表示对这种现象的抗议，超200位StackOverflow版主联名罢工表示抗议，控诉LLM生成的垃圾内容充斥整个社区。在版主的抗议公开信，他们明确在事件得到满意解决之前，将暂停手头的活动，包括但不限于以下:·发布和处理flag·运行SmokeDetector，反垃圾邮件机器人·关闭或投票关闭帖子·删除或投票删除帖子·审查队列中的任务·运行协助审核的机器人，如检测抄袭、低质量答案和粗鲁的评论等在StackOverflow公司收回这一新政策，以解决版主的担忧，并允许版主有效地执行针对AI生成的答案的既定政策之前，我们呼吁全面罢工，此举将作为保护StackExchange平台和用户免受完全价值损失的最后努力。
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AI再次“抢饭碗”！程序员问答平台Stack Overflow宣布开掉10%员工
近日，知名程序员问答平台Stack+Overflow发布公告，宣布将裁员10%。官方并未在公告中直接说明裁员的原因，但就在裁员公告内，该网站就表示将在后续几个月中，推出以AI/ML为重点的产品，追求敏捷性和灵活性。在这样的情况下推行AI服务，难免有些讽刺。
