TensorFlow

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TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 29 Dic 2015 08:44

Google ha decidido hacer open source su plataforma de Deep Learning y hemos empezado a probar con ella... Lo bueno es que funciona bien sin GPU y se puede practicar en el portatil sin necesidad de tener una NVidia K20/40/80, que era un problema que tenia con keras/lassagne/caffe/etc...

Asi que he instalado TensorFlow con Docker y a jugaaarrr!!!
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TensorFlowTestDocker2.PNG
TensorFlowTestDocker.PNG
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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 21 Ene 2016 11:54

TensorFlow grew out of a project at Google, called Google Brain, aimed at applying various kinds of neural network machine learning to products and services across the company. The reach of Google Brain has grown dramatically in recent years. Dean said that the number of projects at Google that involve Google Brain has grown from a handful in early 2014 to more than 600 today.

Most recently, the Google Brain helped develop Smart Reply, a system that automatically recommends a quick response to messages in Gmail after it scans the text of an incoming message.


Smart Reply: http://googleresearch.blogspot.ca/2015/ ... email.html
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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 30 Abr 2016 09:31

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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 11 Jun 2016 07:22

Vamos a hacer unos experimentos de tensorflow desde una imagen de docker y unos notebooks de Jupyter:
- Jyputer usa el puerto 8888, tenemos que ir a VirtualBox y abrir dicho puerto para poder acceder
- Para correr ejemplos de minst necesitamos incrementar la capacidad de la VM al menos a 4GB de Ram, yo le he puesto 4 CPUs y 6GB.

Ejemplo:
docker-machine create --driver virtualbox --virtualbox-memory 4096 --virtualbox-cpu-count 4 default

Tutoriales:
- http://web.stanford.edu/class/cs224d/le ... cture7.pdf
- http://www.slideshare.net/tw_dsconf/tensorflow-tutorial
- http://terryum.io/ml_practice/2016/05/28/TFIntroSlides/

Codigo:
- https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101
- https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials
- https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
- https://github.com/pkmital/tensorflow_tutorials

Listas de links:
- https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers
- https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow
Adjuntos
tensorFlow1.png
tensorFlow2.PNG
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Re: TensorFlow

Mensajepor girado007 » 08 Jul 2016 09:34

Un paper interesante:

http://www.cis.upenn.edu/~zives/cis650/lsd.pdf

La integración de fuentes de datos es un campo muy antiguo(recuerdo cuando TIBCO era un unicornio), pero esto puede ser una nueva revolución. Voy a empezar a jugar con Tensor a ver que podemos aplicar por aquí...

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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 08 Jul 2016 10:04

Muy interesante!! Gracias!
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lsd.pdf
(306.44 KiB) Descargado 30 veces
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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 18 Jul 2016 06:45

Aprendamos un poco...

Blog: http://www.jorditorres.org/blog2/
Adjuntos
tf-workshop.pdf
(3.21 MiB) Descargado 28 veces
tensorflow.pdf
(2.31 MiB) Descargado 28 veces
lec12.pdf
(2.65 MiB) Descargado 26 veces
lec11.pdf
(6.81 MiB) Descargado 26 veces
lec10.pdf
(16.92 MiB) Descargado 25 veces
lec9.pdf
(4.93 MiB) Descargado 28 veces
lec8.pdf
(18.22 MiB) Descargado 25 veces
lec7.pdf
(2.48 MiB) Descargado 28 veces
lec6.pdf
(3.72 MiB) Descargado 25 veces
lec5.pdf
(3.4 MiB) Descargado 25 veces
lec4.pdf
(698.81 KiB) Descargado 24 veces
lec3.pdf
(1.72 MiB) Descargado 25 veces
lec2.pdf
(781.38 KiB) Descargado 27 veces
lec1.pdf
(1.36 MiB) Descargado 26 veces
lec0.pdf
(2.63 MiB) Descargado 27 veces
Jeff-Oriol-NIPS-Tutorial-2015.pdf
(4.44 MiB) Descargado 26 veces
FirstContactWithTensorFlow.part1_.pdf
(21.97 MiB) Descargado 26 veces
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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 12 Ago 2017 08:20

Adjuntos
slides_01.pdf
(1.61 MiB) Descargado 10 veces
notes_09.pdf
(129.7 KiB) Descargado 9 veces
notes_05.pdf
(342.28 KiB) Descargado 11 veces
notes_07_draft.pdf
(439.1 KiB) Descargado 9 veces
notes_04.pdf
(785.79 KiB) Descargado 8 veces
slides_12.pdf
(434.61 KiB) Descargado 9 veces
slides_13.pdf
(468.49 KiB) Descargado 10 veces
slides_07.pdf
(349.17 KiB) Descargado 9 veces
slides_14.pdf
(725.2 KiB) Descargado 9 veces
slides_09.pdf
(1.4 MiB) Descargado 9 veces
slides_05.pdf
(644.79 KiB) Descargado 10 veces
slides_04.pdf
(701.86 KiB) Descargado 7 veces
slides_03.pdf
(597.86 KiB) Descargado 10 veces
slides_02.pdf
(942.42 KiB) Descargado 8 veces
notes_01.pdf
(210.31 KiB) Descargado 9 veces
notes_02.pdf
(640.07 KiB) Descargado 12 veces
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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 28 Ago 2017 08:56

Conceptos en TensorFlow

1. Grafo: Define el proceso de computacion pero no hace nada, solo las operaciones que se especifican en el codigo.

- TF creo un grafo por defecto, no es necesario crearlo, pero si lo queremos crear:

Código: Seleccionar todo

   
   graph = tf.Graph()
   with graph.as_default():


2. Sesion: Permite ejecutar grafos o parte de estos, almacena los valores y reserva recursos en las maquinas.

Código: Seleccionar todo

   
   with tf.Session(graph=graph) as sess:
      sess.run(initialize)
      sess.run(assign)
      print(sess.run(variable))



3. Guardar variables en un archivo usando .save y .restore

Código: Seleccionar todo

   
      
   saver = tf.train.Saver()
   with tf.Session() as sess:
      # train etc...
      saver.save(sess, save_file)
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Re: TensorFlow

Mensajepor Dalamar » 14 Oct 2017 17:08

Unas criticas a Tensorflow:

http://nicodjimenez.github.io/2017/10/08/tensorflow.html

https://www.quora.com/What-do-people-think-of-the-TensorFlow-sucks-article

It is true that the developers of Tensorflow are deep learning superstars. However, the original developer of Tensorflow that is probably most widely known and respected, Yangquing Jia, has recently left Google to join Facebook, where his Caffe2 project is quietly picking up steam: (https://github.com/caffe2/caffe2/graphs/contributors, https://github.com/caffe2/caffe2/issues). Unlike Tensorflow, Caffe2 allows the user to execute a layer on a piece of data in one line of code. Radical!

In addition, Pytorch is quickly developing popularity amongst top AI researchers. Torch users, although nursing RSI injuries from writing Lua code to perform simple string operations, simply aren’t deserting in droves to Tensorflow – they are switching to Pytorch. It appears that Tensorflow is just not good enough for top AI labs. Sorry, Google.
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