这样对于深度框架的调试就特别容易，如果你使用TensorFlow或者Keras，底层的实现都是C/C++，无法很好地进行底层的调试；第二，PyTorch使用动态图，而TensorFlow这样的框架使用静态图...这就是说当你使用TensorFlow框架编译一个深度模型，模型就是固定的，不容易改变，而PyTorch的动态图提供了更多的灵活性，特别是对RNN网络。...在这个过程中原来out变量指向的那个张量并没有被修改。 那么问题来了，为什么PyTorch官方的实现中，使用+=的写法没有问题，而我自己代码中这样写就有问题了呢？...这是因为官方的ResNet中forward()函数中进行相加赋值操作以后就是一个relu激活函数，而激活函数层不需要反向传播，所以是没问题的；而我自己设计的网络中后面还有别的层，所以就不能这样写了。...通过两天的调试，我发现我的模型大部分参数是位于GPU上的，而模型中的一些层却在CPU上，所以导致了这个问题。 注：在调试程序的时候怎么查看模型是否在GPU上呢？
第一次听说Appsee这个工具是在宋星老师在上海的课堂上讲到APP监测分析模块的时候。但是为什么会吸引我？...那么Touch Heatmap的业务应用场景和网站热图一致，比如页面上哪些内容更受用户关注？哪些重要按钮被用户忽略了？一些用户经常点击的地方却没有任何反应等等。 ?...2.User Recordings 用户行为轨迹录像 在网站端的热图工具中Clicktale等工具也具有用户行为录像的功能，然而在PC网站端的单个用户行为轨迹录像在数据分析中一直被诟病，因为从统计学的意义来讲...，让你感觉就像在观看用户的操作一样。...而更值得一提的是，大家都知道APP监测工具都有系统崩溃报告，但是很痛苦的是，到底为什么崩溃了？在哪崩溃了？系统没有告诉你，真的好让人崩溃！
）：5 bits Significand precision（尾数精度）：11 bits （有10位被显式存储） ?...模型中的所有常量值都存储在 16 位浮点数而不是 32 位浮点数中；由于这些常量值通常在整个模型尺寸中占主导地位，因此通常会将模型的尺寸减小约一半。 精确度损失可忽略不计。...深度学习模型通常能够在使用相较于最初训练时更少精确度的情况下，产生良好的推理结果。并且在我们对多个模型的实验中，我们发现推理质量几乎没有损失。...以下是在 MobileNet V1 和 V2 模型以及 MobileNet SSD 模型的一些测试结果。...我们已经增强了 TensorFlow Lite GPU 代理，以接收 16 位精度参数并直接运行（而无需像在 CPU 上那样先进行转换）。
图2 Docker Hub中的TensorFlow镜像检索 回到安全的角度来看，容器镜像作为开源软件使用的一个载体，要解决容器镜像的安全问题，那么开源软件所面临的安全风险，是必然要考虑的一个问题。...图3 开源软件项目缺陷总数 开源软件带来的安全风险[2]，近年来频繁的被揭露出来。例如，2017年，Equifax指责开源Apache Struts被用于网络攻击，导致了1.43亿条记录的泄露。...gzip和bzip2使用Go的标准库，所以相对安全；xz由于没有使用原生的Go去实现，又由于其使用由C编写的XZ Utils开源项目，所以存在C程序恶意写入的可能，一旦被写入会导致执行任意代码漏洞，而只要有一个漏洞...2镜像传输 容器镜像在下载和上传时需保证完整性和秘密性，以下建议有助于抵御如中间人攻击等威胁： （1）数字签名。上传者主动给要上传的镜像签名，下载者获取镜像时先验证签名再使用，防止其被恶意篡改。...由上图可以看出，报告中已经将高、中、低以及可忽略的漏洞友好的分类显示出来，其中高危漏洞1个，中危漏洞50个，低危漏洞78个，可忽略漏洞24个。此处我们将高危漏洞找出，具体漏洞如下图所示。 ?
