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Tensorflow 2.0 的这些新设计，你适应好了吗？

它允许用户像正常程序一样去编写、调试模型，使 TensorFlow 更易于学习和应用。 支持更多平台、更多语言，通过标准化 API 的交换格式和提供准线改善这些组件之间的兼容性。...我们都知道，在 Tensorflow 里，每个变量在计算图中都有一个唯一的名称，我们也已经习惯按照这种模式设计计算图： 哪些操作连接我的变量节点：把计算图定义为连接的多个子图，并用 tf.variable_scope...在 Keras 里，变量共享可以通过多次调用同样的 Keras 层或模型来实现，而不用像 TensorFlow 那样需要考虑变量的 scope。所以我们在这里只需定义一个判别器 D，然后调用它两次。...它的优点主要有以下几点： 直观的界面。更自然地构建代码和使用Python数据结构，可完成小型模型和小型数据集的快速迭代。 更容易调试。...直接调用ops来检查运行模型和测试更改，用标准Python调试工具获取即时错误报告。 更自然的流程控制。直接用Python流程控制而不是用计算图。

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如何利用深度学习模型实现多任务学习？这里有三点经验

在过去的一年里，我和我的团队一直致力于为 Taboola feed 提供个性化用户体验。...在 TensorFlow 中，实现这样一个模型的简单方法是使用带有 multi_head 的 Estimator。这个模型和其他神经网络架构相比没什么不同，所以你可以自己想想，有哪些可能出错的地方？...如果选择较高的学习速率，可能在某个任务上出现神经元死亡（由于大的负梯度，导致 Relu 函数永久关闭，即 dying ReLU），而使用较低的学习速率，则会导致其他任务收敛缓慢。应该怎么做呢？...我们可以将 minimize 替换为我们自己的实现方案，在应用梯度时，为计算图中的各变量使用各自适合的学习速率。...估计是一个张量，可以像任意一个神经层的输出一样进行传递。但在反向传播中呢？ 假设将任务 A 的估计作为特征输入给 B，我们可能并不希望将梯度从任务 B 传回任务 A，因为我们已经有了任务 A 的标签。

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关于深度多任务学习的 3 点经验

在 TensorFlow 中，实现这样一个模型的简单方法是使用带有 multi_head 的 Estimator。这个模型和其他神经网络架构相比没什么不同，所以你可以自己想想，有哪些可能出错的地方？...如果选择较高的学习速率，可能在某个任务上出现神经元死亡（由于大的负梯度，导致 Relu 函数永久关闭，即 dying ReLU），而使用较低的学习速率，则会导致其他任务收敛缓慢。应该怎么做呢？...我们可以将 minimize 替换为我们自己的实现方案，在应用梯度时，为计算图中的各变量使用各自适合的学习速率。...(zip(b_gradients, b_vars)) train_op = tf.group(train_shared_op, train_a_op, train_b_op) 友情提醒：这个技巧其实在单任务网络中也很实用...估计是一个张量，可以像任意一个神经层的输出一样进行传递。但在反向传播中呢？ 假设将任务 A 的估计作为特征输入给 B，我们可能并不希望将梯度从任务 B 传回任务 A，因为我们已经有了任务 A 的标签。

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Tensorflow：谷歌的一种深度学习框架丹炉

懒人阅读：想要傻瓜式体验深度学习的请先绕开TF，可以考虑pytorch、keras。想要真正从事可部署产品研发的童鞋，TF可能是一个绕不开的存在。...炼丹过程就是按照丹方，使用框架和数据训练模型的过程，不同级别的“丹药”对于问题的解决程度不同，越厉害的丹药当然能够越精确高效的解决问题。 为什么要了解Tensorflow？...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TF使用graph表示计算流程。图中的节点称为操作（Operation，以下简称OP）。...每个OP接受0到多个Tensor，执行计算，输出0到多个Tensor。图是对计算流程的描述，需要在Session中运行。...TF的几个要素： 张量（Tensor） TF使用Tensor表示所有数据， 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。

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Tensorflow：谷歌的一种深度学习框架丹炉 | 炼丹术 | 干货分享 | 解读技术

懒人阅读：想要傻瓜式体验深度学习的请先绕开TF，可以考虑pytorch、keras。想要真正从事可部署产品研发的童鞋，TF可能是一个绕不开的存在。...炼丹过程就是按照丹方，使用框架和数据训练模型的过程，不同级别的“丹药”对于问题的解决程度不同，越厉害的丹药当然能够越精确高效的解决问题。 ---- 为什么要了解Tensorflow？...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TF使用graph表示计算流程。图中的节点称为操作（Operation，以下简称OP）。...每个OP接受0到多个Tensor，执行计算，输出0到多个Tensor。图是对计算流程的描述，需要在Session中运行。...TF的几个要素： 张量（Tensor） TF使用Tensor表示所有数据， 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。

