Martin Görner

@martin_gorner

Parallel processing and machine learning, as well as all the cool things you can do with them.

যোগদান করেছেন মে ২০১৬

মিডিয়া

  1. ৩১ মে

    Google's TPUs are now available in Cloud ML Engine. Swap Estimator for TPUEstimator and use --scale-tier=BASIC_TPU and you are up and training on a TPU. Step by step docs here:

    এই থ্রেডটি দেখান
  2. ২৩ মে

    12/ And now the really cool part. Here is my model paused during training in a vanilla Python debugger: the values of weights, biases, activations, you name it are now visible. Yay! Eager rocks!

    এই থ্রেডটি দেখান
  3. ২৩ মে

    10/ Also, tfe.GradientTape for differentiating any piece of code against any set of variables. Handy if you do not want to wrap your loss into a function and know the list of trainable variables explicitly, as in Keras Models where the list is in model.variables.

    এই থ্রেডটি দেখান
  4. ২৩ মে

    9/ For power-users, there are alternative functions for computing gradients in eager mode: implicit_value_and_gradients gets the value of the loss at the same time as gradients. The code above can be made slightly more efficient:

    এই থ্রেডটি দেখান
  5. ২৩ মে

    8/ To pipe data into your training loop, my_next_batch() can be implemented with vanilla Python or use the .Dataset API which allows training on out of memory datasets. In eager mode, it is very natural to use:

    এই থ্রেডটি দেখান
  6. ২৩ মে

    7/ And finally the training loop. You are passing your model as a parameter to grads so it is pretty obvious what weights and biases are being modified by the training.

    এই থ্রেডটি দেখান
  7. ২৩ মে

    6/ instantiate your model, pick an optimizer.

    এই থ্রেডটি দেখান
  8. ২৩ মে

    5/ Tensorflow eager knows how to compute the gradient for this loss, relatively to the implicit weights and biases of your layers. "grads" is now a function of the same parameters as your loss function.

    এই থ্রেডটি দেখান
  9. ২৩ মে

    4/ You need a loss function, comparing what your model makes of the features against a target answer "yt"

    এই থ্রেডটি দেখান
  10. ২৩ মে

    3/ In Eager mode, you know where your weights are because you have to put them somewhere yourself. My preferred pattern: a basic class. Define your layers in the constructor, line them up according to your preferred architecture in a "predict" function.

    এই থ্রেডটি দেখান
  11. ২৩ মে

    1/ Tensorflow eager mode in 12 tweets. You are going to love tweet #12 😁 To begin, import and enable eager mode:

    এই থ্রেডটি দেখান
  12. ১১ মে
    এই থ্রেডটি দেখান
  13. ১১ মে

    From playing pong to creating neural networks that can architect neural networks: " and deep reinforcement learning, without a PhD". The recording is out:

    এই থ্রেডটি দেখান
  14. ১০ মে

    A new runtime on AppEngine: node.js Serverless, autoscaled, fully managed, and built on state of the art open source container on bare metal tech: gvisor

    এই থ্রেডটি দেখান
  15. ১০ মে

    Progress in unsupervised learning. This is cool. And NOT supervised. Just forcing the reconstructed 3D to "make sense".

  16. ১০ মে

    The code from today's reinforcement learning session is now available on GitHub, along with all the other "Tensorflow without a PhD" stuff (code, slides, videos) in this new repo: There is a trained PONG checkpoint too 🏓

  17. ৪ মে

    Why is the humble game of PONG being demoed at Google I/O ? Answer here: "TensorFlow and deep reinforcement learning, without a PhD" on May 10. Pong and beyond!

  18. ৬ এপ্রিল

    New hands-on lab at next Monday with : learn how to whip a neural network into shape and explore the secrets of data sequences and RNNs: . ML learners welcome. No PhD required.

  19. ৬ এপ্রিল

    "Modern RNN architectures" is coming to Santa Clara on Thursday next week, with a new hand-on lab on RNNs on Wednesday. Come and learn machine learninig! at

  20. ১২ মার্চ
    উত্তর দিচ্ছেনReplying to এবং অন্য

    right here: RNN basics (Shakespeare): Modern RNNs (toxicity detector, translate):

লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।

টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।

    আপনিও পছন্দ করতে পারেন

    ·