本文的主要目的是为TensorFlow提供一个对初学者友好的介绍，我假设您已经知道一些python知识。 TensorFlow的核心组件是通过边遍历所有节点的计算图和张量。我们来逐个简单介绍一下。...上面的图有点复杂，难以理解。我们看看它的简化版本： ? 上图显示了一些简化的张量。随着维度的不断增加，数据表示将变得越来越复杂。例如，一个3x3的张量，我可以简单地称它为3行和列的矩阵。...当我们按照图中所示的方式构造一个图时，很自然的是，在同一级中的节点，例如c和d，彼此独立，这意味着没有必要在计算d之前计算c。 因此它们可以并行执行。...在流到达可以处理的节点之前，减少流造成的延迟非常重要。一个方法是使用有损压缩减小尺寸。 张量的数据类型可以发挥重要作用，让我们来理解为什么。很明显机器学习中的操作中有更高的精度。...因此，Tensorflow会自动将32位浮点数转换为16位表示，忽略所有可忽略的数字。如果它是64位数，则会将其大小减少近一半。如果将64位数压缩到16位将几乎缩小75％。
你在本节的任务是理解开始代码，以便稍后对其改进。 你应该看到，在文档中的说明和启动代码只有微小的差别。它们对应于可视化的函数，并且在注释中被标记。此处可忽略。...在 reshape 中的「-1」意味着「计算机，计算出来，这只有一种可能」。在实际当中，这会是图像在小批次（mini-batch）中的数量。...梯度然后被用来更新权重和偏置。学习率为 0.003。 最后，是时候来运行训练循环了。到目前为止，所有的 TensorFlow 指令都在内存中准备了一个计算图，但是还未进行计算。...这就是为什么它有一个延迟执行模型，你首先使用 TensorFlow 函数在内存中创造一个计算图，然后启动一个执行 Session 并且使用 Session.run 执行实际计算任务。...它们的神经元重复使用相同的权重，在一次训练迭代中，通过冻结（限制）一些不会对它们起作用的权重，dropout 能够有效地工作。 ? 加油吧，去打破 99％的限制。
因为该项目使用了 TensorFlow.js，所有繁重的工作都发生在浏览器和 JavaScript 中！...将二维图像展开成一维向量的效果图。 我编写了自己的 sprite 表生成器，并在「石头剪刀布」数据集上运行它。结果看起来很疯狂。您可以看到这样的图像： ? 转换成这样的集合： ?...Python 源代码在这个项目的 spritemaker 文件夹中，因此如果你要对完全不同的数据集执行类似的操作，可以用它创建自己的 sprite 表。...我们的模型应该很好地泛化（只要新的图像在复杂性和样式上与训练数据相似）。 如果点击「查看训练后模型」，会看到一些很好的结果！ ?...正如在这里看到的，布被意外地归类为剪刀 6 次。这是有道理的，有时候布看起来有点像剪刀。像上面这样的混淆矩阵可以帮助我们找出需要解决的问题。
选自Github 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架，在这篇文章中，我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。...创建所需的变量后，数据和线之间的误差是可以被定义（计算）的。定义的误差被嵌入到优化器（optimizer）中。然后启动 TensorFlow，并重复调用优化器。...你可以简单理解为权重被保存到 .chkp.data 文件中，你的图和元数据被保存到 .chkp.meta 文件中。...简而言之，你可以使用 Protobufs 作为： 一种未压缩的、人性化的文本格式，扩展名为 .pbtxt 一种压缩的、机器友好的二进制格式，扩展名为 .pb 或根本没有扩展名 这就像在开发设置中使用 JSON...下面让我们看一下结果文件夹的屏幕截图： ? 一些随机训练的结果文件夹的屏幕截图 该模型已经在步骤 433,858,1000 被保存了 3 次。为什么这些数字看起来像随机？
所以几名AI研究员受Torch的编程风格启发，决定在Python环境中实现Torch，也就有了PyTorch。 开发者还给PyTorch增加了一些很酷的功能，Siraj主要介绍了其中两点： 1....那么当命令C=B*A被执行时，这一行命令实际上并没有被计算，而是生成了一个计算操作或者符号图，然后程序将符号图转为函数。该函数在编译时会被调用，所以计算实际上在代码的最后一步才执行。...PyTorch的第二个关键特性是动态计算图 PyTorch的计算图是在运行过程中被定义的，因此在程序运行时系统生成了计算图的结构。...Tensorflow的计算图则是先定义后运行，我们先在（计算）图结构中定义条件和迭代，这就好像在运行之前先将完整的程序写好，因此Tensorflow的灵活性更差些。...但是在Tensorflow中我们只定义一次计算图，然后我们可以多次执行该计算图。这样做最大的好处在于我们可以在最开始时就优化好计算图。