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利用Tensorflow2.0实现手写数字识别

计算图Graph规定了各个变量之间的计算关系，建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，而此时的计算图还是一个“空壳子”，里面并没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入数据放进去后，才能在整个模型中形成数据流...操作（op）：计算图中的节点被称为op（operation的缩写），即操作 op=节点Nodes；一个op获得0个或多个Tensor，执行计算后，就会产生0个或多个Tensor。...Session，由静态计算图变成动态计算图，直接打印结果，不需要执行会话的过程； 3、使用tf.keras构建、训练和验证模型，或使用Premade来验证模型，可以直接标准的打包模型（逻辑回归、随机森林...如果不想从头训练模型，可以使用迁移学习来训练一个使用TensorflowHub模块的Keras或Estimator； 4、使用分发策略进行分发训练，分发策略API可以在不更改定义的情况下，轻松在不同的硬件配置上分发和训练模型...#coding:utf8import numpy as npnp.random.seed(123)#后面只使用keras.model搭建一个简单的全连接网络模型，不用tf.keras中的特性，在此直接用

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【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

▌在MNIST上批量标准化 ---- ---- 下面，我使用TensorFlow将批量标准化应用到突出的MNIST数据集。 看看这里的代码。...return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op) 在我们定义模型函数之后，让我们构建自定义估计器并训练和评估我们的模型...虽然不能像上面所示一样抵挡梯度消失带来的效应，ReLu激活比Sigmoid或tanh激活功能要好得多。 Sigmoid激活函数对梯度消失很无力。...对于MNIST分类问题（使用1080 GTX GPU），批量标准化能在较少的迭代次数收敛，但每次迭代的时间较慢。 最终，批量标准化版本的收敛速度仍然较快，但整合训练时间后，改进效果并不明显。...无论如何，批量标准化可以成为加速深度神经网络训练的非常有价值的工具。 像训练深度神经网络一样，确定一种方法是否有助于解决问题的最佳方法就是做一下实验！

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入门 | 深度学习模型的简单优化技巧

以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧，请分享。 首先，为什么要改进模型？...像卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型具有大量的参数；实际上，我们可以调用这些超参数，因为它们原本在模型中并没有被优化。你可以网格搜索这些超参数的最优值，但需要大量硬件计算和时间。...使用 dropout：与回归模型的 Ridge 和 LASSO 正则化一样，没有适用于所有模型的优化 alpha 或 dropout。这是一个超参数，取决于具体问题，必须进行测试。...从更大的变化开始——用更大的网格搜索跨越几个数量级，如 np.logspace() 所能提供的那样——然后像上面的学习率一样下降。...与上面提到的提示一样，深度学习模型应该随着我们接近输出而不断修改和定制。

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入门 | 简单实用的DL优化技巧

本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧，包括迁移学习、dropout、学习率调整等，并展示了如何用 Keras 实现。 以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。...如果你发现了有影响力的技巧，请分享。 首先，为什么要改进模型？ 像卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型具有大量的参数；实际上，我们可以调用这些超参数，因为它们原本在模型中并没有被优化。...使用 dropout：与回归模型的 Ridge 和 LASSO 正则化一样，没有适用于所有模型的优化 alpha 或 dropout。这是一个超参数，取决于具体问题，必须进行测试。...从更大的变化开始——用更大的网格搜索跨越几个数量级，如 np.logspace() 所能提供的那样——然后像上面的学习率一样下降。...与上面提到的提示一样，深度学习模型应该随着我们接近输出而不断修改和定制。

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入门 | 深度学习模型的简单优化技巧

以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧，请分享。 首先，为什么要改进模型？...像卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型具有大量的参数；实际上，我们可以调用这些超参数，因为它们原本在模型中并没有被优化。你可以网格搜索这些超参数的最优值，但需要大量硬件计算和时间。...使用 dropout：与回归模型的 Ridge 和 LASSO 正则化一样，没有适用于所有模型的优化 alpha 或 dropout。这是一个超参数，取决于具体问题，必须进行测试。...从更大的变化开始——用更大的网格搜索跨越几个数量级，如 np.logspace() 所能提供的那样——然后像上面的学习率一样下降。...与上面提到的提示一样，深度学习模型应该随着我们接近输出而不断修改和定制。

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基于TensorFlow的深度学习系列教程 1——Hello World!

