如出一辙仅仅为李狗蛋的美国短毛猫

文|老薛是特喵

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ 。

自深受李狗蛋,是平只是纯种的美国短毛猫,之所以得到了如此个接地气的讳,是为自那游历过季陆地的略主人说马上名字充分体现了东西方结合的特色。

产条件灵活、高性能机器上型服务体系。适合因实际数目大运行,产生多只模型训练过程。可用以支付条件、生产条件。

聊主人初步了一如既往小百货铺,里面放满了它们于四大洲淘回去的各种东西,其实用现时风靡的言辞给精品店,但自我或者喜欢为杂货铺,就和自家之讳如出一辙,接地气!其实有点主人为嗜人家称它们底小店为小商品铺,因为微微主人是东野圭吾的粉丝,你若问我东野圭吾是何许人也?我只得告诉你他是一律叫推理小说家,还非是炎黄口。

型生命周期管理。模型先数据训练,逐步来初步模型,优化模型。模型多重算法试验,生成模型管理。客户端(Client)向TensorFlow
Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端。TensorFlow
Serving、gRPC(谷歌公司起源高性能、跨语言RPC框架),提供跨语言RPC接口,不同编程语言都好拜模型。

杂货铺的书架上摆的还是东野圭吾的小说,其中有一样遵照叫做《解忧杂货铺》(好像又让《解忧杂货店》,反正自己哉无清楚!),所以我敢于肯定地游说微主人一定是让这按照开之诱导开了这家杂货铺。

TensorFlow Serving代码 https://hithub.com/tensorflow/serving
。源代码Bazel编译安装
https://github.com/tensorflow/serving/blob/master/tensorflow\_serving/g3doc/setup.md
,Docker安装。https://www.tensorflow.org/serving/setup 。结合TensorFlow
Serving,训练好模型,创建Docker镜像,推送及Google Container Registry
https://cloud.google.com/container-registry/docs/
。模型在谷歌云平台(Google Cloud
Platform)运行。Kubernetes成功安排模型服务。Serving Inception Model with
TensorFlow Serving and Kubernetes
https://tensorflow.github.ic/serving/serving\_inception 。Google ML
Engine,全托管TensorFlow平台,训练模型一键转换预测服务。

平生闲来无事,我哪怕以百货铺门口晒晒太阳,哼哼小曲儿(无外乎就是喵喵叫几声)。小主人的妈妈李阿姨帮着它看店,李阿姨最欢喜用同样干净带羽毛的小杆子逗我,每次自我还上当,其实自己耶从不那傻,只是看到李阿姨的笑颜心里倍感分外喜悦。

TensorFlow Flod https://github.com/tensorflow/fold ,《Deep Learning
with Dynamic Computation Graphs》https://openreview.net/pdf?id=ryrGawqex
。深度上过程,模型训练多少预处理,不同结构数据剪裁成相同维度、尺寸,划分成批,进入训练流程。静态图模型,缺点,输入数据无法一般先处理,模型针对不同输入数据建立不同计算图(computation
graph)分别训练,没有充分利用处理器、内存、高速缓存。
TensorFlow
Fold(现在尚生了Eager模式,可以比上),根据不同结构输入数据建立动态计算图(dynamic
computation),根据每个不同输入数据建立不同计算图。动态批处理(dynamic
batching)自动组合计算图,实现输入数据之中批处理,批处理单个输入图内不同节点,不同输入数据中批处理,批处理不同输入图间运算。可插入附加指令以不同批处理操作间移动多少。简化模型训练阶段输入数据预处理过程。CPU模型运行速度提高10倍增以上,GPU提高100加倍。

李阿姨是一个慈祥之人头,她对准本身算吓,平时看我之吃喝拉撒睡,总是亲切地针对我说:“狗蛋儿啊,饿了便跟阿姨说,阿姨去叫你准备好吃的!”

