背景 [image.png] 本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑...训练数据准备 首先需要将处理好的训练数据保存为TFRecord格式，方便TF框架读取。 TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecords。...因此在网络的训练过程中，不得不在tensorflow的代码中穿插python代码来实现控制。...Dataset API：将数据直接放在graph中进行处理，整体对数据集进行上述数据操作，使代码更加简洁； 对接性： TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment...加载模型并预测 3.1 加载checkpoint 模型训练到一半可以中途暂停，estimator可以通过model_dir读取训练到一半的模型并进行预测、继续训练或者直接保存模型。
本文介绍基于TensorBoard工具，对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化，并对其训练过程中的损失函数（Loss）、精度指标（Metric）等的变化情况加以可视化的方法。 ...在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归与基于Python TensorFlow Keras Sequential的深度学习神经网络回归中...但是，一直没有介绍过基于tensorflow库中的TensorBoard工具，对神经网络模型，以及其训练过程中各项参数变化情况加以可视化的方法；这篇文章就对其加以具体介绍。...它提供了各种图表和面板，可以展示模型的训练过程、性能指标、网络结构、数据分布等信息。 首先，为了使用TensorBoard进行可视化，需要在代码中添加TensorBoard的回调函数。...在界面上，你可以查看模型的架构、性能指标、激活直方图等信息。如下图所示。
Keras 在TensorFlow 1.4版本中，Keras从tf.contrib.keras转移到tf.keras核心包。...Keras目前是一个广受欢迎的机器学习框架，它的高级API接口能大大缩短从付诸想法到实践的时间。Keras平滑地集成了其他core TensorFlow功能，包括Estimator API。...事实上，通过调用tf.keras.estimator.model_to_estimator函数，大家可以从任何Keras模型中构建Estimator。.../versions/r1.4/programmers_guide/datasets 介绍Dataset API的幻灯片(带有讲者注释) http://.cn/RlWCD1b 分布式训练&评估Estimator...TensorFlow 1.4还引入了效用函数tf.estimator.train_and_evaluate，这能简化训练、评估以及 输出Estimator模型的过程。
前两期我们分别讲到了机器学习的概念和具体步骤，今天让我们来看到第三讲，使用TensorFlow Estimator进行机器学习。 回顾之前内容： 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么?...在本期视频，我们将用少部分代码训练一个简单的分类器。 TensorFlow Estimator 为了训练分类器，我们将使用TensorFlow。谷歌的开源机器学习库。...TensorFlow有很庞大的API，但是我们要关注的是当中的高级API，称为Estimator(估算器)。...输入函数的作用是创建TensorFlow操作，从而从模型中生成数据。 ? 如今我们从原始数据到输入函数，通过数据，通过特征列的映射，进入到模型中。注意，我们对特征使用定义特征列的相同名称。...Estimator API 为我们提供了很棒的工作流程，从获取原始数据，通过输入函数传递，设立特色列和模型结构，运行训练，进行评估。
前两期我们分别讲到了机器学习的概念和具体步骤，今天让我们来看到第三讲，使用TensorFlow Estimator进行机器学习。...在本期视频，我们将用少部分代码训练一个简单的分类器。 TensorFlow Estimator 为了训练分类器，我们将使用TensorFlow。谷歌的开源机器学习库。...TensorFlow有很庞大的API，但是我们要关注的是当中的高级API，称为Estimator(估算器)。...输入函数的作用是创建TensorFlow操作，从而从模型中生成数据。 如今我们从原始数据到输入函数，通过数据，通过特征列的映射，进入到模型中。注意，我们对特征使用定义特征列的相同名称。...Estimator API 为我们提供了很棒的工作流程，从获取原始数据，通过输入函数传递，设立特色列和模型结构，运行训练，进行评估。
reinitializable：这是种比较复杂的方式，简单来说也就是使你可以从多个不同的 Dataset 对象获取数据，详细可见 Creating an iterator。...labels = train_iterator.get_next() return features, labels 而其中的 map 函数的参数 parser 也是一个函数，用于将图片和标签从...该函数需要返回一个定义好的 tf.estimator.EstimatorSpec 对象，对于不同的 mode，所必须提供的参数是不一样的： 训练模式，即 mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN...Ｎotes 关于 num_epochs 如果你设置 num_epochs 为比如说 30，然而你在训练的时候看到类似如下的控制台输出： INFO:tensorflow:global_step/sec:...in tf.estimator | TensorFlow Example using TensorFlow Estimator, Experiment & Dataset on MNIST data
TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说，使用这些库比使用低级功能更简单。...Experiment、Estimator和DataSet框架以及它们之间的交互。 我们在本文中将使用MNIST作为数据集。这是一个使用起来很简单的数据集，可以从TensorFlow官网获取到。...Estimator（估算器）类 Estimator类代表了一个模型，以及如何对这个模型进行训练和评估。...TensorFlow官网上有更多有关使用Dataset API的文档。 有2个版本的Estimator类。...Slim是一个用于定义TensorFlow中复杂模型的轻量级库。它定义了预定义的架构和预先训练的模型。
这个实验的计划是： 获得预先训练的BERT模型检查点 提取针对推理优化的子图 使用tf.Estimator创建特征提取器 用T-SNE和嵌入式投影仪探索向量空间 实现最近邻搜索引擎 用数学加速最近邻查询...它也可以作为与tf.Estimator API接口的工作示例。 需要做些什么？ 对于熟悉TensorFlow的读者来说，完成本指南大约需要30分钟。 相关代码 这个实验的代码可以在Colab中找到。...从预先训练的BERT检查点开始。...如何从文本数据库中检索与查询最相似的样本？答案是最近邻搜索。 在形式上，将解决搜索问题定义如下： 给定一组点的小号在向量空间中号，并查询点Q ∈ 中号，发现在最近点小号到Q。...按升序排序D - 提供最相似样本的索引 从知识库中检索所述样本的标签 为了简单地实现这一点将在纯TensorFlow中实现。
当前 Ascend910 上支持TensorFlow的三种API开发的训练脚本迁移：分别是Estimator，Sess.run，Keras。 2. 迁移流程 3....Estimator 迁移要点 ① Estimator迁移 EstimatorAPI属于TensorFlow的高阶API，在2018年发布的TensorFlow1.10版本中引入，它可极大简化机器学习的编程过程...类对象作为运行参数； 执行训练，在 Estimator 上调用训练方法 Estimator.train()，利用指定输入对模型进行固定步数的训练。...针对 Estimator 的训练脚本迁移，我们也按照以上步骤进行，以便在异腾910处理器上训练。 ③ Estimator 迁移的详细步骤 0....创建 Estimator 利用指定输入对模型进行固定步数训练。 将TensorFlow的Estimator迁移为NPUEstimator。
除了入门的 Keras，用于研究的 Eager Execution 和用于大规模训练的 Estimator 也都有中文介绍。...高阶 API Keras：用于构建和训练深度学习模型的 TensorFlow 高阶 API。...Estimator：一个高阶 API，可以提供已准备好执行大规模训练和生产的完全打包的模型。 导入数据：简单的输入管道，用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。...检查点：保存训练进度并从保存的地方继续训练或推断。 特征列：在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集：使用 tf.data 输入数据。...创建自定义 Estimator：编写自己的 Estimator。 加速器 使用 GPU：介绍了 TensorFlow 如何将操作分配给设备，以及如何手动更改此类分配。
》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API（Estimator、Experiment 和 Dataset）训练模型。...TensorFlow 中有许多流行的库，如 Keras、TFLearn 和 Sonnet，它们可以让你轻松训练模型，而无需接触哪些低级别函数。...Estimator Estimator（评估器）类代表一个模型，以及这些模型被训练和评估的方式。...Experiment Experiment（实验）类是定义如何训练模型，并将其与 Estimator 进行集成的方式。...tf.estimator.Estimator in TF v1.3""" import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist
从图4中可以看到，当参数被调整到小白球的位置时，将无法达到最优点。 ? 图4. 异步模式训练深度学习模型存在的问题示意图 在tensorflow中异步训练是默认的并行训练模式。...如果使用tensorflow estimator接口来分布式训练模型的话，在同步模式下需要适当减少训练步数（相对于采用异步模式来说），否则需要花费较长的训练时间。...Tensorflow estimator接口唯一支持的停止训练的条件就全局训练步数达到指定的max_steps。...最后，tensorflow官方终于也在1.11版本中支持了allreduce的分布式训练策略CollectiveAllReduceStrategy，其跟estimator配合使用非常方便，只需要构造tf.estimator.RunConfig...使用CollectiveAllReduceStrategy的伪代码 分布式tensorflow 推荐使用 TensorFlow Estimator API 来编写分布式训练代码，理由如下： 开发方便，比起