这些天一直在弄redis源码的事情，忽略了应用方面的事情，我的电脑比较卡，所以今晚也没截几张图，见谅。...如果你实在是找不到，或者说你下载的不是6代版本或以上，没有自带，私信我我给你。 可以看到在这个目录里面有一个makefile文件，那就很好办了。 不过做完库之后如果要自己拖来拖去的，终究是麻烦。...其实连测试函数他们都给你准备好了，在hedis文件夹中还有个文件夹，example，里面有个example.c文件。...这东西配置完，你虚拟机重启之后就没了，永久配置好像在我的另一篇博客里有，动态库专栏下。...最后的运行效果： 来讲一下那几个函数 都用了人家，当然要对人家多一些了解了嘛： 电脑要没电了我就长话短说了，示例可以去那个example里面都有。
我们仍然处于在深度学习领域中应用博弈论的早期阶段，但是我要指出的是一些有关机器学习的论文，已经有了博弈论的影子。David Balduzzi设计了一个深度学习的框架，该框架使用了博弈论的方法。...这种方法非常好，适用于解决我们的疑惑。他使用了几张图（是关于对抗神经网络的图）来表明他的方法的优点： 要是所有的教科书都使用这种方法，那该多好！...数学给予了我们抽象，并帮助我们来理解复杂的系统。然而，任何一种形式的抽象都有它的局限性。因为一些细节被忽略掉了。我们通过使用几何、力学以及逻辑来勾勒出这些复杂的系统的工作原理。...这就需要算法来寻找最佳的解决方案。然而我们希望我们使用机器学习方法训练出的模型，没有过度拟合数据，并且能够很好地处理从未遇到过的数据。我们希望我们的模型能够对未知作出预测。...在一些文章中，这些限制被称为“先验”（我并不喜欢这种称谓），或者说优化问题中的正则化。 正则化的来源是什么？我们该如何选择一个好的正则化？我们该如何合理地处理信息？
到目前为止，所有的 TensorFlow 指令都在内存中准备了一个计算图，但是还未进行计算。...这就是为什么它有一个延迟执行模型，你首先使用 TensorFlow 函数在内存中创造一个计算图，然后启动一个执行 Session 并且使用 Session.run 执行实际计算任务。...在此时，图无法被更改。 由于这个模型，TensorFlow 接管了分布式运算的大量运筹。...实际上，在最大池化层中，神经元的输出是在 2x2 的分组中被处理，最后仅仅保留输出最大强度的神经元。...它们的神经元重复使用相同的权重，在一次训练迭代中，通过冻结（限制）一些不会对它们起作用的权重，dropout 能够有效地工作。 然后模型的准确度就突破 99% 了！ ?
PyTorch采用动态计算图，比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导，使用者在修改神经网络，比如说新加一层时，不需要像在其他框架中一样全部推倒重来。...然而，云知声资深AI技术专家、NLP负责人刘升平博士对『量子位』表示，Beta阶段的PyTorch还缺乏一些关键特性，短期难以撼动TensorFlow的地位。另外，他还表示，框架的竞争还会继续下去。...以下内容译自Google Research Blog，译者量子位+GNMT 在机器学习中，用于训练和推断的数据通常需要经过预处理环节，在这个环节中，多端输入的数据（例如图像）被缩放到相同的规格并堆叠成批...然后，TensorFlow这样的高性能深度学习库才能够在批处理的全部输入数据上并行运行相同的计算图。 批处理利用现代GPU和多核CPU的SIMD（单指令多数据）功能来加快执行速度。...尽管我们仅展示了句子的单个解析树，但是相同的网络可以在任意形状和大小的多个解析树上运行并对操作进行批处理。 TensorFlow Fold库最初将从每个输入构建单独的计算图。
图1 左：人类演示动作；中：计算机中对动作的模拟；右：真实的机器人模仿人类动作 但是要想成功地实现“模仿”，机器人必须要弄清楚自己的行为是否与人类展示的行为一致，尽管机器人和人类之间的视角（viewpoint...在嵌入空间中，多个视点共同出现（cooccurring）的帧会彼此吸引，而相同视频中邻近时间步长的视觉上相似的帧会被拉开。...所以，研究者通过一些强调理解交互行为和动作的任务来对这些表征进行评估：比如，对展示的倒水动作进行分类、理解操作任务中的各个阶段、让机器人模拟人类动作。...图4，时间对比网络，Time-Contrastive Networks (TCN)在嵌入空间中，从相同时间点上不同视角获得的Anchor 和正图像之间的距离会更近，同时，它们与从相同序列但是时间点上不同的负图像之间的距离要远一些...图5 单视角TCN：正图像在anchor周边的小窗中被选择，负图像在同样序列的不同时间步中被选择。 时间对比网络（TCN）：多视点观察中的自监督学习 ?