TensorFlow计算加速。GPU设备,XLA
框架融合OP,分布式计算、参数有分布到不同机器,硬件计算,CPU更尖端命令集SSE、AVX,FPGA编写支持TensorFlow计算单元。
CPU加速。pip命令安装,与再普遍机器兼容,TensorFlow默认仅以x86机器使用SSE4.1
SIMD指令。源代码安装可得到无限要命性,开启CPU高级指令集支持。bazel
构建只能当好机器运行二进制文件。

各位来店里之主顾还喜欢逗逗我,还喜爱叫自身照,每当这时,李阿姨都见面针对自家说:“狗蛋儿,摆个好看的pose!”我还是趴着,或站方,或跳着,总之,要将自己不过精美之单呈现出,没准儿咱以后便成了猫界一叫冉冉升起的新颖啊!

bazel build -c opt –copt=-mavx –copt=-mavx2 –copt=-mfma
–copt=-mfpmath=both –copt=-msse4.2 –copt=-cuda -k
//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package
/tmp/tensorflow_pkg

易吃土耳其软糖的少女
琪琪是超市的常客,今年才六春秋,她十分欢喜有些主人从土耳其带来的软糖,每次小主人从土耳其返回,她究竟要同大来光顾,买同样颇保险土耳其软糖回家。我见到这个略带妮吃软糖的戏谑样子,感觉最幸福。

在/tmp/tensorflow_pkg产生whell文件,再就此pip命令安装wheel文件。

琪琪还免忘本自己此老朋友,买至糖都如保证一个以到自身嘴边:“狗蛋儿,你吗吃!”说实话,我当成对甜品没啥子兴趣,但是看琪琪那期盼的微脸儿,我只能勉强地舔两总人口,看到我假装美味的旗帜,琪琪总会拍在有些手兴奋地说:“爸爸您看,狗蛋儿也爱不释手吃糖也!”

TPU 加速、FPGA加速。
谷歌TensorFlow设计专用集成芯片-张量处理单元(Tensor Processing
Unit,TPU)。CPU逻辑运算(if
else)能力特别强,计算能力较GPU差,深度上要海量计算。GPU有强大浮点计算单元,GPU着色器(shader)对同样批判数量因同步调执行同一指令流水。GPU同一时钟周期执行命令数量千级,3000修。CPU同一时钟周期执行命令数据几十级。数据交互能力多超CPU。GPU逻辑运算能力不同,流水线并行能力(同一时钟周期起执行不同逻辑序列能力)差,需要批数量并调整执行同一逻辑。神经网络需要广大数据交互能力,CNN卷积、矩阵运算操作,通过数量交互大幅提高性能。
GPU出厂后搭固定,硬件原生支持指令固定。如神经网络有GPU不支持指令,无法直接硬件实现,只能软件模拟。FPGA加速,开发者在FPGA里编程,改变FPGA硬件结构。FPGA体系布局不同,不是冯·诺伊曼结构,是代码描述逻辑电路。只要片及逻辑门、引脚够多,全部输入、运算、输出都以一个钟周期内做到。FPGA一个钟周期执行同一次全发热好电路,一个模块就同一句子超复杂“指令”,不同模块不同逻辑序列,序列里虽相同长达指令。不同运算单元硬件直连,数据交互、流水线并行共存(GPU流水线并行能力约0),浮点运算能力不若GPU。适合低顺延预测推理,每批大小比较小。
TPU,专用集成电路(application specific integrated
circuit,ASIC),硬件逻辑一旦烧写不可再编程,专门为TensorFlow做深度上开发。TPU目前版本不克完整运作TensorFlow功能,高效预测推理,不关乎训练。

琪琪是只大之孩子,因为其产生眼疾,看东西十分困难,每次都如把自起来摸到尾,然后同脸夸赞的表情:“狗蛋儿,你必增长得死美好。”听到琪琪的表彰,我更加相信自己会成为猫界明日之星了。

机械上评测系统。

琪琪爸爸是出租车司机,是只特别有意思的京城大叔,有着北京口之清爽和语言天赋,每次来店里,他总会跟李阿姨聊一些趣闻,但同样提到琪琪妈妈,他脸上的笑脸就没有了。所以就是连我立即单猫都知道琪琪妈妈是一个休克领的禁忌话题。

