李沐:小學五年級開始學TensorFlow太晚了!(一本正經曬娃帖)

2021-01-08 和訊網

? 新智元報導?

來源：知乎?作者：李沐

編輯：大明

【新智元導讀】小學五年級報課外班學TensorFlow怎麼樣？答案是：有點晚了！這是卡內基梅隆大學博士、亞馬遜AWS首席科學家李沐給出的答案。工作閒暇之餘，這位網友口中的「沐神」也忍不住在知乎上皮了一把，順便當了一回 「曬娃狂魔」。

說到教育孩子，現在都講究不能輸在起跑線上，能早學一天，就比耽誤一天強。你家孩子不學，別人家孩子可是天天在學。從小開始學個英語數學畫畫彈琴什麼的現在根本不算事兒。

這就叫萬事都要從娃娃抓起，畢竟只要抓住了娃娃（就想接著投幣再抓一個，大霧），就抓住了未來。

如果說學英語的熱潮從未過去，在某種程度上已經變成一種常態，而不算什麼熱潮了。所以可以想像，現在正值大熱的AI領域自然也不能例外。

這不，知乎上現在就出現了這麼個問題：

孩子今年開學上小學五年級了，現在報課外班學 Tensorflow 還來得及嗎？

講真，這個問題其實就有點皮了，類似畫風的問題可能在貼吧更能見到多一點。不過現在的知乎嘛，最好的一點就是從來是」沒有最皮，只有更皮」。既然你問了，觀眾們就答咯。問題下面的評論已經是這種畫風了，大家感受一下：

這個問題的標籤歸為「人工智慧」，於是吸引了人工智慧大牛李沐博士。李沐博士畢業於上交大和卡內基梅隆大學，曾任百度主任架構師，現任亞馬遜AWS主任科學家。

沐神表示，就許你們皮，不許我皮？於是就寫下了下面的答案：

有點晚。我家娃一歲開始就開始讀讀paper，現在已經可以熟練敲鍵盤寫mxnet代碼，雖然語法錯誤還比較多。他媽媽在google上班是用tensorflow，但他對mxnet興趣更大一點。不過比起敲代碼，調參他更在行。

——分割線——

歪樓了，後面一大波曬娃黨。

沐神啊，你還好意思說別人曬娃黨，還不都是你帶起來的？

面對這樣「正經」的回答，網友在評論中紛紛表示領會精神，並對「小李同學」的髮際線表示了親切關懷。具體畫風是這樣的：

當然，也有人表示這其實不算啥，因為：

沒錯，所以說真正的高人都是不留名的，知道人家為啥簡簡單單一句話就81贊了吧？畢竟人民群眾的眼睛是雪亮的。

最後說一句，這個答案目前點讚已超過1.8K，在沐神回答的所有知乎的問題中......點讚數排名第一！

大周一的，上班都挺辛苦，發出來供各位輕鬆一下，順祝一周工作順利，天天開心！

參考連結：

https://www.zhihu.com/question/298276726/answer/509546577

新智元AI WORLD 2018

世界人工智慧峰會全程回顧

新智元於9月20日在北京國家會議中心舉辦AI WORLD 2018世界人工智慧峰會，邀請機器學習教父、CMU教授 Tom Mitchell，邁克思·泰格馬克，周志華，陶大程，陳怡然等AI領袖一起關注機器智能與人類命運。

全程回顧新智元 AI World 2018 世界人工智慧峰會盛況：?

愛奇藝?

上午：https://www.iqiyi.com/v_19rr54cusk.html?