在本章中，我们将介绍 CNN 的起源，构建它们模块的外观以及如何使用 TensorFlow 实现它们。然后我们将介绍一些最好的 CNN 架构。 ...图13-5 用两个过滤器得到两张特征映射 现在，如果一个图层中的所有神经元都使用相同的垂直线卷积核（以及相同的偏置项），并且将网络输入到图 13-5（底部图像）中所示的输入图像，则该图层将输出左上图像...在这个例子中，我们使用一个2×2的核，步幅为 2，没有填充。 请注意，只有每个核中的最大输入值才会进入下一层。 其他输入被丢弃。 ?...网络的其余部分不使用任何填充，这就是为什么随着图像在网络中的进展，大小不断缩小。...练习 （这章的负责人没有翻译练习题，之后我补上） ***
修改完数据存储路径后，通过 cifar10.maybe_download_and_extract()来下载数据，下载期间如果数据存在于数据文件夹中则跳过下载数据，反之下载数据。...，每个训练集用二进制格式存储了10000张32*32的彩色图像和图相对应的标签，没个样本由3073个字节组成，第一个字节未标签，剩下的字节未图像数据 test_batch.bin 存储1000张用于测试的图像和对应的标签...注2： 使用tf.train.string_input_producer() 创建完文件名队列后，文件名并没有被加入到队列中，如果此时开始计算，会导致整个系统处于阻塞状态。...常用的图像数据增强方法如下表 方法 说明 平移 将图像在一定尺度范围内平移 旋转 将图像在一定角度范围内旋转 翻转 水平翻转或者上下翻转图片 裁剪 在原图上裁剪出一块 缩放 将图像在一定尺度内放大或缩小...颜色变换 对图像的RGB颜色空间进行一些变换 噪声扰动 给图像加入一些人工生成的噪声 注3： 使用数据增强的方法前提是，这些数据增强方法不会改变图像的原有标签。
于是，我将新的 csproj 文件结构也进行简化，用思维导图进行了分割。总结成了下图： ? 比较两个思维导图之后，是不是发现其实两者本是相同的格式。...在这里写属性就像在代码中定义属性或变量一样，只要写了，就会生成一个指定名称的属性。...具体是编译过程中的哪个环节哪个组件使用了此属性，我们后面会说。 从这个角度来说，如果你没有任何地方用到了你定义的属性，那为什么还要定义它呢？是的——这只是浪费。...常规的 C# 编译 None 没啥特别的编译选项，就为了执行一些通用的操作（或者是只是为了在 Visual Studio 列表中能够有一个显示） Folder 一个空的文件夹，也没啥用（不过标了这个文件夹...思维导图的括号中我已说明了含义。前面是为了导入属性（props），后面是为了导入 Targets。
Keras 地址：https://keras.io/keras_3/ 被 250 多万开发者使用的 Keras，迎来 3.0 版本 Keras API 可用于 JAX、TensorFlow 和 PyTorch...Keras 模型时，你可以选择使用 JAX 训练、TensorFlow 训练、PyTorch 训练，也可以将其作为 JAX 或 PyTorch 模型的一部分，上述操作都没有问题。...Keras 3 在 JAX 和 PyTorch 中提供了与 tf.keras 在 TensorFlow 中相同程度的低级实现灵活性。 预训练模型。你现在可以在 Keras 3 中使用各种预训练模型。...如果你还不习惯使用 Keras 3，可以选择忽略新版本的更新，继续将 Keras 2 与 TensorFlow 结合使用。 Keras 3 支持所有后端的跨框架数据 pipeline。...该团队设计的 API 使模型定义、训练逻辑和分片配置完全独立，这意味着模型可以像在单个设备上运行一样， 然后，你可以在训练模型时将分片配置添加到任意模型中。
此外，在构建神经网络结构方面还有其他一些有趣的文章，因此，虽然我的库遵循非常相似的模式（静态计算图和依赖类型），但我并没有过多地关注类型系统。...这种方法的可用性和可调试性对我来说是非常有价值的，以至于我甚至不想回到 TensorFlow 的处理方式。同时，我很高兴图形一旦被定义就是静态的。...此外，它完全否认了编译器在内联方面做的努力：被调用的函数直到运行时才知道。 那么基于图的设计呢？在这里，每个节点都在内存中被放置在自己的位置，并且可以通过索引指向其祖先。...这种方法的一个直接缺点是模糊了图的所有权结构，使克隆和序列化/反序列化变得困难：因为节点可以被重复利用，单纯的克隆/反序列化将导致创建相同节点的多个副本。...此时，代码在正向传递中不会缓存任何子图的结果：如果一个节点在正向传递中被用了两次，所有依赖它的计算将会执行两次。
现在，如果一个图层中的所有神经元都使用相同的垂直线卷积核（以及相同的偏置项），并且将网络输入到图 13-5（底部图像）中所示的输入图像，则该图层将输出左上图像。...TensorFlow 实现 在 Tensorflow 中，每个输入图像的通常被表示为三维张量 ? 。 一个小批次被表示为四维张量 ? 。 卷积层的权重被表示为四维张量 ? 。...在这个例子中，我们使用一个2×2的核，步幅为 2，没有填充。 请注意，只有每个核中的最大输入值才会进入下一层。 其他输入被丢弃。 ? ...网络的其余部分不使用任何填充，这就是为什么随着图像在网络中的进展，大小不断缩小。...初始模块中的六个数字表示模块中每个卷积层输出的特征映射的数量（与图 13-10 中的顺序相同）。 请注意，所有的卷积层都使用 ReLU 激活函数。
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