人脸识别性能指标。
鉴别性能,是否鉴别准确。Top-K识别率,给出前K个结果包含对结果概率。错误拒绝辨识率(FNIR),注册用户给网错误辩识为任何注册用户比例。错误受辩识率(FPIR),非注册用户被网识别为有注册用户比重。
证实性能,验证人脸模型是否足够好。误识率(False Accept
Rate,FAR),将其他人误作指定人员概率。拒识率(False Reject
Rate,FRR),将点名人员误作其他人员概率。识别速度,识别一合乎人脸图像时、识别一个口岁月。注册速度,注册一个总人口时。

那天清晨,我由了一个大早,发现今天之天气非常的好,阳光明媚,天空蒙尚飘在一朵朵诸如棉花糖似的云彩。呼吸一样人新鲜的气氛,心情太畅快。

聊天机器人性能指标。
回复正确率、任务完成率、对话回合数、对话时、系统平均响应时间、错误信息率。评价为主单元,单轮对话。人机对话进程,连续经过。http://sanwen.net/a/hkhptbo.html
《中国人工智能学会报道》2016年第6窝第1企。聊天机器人,机器人答句和用户问句应该语义一致,语法正确,逻辑是。机器人答句以有趣、多样,不是直发安全应。机器人应该个性表达相同,年龄、身份、出生地基本背景音、爱好、语言风险应该一致,能想象成一个名列前茅人。

稍稍主人刚起土耳其返回,又带动回去一堆土耳其软糖,我怀念琪琪今天应会东山再起吧,我曾经老不看到她了。其实,我是一样但孤儿猫,刚生下没有多久我的猫妈就过去了。印象中本人之猫妈是如出一辙只有温柔的猫妈,她连连用它们柔软的舌头舔我头上之毛儿。

机翻译评价方式。
BLEU(bilingual evaluation
understudy)方法,2002年,IBM沃森研究中心提出。机器翻译语句与人类专业翻译语句越接近越好。下人工评价高度相关。正确句子作参考译文(reference)、正确句子(golden
sentence),测试句子作候选译文(candidate)。适用测试语料具有多单参考译文。比较参考译文与候选译文相同片段数量,参考译文连续出现N元组(N个单词或字)与候选译文N元组比较,n单位部分(n-gram)比较。计算了配合N元组个数和参考译文N元组总个数比例。与岗位无关。匹配片段数越多,候选译文质量越来越好。
METEOR,不仅要求候选译文在一切句子上,在句子分段级别上,都使跟参考译文更接近。https://en.wikipedia.org/wiki/METEOR\#Algorithm
。在得评字符串与参考文符串间创造平面图。待评翻每个一元组必须映射到参考翻译1只或0独一元组。选择映射交叉数据比较少之。

对此同来生没多久便改成孤儿的本身,很羡慕琪琪有一个那疼好其底爸爸,但是于其底妈妈,我以非生了然了,按理说天下之妈妈不是都见面为子女一旦舍一切也?为什么她底妈妈并自己之儿女还不用了呢?在自身就只猫来拘禁,简直是匪夷所思!

常用通用评价指标。
准确率、召回率、F值、ROC、AUC、AP、mAP。
ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特点曲线)、AUC(Area
Under roc Curve,曲线下面积),评价分类器指标。ROC曲线横坐标FPR(False
positive rate),纵为标TPR(True positive
rate)。ROC曲线越接近左上角,分类器性能更是好。AUC,ROC曲线下点积大小。ROC曲线处于y=x直线上,AUC值介于0.5~1.0。AUC值更怪表示性能进一步好。专门AUC计算工具
http://mark.goadrich.com/programs/AUC/ 。
AP(average precision,平均准确性)、mAP(mean average
precision,平均准确性平均)。计算机视觉,分类问题,AP模型分类能力要指标。只用P(precision
rate, 准确率)和R(recall
rate,召回率)评价,组成PR曲线趋势召回率越强准确率越没有。AP曲线下面积,等于对召回率做积分。mAP对具备类型取平均,每个接近作同样糟第二分类任务。图像分类论文基本用mAP标准。