下午：https://www.iqiyi.com/v_19rr54hels.html

新浪：http://video.sina.com.cn/l/p/1724373.html

震撼！AI WORLD 2018世界人工智慧峰會開場視頻

本文首發於微信公眾號：新智元。文章內容屬作者個人觀點，不代表和訊網立場。投資者據此操作，風險請自擔。

（責任編輯： HN666）

相關焦點

  • | 李沐技術分享會
    這是眾多崇敬李沐教授的人送給他的稱呼之一。　　雖說，科技大神千千萬，「沐神」確是獨一份。之前知乎上出現一個話題「孩子今年開學上小學五年級了，現在報課外班學 Tensorflow 還來得及嗎？」　　那天，因亞馬遜 AWS 人工智慧首席科學家李沐的一番回答，讓這個話題瞬間被推上了熱榜首位：　　「有點晚。我家娃一歲開始就開始讀讀 paper，現在已經可以熟練敲鍵盤寫 mxnet 代碼，雖然語法錯誤還比較多。他媽媽在 google 上班是用 tensorflow，但他對 mxnet 興趣更大一點。
  • 五分鐘帶你入門TensorFlow
    本文是《人人都能學人工智慧而且TF的使用很方便，幾行代碼就能開始跑模型，這讓神經網絡的入門變得非常簡單。本文是第一篇，都是最基礎的內容，老手可以略過一、TensorFlow的安裝在開始寫代碼之前，咱們先得把TensorFlow安裝到電腦上。這裡有兩種方法，一是一個一個手動命令行安裝，二是批量的圖形化界面安裝。
  • tensorflow能做什麼_tensorflow2.0和1.0區別
    打開APP tensorflow能做什麼_tensorflow2.0和1.0區別 網絡整理 發表於 2020-12-04 14:45:07
  • mnist tensorflow 預測專題及常見問題 - CSDN
    for updating:Please use alternatives such as official/mnist/dataset.py from tensorflow/models.WARNING:tensorflow:From /home/cnu105/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python
  • 五分鐘喝不完一杯咖啡,但五分鐘可以帶你入門TensorFlow
    本文是《人人都能學人工智慧-TensorFlow系列》文章的第一篇，這個系列會對TensorFlow的基礎使用，SoftMax，交叉熵，Dropout，CNN，LSTM和NLP等內容進行系列介紹，儘量使用通俗的語言，讓更多的人都能了解人工智慧，了解TensorFlow。TensorFlow是Google開源的一款人工智慧學習系統。為什麼叫這個名字呢？
  • tensorflow2.4的重大改進
    tensorflow01即tensorflow::tstring/TF_TString的連續數組。C-API函數TF_StringDecode，TF_StringEncode和TF_StringEncodedSize不再相關，已被刪除；請參閱core/platform/ctstring.hC中的字符串訪問/修改。
  • tensorflow2.1對應 GPU版本的安裝與卸載
    GTX965M顯卡，win10系統一、檢查tensorflow的Version假定tensorflow 安裝完成，安裝 tensorflow 請參考 集成環境，安裝超簡單>通過 命令行pythonimport tensorflow as tftf.
  • 人工智慧學習入門之TensorFlow2.2版本安裝(Windows10)
    創建虛擬環境可以在CMD窗口裡面輸入如下命令來創建一個conda虛擬環境：conda create --name tensorflow python=3.7activate tensorflow進入環境就是激活環境的意思，此時可以看到提示符前面有所變化，前面多了一個虛擬環境名稱的內容。如下圖圈畫的內容。
  • TensorFlow 2.0開源工具書,30天「無痛」上手
    開源電子書地址：https://lyhue1991.github.io/eat_tensorflow2_in_30_days/GitHub 項目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days為什麼一定要學
  • TensorFlow 2.X,會是它走下神壇的開始嗎?
    如果我們開始一項新任務，最先要做的就是查找已有的研究，以及已有的開原始碼。這樣的開原始碼，即使到現在，很多最新的前沿模型，尤其是谷歌大腦的各項研究，仍然採用的 1.X 的寫法與 API。比如說，預訓練語言模型 T5、Albert、Electra 或者圖像處理模型 EfficientNet 等等。
