那个昔日叱咤风云的开源框架——TensorFlow，已然是行将就木了。 如此断言并非空穴来风，而是根据一份冷静的数据洞察所得出的结论。 一个十年的时间，TensorFlow的社区活跃度，有过巅峰，但后来却不可逆转地一路下跌至最低谷，甚至还不及出道之际。 而与之 ...

在上个月的编程语言榜单中，TIOBE 官方曾做出预测：Python 极有可能凭借近 10% 的年增长率，斩获“2024 年 TIOBE 年度编程语言”的桂冠——本周，TIOBE 年度编程语言终于揭榜： Python 以绝对的优势再次登顶，第六次摘下这一殊荣！ Python 再度摘得“2024 年度编程语言 ...

[导读]在计算机视觉领域，设计一个能够在一张图像中识别多个物体的综合机器学习模型是一项具有挑战性的任务。然而，随着深度学习和目标识别系统的最新进展，开发这种多目标识别系统变得更加容易。在这里，我们将使用TensorFlow和OpenCV与树莓派构建对象 ...

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 前期一篇博客深度神经网络回归：Python TensorFlow DNNRegressor实现详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow 2.0中，新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能 ...

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法。 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，我们将在后期的博客中介绍。 2. 本文 ...

图神经网络诞生以来得到广泛的应用，能将世界不同对象之间的关系表示出来。今天，谷歌团队官宣发布 TensorFlow-GNN 1.0，一个用于大规模构建 GNN 的经过生产测试的库。 2005 年，划时代之作「The Graph Neural Network Model」的问世，将图神经网络带到每个人面前。

TensorFlow 是谷歌的开发者创造的一款开源的深度学习框架，于 2015 年发布。TensorFlow 现已被公司、企业与创业公司广泛用于自动化工作任务和开发新系统，其在分布式训练支持、可扩展的生产和部署选项、多种设备（比如安卓）支持方面备受好评。

它哪里都好，就是不好用。 科技领域一直存在着一种「教派之争」。无论是关于不同操作系统、云服务提供商还是深度学习框架的利弊之争，只要喝上几杯啤酒，事实就会被抛到一边，人们就开始就像争夺圣杯一样，为他们支持的技术而战。 关于 IDE 的讨论似乎 ...

未来它将与 JAX 同在。 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 ...

以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时，只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。