自我于地上打了单滚儿,四下朝天,享受着太阳照耀在身上暖洋洋的感到,心想:我可正是无比甜蜜呀,虽然是才孤儿猫,无父无母,但是发生火辣辣好自己的李阿姨及不怎么主人。又平等想,琪琪今天会见还原吧?等其回心转意了,我一定要交其脚边打三个滚以代表自己本着其的眷恋。

明白数量集。

立即几日,我究竟感觉周围好像发出相同复眼睛在监着我们,凭我及时只是纯种美国短毛猫的第六感谢(都说猫是灵物,所以我为不怕自称灵物了),我们肯定是于谁盯上了,这只是咋整啊,莫非小主人犯了谁?有人要谋杀我们吧?看来我耶是吃了东野圭吾先生之熏陶,患了让迫害妄想症了。不管了,既然有人如果毁掉我们的风平浪静,我就算使和她们斗争到底!于是自己随即几乎上也未上蹿下跳了,躲在小店一个旮旯处,伺机行动。

图数集。
ImageNet http://www.image-net.org/
。世界太特别图像识别数据集,14197122摆放图像,斯坦福大学视觉实验室终身教学李飞飞创立。每年ImageNet大赛是国际计算机视觉顶级赛事。
COCO http://mscoco.org/
。微软创造,分割、加字幕标注数据集。目标细分,通过上下文进行辨认,每个图像包含多只目标靶,超过300000图像,超过2000000实例,80种对象,每个图像包含5独字幕,包含100000个人最主要点。
CIFAR(Canada Institude For Advanced Research) https://www.cifar.ca/
。加拿大先进技术研究院采访。8000万不怎么图数集。包含CIFAR-10、CIFAR-100两单数据集。CIFAR-10,60000摆放32×32
RGB彩色图片,共10单种类,50000摆训练,10000张测试(交叉验证)。CIFAR-100,60000摆设图像,100独品种,每个品种600摆放图像,500布置训练,100摆设测试。20个坏接近,每个图像包含小类、大类别两单记号。

尽管在我借用寐之常,我到底发现了蹲点我们的百般人,一个内,长得死去活来美妙,其实我只是从它底衣裳与给墨镜遮住的几近部分白皙的脸蛋儿看出来的。她连续因为在对面小吃店的某部把比赛的职务,透过玻璃窗往我们看恢复,不过这样背的地方也只有自己明白之李狗蛋才能够见到,所以说猫的肉眼是足以当透视镜用的。

口脸数据集。
AFLW(Annotated Facial Landmarks in the Wild)
http://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/
,从Flickr收集带标注面部图像大规模wyskwgk,各种姿态、表情、光照、种族、性别、年龄因素影响图片,25000万手工标注人脸图片,每个人脸标注21单特征点,大多数五颜六色,59%女性,41%阳。非常适合人脸识别、人脸检测、人脸对同步。
LFW(Labeled Faces in the Wild Home) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
。美国马萨诸塞大学阿姆斯特分校计算机视觉实验室整理。13233摆设图,5749人口,4096人口惟有发同样布置图,1680单多受同一摆。用于研究不受限情形人脸识别问题。人脸外形不安静,面部表情、观察角度、光照条件、室内室外、遮盖物(口罩、眼镜、帽子)、年龄影响。为文化界评价识别性标准(benchmark)。
GENKI http://mplab.ucsd.edu
,加利福尼亚大学搜集。包含GENKI-R2009a、GENKI-4K、GENKI-SZSL。GENKI-R2009a,11159图形。GENKI-4K,4000图片,笑与不笑两近似,每个图片人脸姿势、头转动标注角度,专用笑脸识别。GENKI-SZSL,3500图像,广泛背景、光照条件、地理位置、个人身份、种族。
VGG Face http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg\_face/
。2622单例外人,每个人1000张图纸,训练人脸识别大数据集。
CelebA(Large-scale CelebFaces Atributes,大规模名人人脸标注数据集)
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
。10177独名士,202599摆名人图像,每张图像40只特性标注。

