IT之家6月20日消息，AMD正式推出了最新的ROCm（RadeonOpenCompute）平台，宣布支持多GPU集群，例如双 RX7900XTX或W7900显卡、2张或4张 PROW7900双槽工作站显卡。除此之外，ROCm还支持了更多RDNA3显卡，包括RadeonRX7900GRE，以及本月新推出的PROW7900双槽工作站显卡，后者定价3499美元（IT之家备注：当前约

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-GNN1.0，一个用于大规模构建GNN的经过生产测试的库。2005年，划时代之作「TheGraphNeuralNetworkModel」的问世，将图神经网络带到每个人面前。在此之前，科学家处理图数据的方式是，在数据预处理阶段，将图转换为一组「向量表示」。而CNN的出现彻底改变这种信息丢

今天，备受广大开发者欢迎的深度学习框架Keras，正式更新了3.0版本，实现了对PyTorch和JAX的支持，同时性能提升，还能轻松实现大规模分布式训练。经过5个月的公开Beta测试，深度学习框架Keras3.0终于面向所有开发者推出。全新的Keras3对Keras代码库进行了完全重写，可以在JAX、TensorFlow和PyTorch上运行，能够解锁全新大模型训练和部署的新功能。「Keras之父

原文标题：《PyTorch统治学术论文，TensorFlow只占4%，LeCun：还能为啥？》“对于Python而言，为什么TensorFlow正在慢慢死去？”这篇观点尖锐的文章一出，就被LeCun的转发推向风口浪尖：还能为啥，当然是因为PyTorch啊。紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好？”这个经久不息的论战再次被掀起，网友们也纷纷开始从文章中找到共鸣、或予以反驳。有Tensor

感谢IT之家网友OC_Formula的线索投递！IT之家10月31日消息，TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，借助TensorFlow，初学者和专家可以轻松创建适用于桌面、移动、Web和云环境的机器学习模型。随着英特尔自家锐炫独显的发布，英特尔官方宣布推出IntelExtensionforTensorFlow，这是一种在

知名机器学习论文网站PapersWithCode在推特上官宣：「我们突破了6000个基准！我们现在囊括了超过6.4k个机器学习的基准。非常感谢领域成员的持续贡献！」PaperswithCode中收集了各种机器学习的内容（论文、代码、结果），为研究者们提供了迅速搜索论文与掌握行业领先研究的途径，一向受到「MLer」的欢迎。自2018年7月成立以来，该网站便经历了几个重要的发展阶段：2019年12月，

又一技术大咖离开业界，前往高校攻关科研！据PeteWarden（皮特沃登）本人推特消息，他将离开谷歌公司，重返斯坦福大学攻读计算机博士学位。皮特沃登是谷歌公司Tensorflow面向移动和嵌入式设备部分的技术主管，也是Tensorflow团队的创始成员之一。著有《TinyML》一书，希望让机器学习不再囿于云端超级计算机，而是可以被隐藏于众多小到可以被忽视的电子零件中。至于离开谷歌的原因，皮特沃登说

IT之家9月12日消息 微软近日发布了 TensorFlow-DirectML的正式版，该工具可让用户在Windows的Linux子系统（WSL）上GPU加速机器学习（ML）模型训练。顾名思义，TensorFlow-DirectML用于将谷歌 TensorFlow机器学习平台与微软 DirectML机器学习API适配，以支持在Win10/WSL上进行机器学习

TensorFlowLite（TFLite）现在支持在Android设备上使用OpenCL进行GPU推理，这一改进使得TFLite性能比使用现有OpenGL后端提高了约2倍。TensorFlowLite团队介绍了目前其使用OpenCL 在移动GPU推理上所取得的进展，并宣布正式推出基于OpenCL的Android移动GPU推理引擎，该引擎在大小合理的神经网络上可比现有的OpenGL后端提

TensorFlow2.3.0的首个候选版本发布了，主要特性和改进包括：tf.data 添加了两种新机制来解决输入管道瓶颈并节省资源snapshottf.dataservice.详情可查看使用TFProfiler分析输入管道性能的详细指南。tf.distribute.TPUStrategy 现在是一个稳定的API，不再被视为TensorFlow的实验版本。（先前的tf.dist

TensorFlow2.2.0正式发布了，该版本终止了对Python2的支持。现在，新的TensorFlow Docker镜像版本仅提供Python3。主要特性和改进· 将字符串张量的标量类型从 std::string 替换为 tensorflow::tstring· TF2的新Profiler，用于CPU/GPU/TPU。它提供设备和主......

去年6月，俄罗斯天文学家兼码农小哥开发了一款名叫SpaceEngine的宇宙模拟游戏，目前，该游戏已经收到2639份测评，绝大部分都是好评。不过，SpaceEngine还只是在游戏层面对宇宙的一种呈现，试想以下，如果用数值模拟的基础工具，从观测的海量宇宙数据进行分析……停！看到这儿也大概能猜到，这样的模拟计算肯定代价不菲，而且通常需要在大规模的超级算计算机上离线运行。但是，若是提升模拟计算速度，将......

TensorFlow2.2.0-rc0已发布，据官方介绍，TensorFlow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。Tenso......

TensorFlow2.1.0正式发布了，TensorFlow2.1是支持Python2的最后一个TF版本。主要特性和改进如下：tensorflowpip软件包现在默认包括针对Linux和Windows的GPU支持（与tensorflow-gpu相同）。它可以在带有和不带有NVIDIAGPU的机器上运行。 tensorflow-gpu仍然可用，对于关心软件包大小的用户，可以在tensor......

2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，但是都不太理想。最后谁能胜出？还得看谁更好的回答几个关键问题。来自康奈尔大学的HoraceHe刚刚在Gradient发布了一篇长文探讨2019年的两大机器学习框架之争，他论述了PyTorch和Tensor......

在2019世界人工智能大会期间，TensorFlow全球产品总监KemalEIMoujahid在主题论坛环节发表演讲。Kemal表示，今天，人们思考、和计算机互动的方式发生了很大的改变。得益于人工智能，有些行业会发生根本性的改变，比如农业、医疗、教育。人工智能可以用来解决有挑战性的现实问题，例如：帮助农民监测作物（如全球5亿人口依靠的木薯）中的病虫害；协助海洋生物学家识别濒危物种；帮助医生诊断疾病......

北京时间3月7日晚间消息，据美国科技媒体TheVerge报道，谷歌今日为其机器学习框架“TensorFlow”发布了最新的模块，开发者只需添加几行额外的代码，就能提高其AI模型的隐私性。TensorFlow是构建机器学习应用最流行的工具之一，目前世界各地的开发人员都使用它来创建文本、音频和图像识别算法等程序。今日，在加州举办的“TensorFlow开发者峰会”上，谷歌又推出了新模块“TensorF......

今天凌晨，谷歌TensorFlow开发者大会在美国加州举行。据了解，谷歌宣布了其针对研究和生产的开源机器学习库的一些更新，TensorFlow2.0alpha旨在让初学者更容易使用ML，冗余的API已被删除或替换为等效API，与此同时，TensorFlow2.0的另一个重点是改进了“开箱即用”的性能。具体特性如下：1、用Keras建立简单的模型并执行2、在任何平台上的生产中进行强大的模型部署3、强......