腾讯云开发者社区-腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

月色的自留地

专栏作者

113

文章

209663

阅读量

65

订阅数

TensorFlow从1到2（十四）评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

keras tensorflow python 机器学习

通常认为评估器因为内置的紧密结合，运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架，除了支持TensorFlow作为后端，还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度，不过本人并未实际对比测试。我觉的，对于大量数据导致的长时间训练来说，这点效率上的差异不应当成为大问题，否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中，统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话，使用Keras也不会成为障碍。

俺踏月色而来

2019-05-15

9380

TensorFlow从1到2（八）过拟合和欠拟合的优化

tensorflow keras binary summary 规范化

《从锅炉工到AI专家(6)》一文中，我们把神经网络模型降维，简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限，在该文中我们只介绍了理论，并没有实际观察现象和应对。现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形，实际来操作监控、调整模型，从而显著改善模型指标。

俺踏月色而来

2019-05-10

1.2K0

TensorFlow从1到2（五）图片内容识别和自然语言语义识别

keras tensorflow 神经网络机器学习深度学习

上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数。 Keras中使用这种方式，预置了多个著名的成熟神经网络模型。当然，这实际是Keras的功劳，并不适合算在TensorFlow 2.0头上。当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含：

俺踏月色而来

2019-04-25

2.1K0

TensorFlow从1到2（三）数据预处理和卷积神经网络

tensorflow keras 卷积神经网络 python

从这个例子开始，相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例。开始的几个还好，但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室，提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开)。速度比不上配置优良的本地电脑，但至少超过平均的开发环境。所以如果你的电脑运行速度不理想，建议你尝试去官方文档中，使用相应代码的对应链接进入Colab执行试一试。 Colab还允许新建Python笔记，来尝试自己的实验代码。当然这一切的前提，是需要你科学上网。

俺踏月色而来

2019-04-21

9350

TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

tensorflow 神经网络 keras 编程算法小程序

原文第四篇中，我们介绍了官方的入门案例MNIST，功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用，地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解，因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高，代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉，反而让人难以真正理解来龙去脉。特别是其中所使用的样本数据也已经不同，而这对于学习者，是非常重要的部分。模型可以看论文、在网上找成熟的成果，数据的收集和处理，可不会有人帮忙。在原文中，我们首先介绍了MNIST的数据结构，并且用一个小程序，把样本中的数组数据转换为JPG图片，来帮助读者理解原始数据的组织方式。这里我们把小程序也升级一下，直接把图片显示在屏幕上，不再另外保存JPG文件。这样图片看起来更快更直观。在TensorFlow 1.x中，是使用程序input_data.py来下载和管理MNIST的样本数据集。当前官方仓库的master分支中已经取消了这个代码，为了不去翻仓库，你可以在这里下载，放置到你的工作目录。在TensorFlow 2.0中，会有keras.datasets类来管理大部分的演示和模型中需要使用的数据集，这个我们后面再讲。 MNIST的样本数据来自Yann LeCun的项目网站。如果网速比较慢的话，可以先用下载工具下载，然后放置到自己设置的数据目录，比如工作目录下的data文件夹，input_data检测到已有数据的话，不会重复下载。下面是我们升级后显示训练样本集的源码，代码的讲解保留在注释中。如果阅读有疑问的，建议先去原文中看一下样本集数据结构的图示部分：

俺踏月色而来

2019-04-18

5230

没有更多了

社区活动

RAG七天入门训练营

鹅厂大牛手把手带你上手实战

Python精品学习库

代码在线跑，知识轻松学

博客搬家 | 分享价值百万资源包

自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼

技术创作特训营·精选知识专栏

往期视频·千货材料·成员作品最新动态