本条老婆子她是哪个为?以前根本都未曾表现了,她到底在监视谁啊?这种种疑问在我心中就如李子阿姨手中的羽毛棒,扰的自家紧张。

视频数据集。
YouTube-8M https://research.google.com/youtube8m/
。800万独YouTube视频URL,50万钟头长度视频,带有视频标注。

设说我生具备神探天分还算不假(所以后来央称本身啊神探李狗蛋,谢谢!)通过自几上不懈的观赛与追踪,我竟知道此神秘女人之地位了——原来她便琪琪的亲妈!

问答数据集。
MS MARCO(Microsoft Machine Reading Comprehension) http://www.msmarco.org
。微软宣布,10万只问题与答案数据集。创建像人类一样看、回答问题系统。基于匿名真实数据构建。
康奈尔大学电影对白数据集
https://www.cs.cornell.edu/~cristian/Cornell\_Movie-Dialogs\_Corpus.html
。600总统好莱坞影片对白。

假使咨询我是怎知道之?其实挺简单,因为自身意识只有琪琪来之下它才面世,而且其看琪琪的眼力是那么亲和,好像我那么早逝的猫妈看自己的视力一样(想到自己的猫妈,我之眼还小湿润了)。

机动开数据集。
法国国家信息与自动化研究所旅客数据集(INRIA Person Dataset)
http://pascal.inrialpes.fr/data/human/
。作为图像和视频被直立人检测研究工作片征集。图片两种格式,一有相应注释文件原始图像,二所有老图像经过正规处理64×128像素正像。图片分止来车、只有人、有车有人、无车无人4单门类。
KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological
Institute) http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
。车辆数据集,7481只教练图片、7518个测试图。标注车辆种类、是否截断、遮挡情况、角度值、二维和三维框、位置、旋转角度。

马上号传说被的琪琪的妈妈怎么突然出现了?她若开啊也?

年纪、性别数据集。
Adience 数据集 http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html
。来源Flickr相册。用户用智能手机设备拍摄,2284档次,26580摆放图。保留光照、姿势、噪声影响。性别、年龄估计、人脸检测。

答案于几上后露出出水面了,一个驱动人伤感的答案:琪琪的妈妈是来带其活动之。

参考资料:
《TensorFlow技术解析及实战》

那天,李阿姨以在羽毛棒有同等增无一致长地及自己扯:“狗蛋儿,你了解呢?琪琪要运动了,要失去美国了。”正在假寐的自我听见琪琪要运动的消息突然一激灵,闭上之肉眼当即睁开了。

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李阿姨继续说:“琪琪的妈妈要带动它去美国羁押眼了,不回去了!”

从那之后,我之人生共有两浅分离,一破是本人那么早逝的猫妈离开自己的时节,那时自己还懵懂无知,只是有些主人告诉自己妈妈去天堂了,我也未晓天国在哪,只是看该是一个坏正确的地方。第二浅就是是这次了,我头同样转头感觉离别之切肤之痛。

那片天我还蔫蔫儿的,也提不自精神,直到那天琪琪来,她是来和自身话别的。

本身喵喵地为着,一个劲儿地奔她脚边蹭,琪琪为老伤心,她准备取于我,但是并未抱动,因为她最好小,我无限肥了。

它们蹲下来和自家道:“狗蛋儿,我一旦运动了,去一个很远的地方治疗眼睛,等自己眼看好了即回到看君!”