为什么选择TensorFlow? 自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后，深度学习开始流行起来，也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API，让深度学习以及神经网络大放光彩。...风格的API TF Slim，tf.contrib.slim，轻量级的tf构建API，可以自动配置默认值，简化使用 Keras，更高级更抽象的API，使用Keras之后，就像叠积木一样创建模型，不过对于背后的原理隐藏的太深太深...如果做过大数据或者接触过java8的流计算，对这种数据流图应该比较了解。就是我们在程序执行前，先构建好计算的流程框架，然后执行的时候现去读取数据分配资源执行计算。...这样一方面把构建与计算分离，另一方面也可以代码自己做更深的优化。 比如上面的数据流图中，事先定义好整个网络的结构，然后计算的时候直接传入5和3，就能得到结果23了。 3....当使用第5部分中的代码构建graph时，可以直接输出graph的定义： import tensorflow as tf a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) x

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tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例

在tf1.x的环境下, 将tf2.0保存的weights转为pb模型: 如果在tf2.0下保存的模型符合上述的三个定义, 那么这个.h5文件在1.x环境下其实是可以直接用的, 因为都是通过tf.keras...高级封装了,2.0版本和1.x版本不存在特别大的区别,我自己的模型是可以直接用的....= '-1' # 这个代码网上说需要加上, 如果模型里有dropout , bn层的话, 我测试过加不加结果都一样, 保险起见还是加上吧 tf.keras.backend.set_learning_phase...(0) # 首先是定义你的模型, 这个需要和tf2.0下一毛一样 inputs = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3), name='modelInput') outputs...实战GOOGLE深度学习框架》时，由于本机安装的tensorflow为2.0版本与配套书籍代码1.4的API不兼容，只得将tensorflow降级为1.4.0版本使用，降级方法如下 1 pip uninstall

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Kubeflow Pipeline - 构建一个机器学习 Workflow

1 Overview 前面文章介绍过如何通过 Pipeline 来构建工作流，因为 Kubeflow 主要是在机器学习的场景下使用的，那么本文就简单介绍一下怎么构建一个简单 ML 的工作流。...def train_model(): mnist = tf.keras.datasets.mnist # 下载 mnist 数据集，可以离线提前下载后填写路径 # 不填就要走公网下载数据了...([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu...'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile...的流程，应该就可以创建一个非常简答的 ML Pipeline 了，当然一个完整的流程，会切分成读取数据，清洗数据(Transform)，训练，然后输出模型，大家可以按照上述的访问，分别构建 component

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Keras作为TensorFlow的简化界面：教程

将Keras作为TensorFlow工作流程的一部分的完整指南 如果TensorFlow是您的主要框架，并且您正在寻找一个简单且高级模型定义界面以使您的工作更轻松，那么本教程适合您。...II：在TensorFlow中使用Keras模型 转换KerasSequential模型以用于TensorFlow工作流 您已经找到在TensorFlow项目中找到想要重复使用的Keras 模型Sequential...=custom_input_tensor, input_shape=(None, 784))) # 像以前一样构建模型的剩余部分 model.add(Dense...当您在张量上调用模型时，您将在输入张量之上创建新的TF op，并且这些op将重新使用Variable已存在于模型中的TF实例。...任何Keras模型都可以使用TensorFlow服务（只要它只有一个输入和一个输出，这是TF服务的限制）导出，不管它是否作为TensorFlow工作流的一部分进行训练。

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小白学PyTorch | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务

【机器学习炼丹术】的学习笔记分享 参考目录： 0 为什么学TF 1 Tensorflow的安装 2 数据集构建 2 预处理 3 构建模型 4 优化器 5 训练与预测 0 为什么学TF 之前的15节课的...我见过有的大佬是TF和PyTorch一起用在一个项目中，数据读取用PyTorch然后模型用TF构建。 总之，大家有时间有精力的话，顺便学学TF也不亏，更何况TF2.0现在已经优化了很多。...2 数据集构建 # keras是TF的高级API，用起来更加的方便，一般也是用keras。...keras.layers.Dense(10)； keras中的激活层直接封装在了Dense函数里面，所以不需要像PyTorch一样单独写一个nn.ReLU()了。...损失函数和优化器还有metric衡量指标的设置都在模型的编译函数中设置完成。 上面使用Adam作为优化器，然后损失函数用了交叉熵，然后衡量模型性能的使用了准确率Accuracy。

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入门TensorFlow，这9个问题TF Boys必须要搞清楚