  • 兩月不到,如何從Python新手成為谷歌認證TensorFlow開發者?
    因此，Oktavian 也決定挑戰一番，但是他又擔心時間不夠，因為他很快就要開始工作了，而且差不多同時還要開始他的碩士課程。此外，他還沒學過 Python。他真的能完成這一壯舉嗎？他之前已經完成了精算學應用數學本科學業，也就是說他已經學過微積分、回歸、時間序列和統計學。
  • Tensorflow 2.0 即將入場
    通過閱讀這篇文章，熟悉Tensorflow的老用戶可以儘早轉變思維，適應新版本的變化。而新手也可以直接以Tensorflow 2.0的方式思考，至少目前沒有必要急著去學習別的框架。Tensorflow 2.0的開發初衷是製作一個更簡單易用的Tensorflow。
  • 李沐《動手學深度學習》重磅更新!新增PyTorch和TensorFlow實現,還有中文版
    李沐老師的《動手學深度學習》已經有Pytorch和TensorFlow的實現了，並且有了中文版。網址：http://d2l.ai/簡介李沐老師的《動手學深度學習》自一年前發布以來廣受歡迎，即使所有內容都提供了免費的網頁和PDF版，仍然有大量讀者購買實體書。實體版曾一度在計算機類新書裡排名前三。
  • 能看破並說破一切的TensorFlow
    這樣就可以開始構建目標檢測框架了！什麼是API？為什麼需要API？API就像菜單，為客人提供一系列菜品及菜品描述。當顧客點好菜後，飯店開始做菜並上菜。顧客不知道飯店是如何準備飯菜的，也不必知道。API即應用程式接口。
  • TensorFlow2.1正式版上線:最後一次支持Python2,進一步支持TPU
    也就是說，如果使用 pip install tensorflow，則版本默認為是 gpu 版本（原始的 tensorflow-gpu 版本依然存在）。當然，不管有沒有英偉達版本的 GPU，tensorflow 依然能夠運行。如果需要使用 CPU 版本，用戶的安裝命令應該為：pip install tensorflow-cpu。
  • Tensorflow Lite人體姿勢跟蹤功能上線:基於PosNet的實時人體姿態估計
    這個夏天，Tensorflow Lite 再度進化，加入了 PosNet 人體姿態估計模塊，性能再度加強！懷著激動的心情，我們發布了一個「TensorFlow Lite」示例應用程式（https://www.tensorflow.org/lite），通過它在安卓設備上通過使用「PoseNet」模型來實現人體姿勢估計。
  • TensorFlow1.0正式發布,AI圈「互懟」那些事兒 | AI科技評論周刊
    TensorFlow 的官方網站 tensorflow.org，也上線了官方使用指南和秘訣，以幫助開發者對模型進行調參，達到最大的訓練速度。另外，雷鋒網獲知，谷歌將發布針對幾大主流模型的實踐指導（更新版本），為如何最大化利用 TensorFlow 1.0 提供指導，相信不久之後就可以看到。
  • MXNet專欄 | 李沐:為什麼強大的MXNet一直火不起來?
    機器之心授權轉載作者：李沐在機器之心今年 8 月份發布的文章《業界 | 五大主流深度學習框架比較分析：MXNET 是最好選擇》中，微軟數據科學家 Anusua Trivedi 對主流深度學習框架進行了比較分析。Trivedi 對 CNTK，MXNet，TensorFlow，Theano，Caffe 這 5 個框架進行對比之後，得出 MXNET 是最好的選擇。
  • 輸入示例,自動生成代碼:TensorFlow官方工具TF-Coder已開源
    項目地址：https://github.com/google-research/tensorflow-coderGoogle Colab 試用地址：https://colab.research.google.com/github/google-research/tensorflow-coder/blob/master/TF-Coder_Colab.ipynb
  • TensorFlow 2.4來了:上線對分布式訓練和混合精度的新功能支持
    import tensorflow.experimental.numpy as tnp# Use NumPy code ininput pipelinesdataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( tnp.random.randn(1000, 1024)).map(lambda z: z.clip(-1,1