她边说边抚摸自己身上的毛,一下瞬间底,我转了头,把条靠在其的微即,我看见站在边上的琪琪爸爸,他看似哭了并且仿佛没有,只是阳光照当外脸上,貌似发生平等发闪闪发亮像水晶般的泪珠。

会写的摆奶奶

张奶奶是咱们的街坊,据说其已经是北师大的学员,文革时插队到山西,一直顶前些年退休才回去北京旧居。

它老伴很已经回老家了,所以张奶奶以及幼子住在一起。张奶奶的儿不时出差,她闲来无事就开学画。要说马上道天分可不是孰都有,可偏偏张奶奶就是出,她才法画画一年,就好被本人画像了,作为它们底直属模特,张奶奶也自家画了N幅描绘,或站在,或为正,或睡着,形态各异,连自家看了都看自己李狗蛋怎么如此帅气呢?

张奶奶的儿是只设计师,世界各地到处飞,一提到这儿子,张奶奶就异常自豪:“我这男从小便从未为咱操过心,懂事儿又会干。”只可惜,这个懂事儿又会干的好儿子至今未娶,害的布置奶奶想取得孙子都获不成为,只能落我就单猫孙子了安逸。

设说自当下只是猫的小日子了得而不要太舒服了,有李阿姨看我,还有张奶奶被自身打如,生活可是真的美好呀。可是在又美好,也总会有些始料未及的作业发生。

那天天阴沉的,闷热得让丁喘不了气来。蝉声一波接一波,叫得被人烦恼。我死去活来是匆忙不安,在房里上蹿下跳的。李阿姨说自发生妖儿呢,但自我的第六谢谢告诉自己今天会晤稍为不好的政工有。

傍晚大风四打,眼看一会雨就要来了。我之第六感谢为我重新为需不停歇了,趁李阿姨一个没留神,“嗖”地一下逃窜了出去。外面豆好的雨滴噼里啪啦迎面而来,我坐博尔特百米跨栏的速直冲向6哀号院张奶奶的舍。

我一跃而起,翻墙而称,隔在玻璃窗看到张奶奶倒在了地上。坏了,我之第六感真的实惠了,这只是如何是好呀!

我拉家常正在嗓门儿狂吃“喵!喵!喵!”隔壁的孙子大爷被自己之声声惨叫惊动,他推门而发,看到本人之爪子在奋力地挠张奶奶家之窗,他看我疯了,大被一样名誉“李狗蛋,你干为呢?!”

自己平听是孙子大爷的声,马上过到外前方叫个不停,就以孙大爷要踩我之当口儿,我以窜至了张奶奶家的窗子上,孙大爷就过来,借着灯光看到了昏迷在地之陈设奶奶,他即全知晓了。

“狗蛋儿呀,多亏了您呀!”说罢,孙大爷赶紧招呼其他邻居推门而入,120速就来了,张奶奶给世家送上了救护车。

自打了打浑身湿透的毛儿,松了相同人数暴,老天保佑张奶奶平安。

过了几上,李阿姨带在自身错过医院探望张奶奶,路上她一个劲儿地表彰自己,害的本人还无好意思了。李阿姨及自家说张奶奶抢救过来了,已经脱离危险期了。我任了,心里就吃一个悦,“今儿本身是确实呀真高兴!”

及了医院,我们看出了张奶奶的崽,他现已由外边回来来了。他获得在自身,摸在本人的无所不包脑袋夸自己“狗蛋儿啊,真是要帅谢谢君呀!”我因他“喵”地吃了一如既往名声,表示未用谢,这是本身应当举行的。

本人看来了病床及之摆设奶奶,她则挺薄弱,憔悴了诸多,见到自己,非要挣扎在以起来。

本人柔顺地卧在它们底床边,张奶奶就这样看在自己,她底眼睛湿润了,一颗颗泪滴在了我之随身。我舔着其的手,安慰她。张奶奶仿佛感受及了我之安抚,含在眼泪对己说:“狗蛋儿,等奶奶好了再次吃您画像啊!”

雨过天晴,又是一个艳阳天,我四底下朝天继续趴着,突然诗兴大发,于是创作了人生第一篇抒情诗“阳光明媚,适合午睡。”

马上就是自身,一仅叫李狗蛋的美国短毛猫。

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