另外TensorFlow的编译使用的是Bazel，这是谷歌开源的一个多语言项目管理工具，要想把自定义的Op编译出来，还需要花点时间研究Bazel。...不过我可以介绍一下入门到机器学习的经历，我最开始的工作也是和大多数人一样，从事web开发，或者mobile的开发，所以我的情况应该和大多数人相同，后来我开始接触到机器学习的时候发现和之前的思维差别挺大的...佟达：对我来说，TensorFlow 1.0最重要的变化在于高阶API，比如Estimator，以及和Keras的集成，这些改变可以大幅度的减少我们构建模型的代码量。...除了性能方面的体验外，在开发中，TF的API进行的很大的修改，相比之前来说更加的人性化，感觉起来有点像numpy的感觉，所以如果不是1.0的代码，可能会不兼容，不过TF提供了转换的脚本，可以方便直接把代码转换到...实际上动态修改计算图的需求并不少见，比如训练机器翻译或者聊天机器人的模型，句子长度不一样，计算图其实是不一样的。以前，要解决这个问题，就是设定一个比较长的输入长度，对于比较短的句子，填充一些占位字符。

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TensorFlow第一 && PyTorch第二，就问你服不服！

而Keras则排名第三。Caffe不增反降，排名第四。不过在企业当中，Keras仍力压PyTorch。 一年不算短，但也不算长。...当了多年老大的TensorFlow只有23%的增长，低于第三名Keras的26%。而第四名Caffe不增反降，跌了29%。...bunny113：TF简直翔一样！我从GitHub上“偷”的1.0代码，在其他版本上都用不了，PyTorch比TF好太多！ yusuf-bengio：TF的常量老变来变去的，烦死了！...AMPLab是加州大学伯克利分校一个为期五年的计算机研究计划，初衷是使用数据去训练更加丰富的模型，从而理解人和机器如何进行合作以解决数据中的问题，包括有效的数据清理、进行可衡量的数据扩展等。...这或许就是在企业中Keras的份额仍然高于PyTorch的原因之一。 在你争我抢，合纵连横之下，中国的开源框架，什么时候才能在这样的排名上拥有自己的姓名呢？

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ArXiv最火深度学习框架：TensorFlow第一，PyTorch第二！

而Keras则排名第三。Caffe不增反降，排名第四。不过在企业当中，Keras仍力压PyTorch。 一年不算短，但也不算长。...当了多年老大的TensorFlow只有23%的增长，低于第三名Keras的26%。而第四名Caffe不增反降，跌了29%。...bunny113：TF简直翔一样！我从GitHub上“偷”的1.0代码，在其他版本上都用不了，PyTorch比TF好太多！ yusuf-bengio：TF的常量老变来变去的，烦死了！...AMPLab是加州大学伯克利分校一个为期五年的计算机研究计划，初衷是使用数据去训练更加丰富的模型，从而理解人和机器如何进行合作以解决数据中的问题，包括有效的数据清理、进行可衡量的数据扩展等。...这或许就是在企业中Keras的份额仍然高于PyTorch的原因之一。 在你争我抢，合纵连横之下，中国的开源框架，什么时候才能在这样的排名上拥有自己的姓名呢？

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【DL笔记5】一文上手TensorFlow，并搭建神经网络实现手写数字识别

那是一个很有意义的尝试，虽然Logistic regression简单，但是真的亲手手动实现并不容易（我指的是在没有任何框架的加成下），但我们也深刻理解了内部的原理，而这么原理是模型再怎么复杂也不变的...tensor和tensor之间的操作（op）搭建而成 session 会话，用于启动图，将数据feed到图中，然后运算得到结果 其他的概念先放一边，我们先搞清楚上面这几个玩意儿的关系。...比如我们定义了W和b，并给X定义了一个placeholder，那么Z和A怎么计算呢： Z = tf.matmul(X,W)+b A = tf.nn.relu(Z) 上面两个计算都属于op，op的输入为tensor...可见，我们的模型是真的训练出来了，而且效果不错。这个图中，右下角的那个奇怪的“4”都给识别出来了。唯一有争议的是第三排第三个的那个数字，我感觉是4，不过也确实有点像6，结果模式识别它为6。...这里也推荐大家试试TensorFlow的高度封装的api——Keras，也是一个深度学习框架，它可以更加轻松地搭建一个网络。之后的文章我也会介绍keras的使用。 ----

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Keras模型转TensorFlow格式及使用

由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow...此外作者还做了很多选项，比如如果你的keras模型文件分为网络结构和权重两个文件也可以支持，或者你想给转化后的网络节点编号，或者想在TensorFlow下继续训练等等，这份代码都是支持的，只是使用上需要输入不同的参数来设置...在我改进的代码中，一个是适配python 2，另一个就是会输出输入层与输出层的名字，而这个是在你使用模型的时候需要的，运行我的代码后如果成功则输出如下： begin===================...使用TensorFlow模型 转换后我们当然要使用一下看是否转换成功，其实也就是TensorFlow的常见代码，如果只用过Keras的，可以参考一下： #!...，因为这里我是对一张图做二分类预测，所以会得到这样一个结果 运行的结果如果和使用Keras模型时一样，那就说明转换成功了！

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