tensorflow

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者： Limarc Ambalina 编译：ronghuaiyang 导读 包括图像，视频，音频，文本，非常的全。 largest tensorflow datasets for machine learning 由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。它是一个端到端的平台，适用于初学者和有经验的数据科学家。TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大的TensorFlow数据集。我们已经将下面的列表分为图像、视频、音频和文本数据集。 图像数据集 1、 CelebA : 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。 celebrity face images dataset 每幅图像包含5个面部特征点和40个二值属性标注。 2、 Downsampled Imagenet ：该数据集用于密度估计和生成建模任务。它包含130多万幅物体、场景、车辆、人物等图像。这些图像有两种分辨率：32 x 32和64 x 64。 3、 Lsun – Lsun是一个大型图像数据集，用于帮助训练模型理解场景。数据集包含超过900万张图像

我们平时写代码的时候，多少都会依赖编辑器的代码补全功能，敲几个字母就能补全一个词。可是这么多年过去了，语言升级了很多次，而代码提示却没有升级，还是只能限定在一个词，毫无意义地按照字典表顺序排列，这对于编程来讲，又有什么价值呢？ 传统的代码补全，一大篇毫无意义的推荐 试想一下，如果用 【AI】 来做代码提示，按照上下文和以往代码用深度学习技术分析之后，在个人编程的时候，根据个人编程习惯做推荐，把编码常用的结果前置，紧接着给出更长甚至补完一整行的推荐结果，对于编程就非常有价值了。 用AI做代码补全，根据使用情况智能排序，甚至补完整个语 近期，一款AI代码补全工具—— aiXcoder （官网： www.aixcoder.com ），在程序员间掀起了波澜，很多群和朋友圈都在寻求共同编程好友一起领取官方专业版。深度了解一下，aixcoder是 国内硅心科技 开发，安装使用傻瓜式操作，推荐效果秒杀一切代码提示工具。 于是我测试了一下这个号称 【帮助程序员节省时间】 的工具，看看AI编程进展到什么程度，是如何帮助程序员节省时间。 本着 【独立客观第三方】 的原则，挑选第三方的代码进行测试。 既然说可以节省编程时间，从 【键盘按键】 数量的角度进行统计与比较，因为敲击键盘数量越少，从开发的角度越省时间。 【Round One：Tensorflow】

1. minist数据库——一个大型的手写图片数据库 2. 特征、标签、样本 机器学习术语表 3. 模型与训练、神经网络 我们需要选择将要进行训练的模型类型。模型类型极其多，选择理想的类型需要经验。我们选择了一个神经网络来解决鸢尾花问题。 神经网络 可以发现特征与标签之间的复杂关系。神经网络是一个高度结构化的图，其中包含一个或多个 隐藏层 。每个隐藏层都包含一个或多个 神经元 。神经网络存在多个类别。我们将使用 全连接神经网络 ，这意味着一个层中的神经元将从上一层中的每个神经元获取输入。例如，下图显示了包含三个隐藏层的全连接神经网络： 第一个隐藏层包含四个神经元。 第二个隐藏层包含三个神经元。 第三个隐藏层包含两个神经元。 隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。与机器学习的多个方面一样，选择理想的神经网络形状需要一定的知识水平和实验基础。一般来说，增加隐藏层和神经元的数量通常会产生更强大的模型，而这需要更多数据才能有效地进行训练。 4. tensorflow的编程堆栈 Estimator ：代表一个完整的模型。Estimator API 提供一些方法来训练模型、判断模型的准确率并生成预测。(估计-模型) 数据集 ：构建数据输入管道。Dataset API 提供一些方法来加载和操作数据，并将数据馈送到您的模型中。Dataset API 与 Estimator API 合作无间。