引言 TensorFlow从15年10月开源至今，可谓是发展迅猛，从v0.5到如今的v2.0.0-alpha，经历了无数个功能特性的升级，性能、可用性、易用性等都在稳步提升。...相对来说，对于我们工业界，大家可能更关注分布式TensorFlow的发展，本文尝试梳理下分布式TensorFlow从问世到现在经历过的变迁。...High-level 分布式编程模型 TensorFlow提供Estimator和Dataset高阶API，简化模型构建以及数据输入，用户通过Estimator和Dataset高阶API编写TensorFlow...Estimator代表一个完整的模型，它提供方法用于模型的训练、评估、预测及导出。下图概括了Estimator的所有功能。 ?...提供了一系列开箱即用的常见Estimator，例如DNNClassifier，LinearClassifier等 使用Estimator编写应用时，需将数据输入从模型中分离出来。
此外，应用在研究和实验方面的 Eager Execution 和分布式大规模训练的 Estimator 接口也有给出教程介绍使用。 ?...指南 指南主要是深入介绍了 TensorFlow 的工作原理，包括以下的部分。 高阶 API Keras，用于构建和训练深度学习模型的 TensorFlow 高阶 API。...Estimator，一个高阶 API，可以提供已准备好执行大规模训练和生产的完全打包的模型。 导入数据，简单的输入管道，用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。...检查点，保存训练进度并从您停下的地方继续。 特征列，在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集，使用 tf.data 输入数据。...创建自定义 Estimator，编写自己的 Estimator。 加速器 使用 GPU - 介绍了 TensorFlow 如何将操作分配给设备，以及如何手动更改此类分配。
前言 Google官方给出了两个tensorflow的高级封装——keras和Estimator，本文主要介绍tf.Estimator的内容。...tf.Estimator的特点是：既能在model_fn中灵活的搭建网络结构，也不至于像原生tensorflow那样复杂繁琐。...相比于原生tensorflow更便捷、相比与keras更灵活，属于二者的中间态。 实现一个tf.Estimator主要分三个部分：input_fn、model_fn、main三个函数。...分布式训练 对于单机单卡和单机多卡的情况，可以通过tf.device('/gpu:0')来手动控制，这里介绍一下在多机分布式情况下Estimator如何进行分布式训练。...Estimator的分布式训练和原生Tensorflow的分布式训练类似，都需要提供一份“集群名单”，并且告诉每一台机器他是名单中的谁，并在每台机器上运行脚本。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练...How to use Batch Normalization with TensorFlow and tf.keras to train deep neural networks faster 训练深度神经网络可能非常耗时...在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...这是必需的，因为批量标准化在训练期间与应用阶段的操作方式不同。在训练期间，z分数是使用批均值和方差计算的，而在推断中，则是使用从整个训练集估算的均值和方差计算的。 ?...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。
最后，使用estimator.train()方法，传入train_input_fn和max_steps，开始训练。 这是使用estimator API进行模型训练的基本流程。...在一台有8块P40的机器上，使用tensorflow1.15和python3运行run_classifier.py，在开始训练后，如果执行nvidia-smi命令查看GPU的使用情况，会得到这样的结果：...最后，我们要修改model_fn本身，将不同mode下的返回值类型从tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec改为tf.estimator.EstimatorSpec。...3.png 在Google公开的BERT代码中，从optimization.py可以看出，模型训练时没有用tensorflow内置的优化器，而是通过继承tf.train.Optimizer，并重写apply_gradients...训练步数被用于控制estimator的训练。
TensorFlow 2.0 在 GPU 上有很多性能改进。通过几行代码，并利用 Volta 和图灵 GPU 上的混合精度，TensorFlow 2.0 的训练性能最高提升 3 倍。...TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。...Autograph 地址：https://www.tensorflow.org/guide/function 当然，为了消除用户对于从 1.x 迁移到 2.0 版本的顾虑，谷歌推出了一份迁移指南。...tf.estimator： tf.keras.optimizers 代替了之前在 tf.estimator.DNN/Linear/DNNLinearCombined 中使用的 estimator——tf.compat.v1...训练完模型后，最后就是做推断了： ? ?
AdaNet提供以下特征： Estimator API，可轻松训练、评估和服务AdaNet模型。 学习在TensorFlow中集成用户定义的子网。...快速且易于使用 AdaNet实现了TensorFlow Estimator接口，通过封装训练、评估、预测和服务导出，大大简化了机器学习编程。...已经在其系统中集成TensorFlow模型的用户可以轻松地将他们的TensorFlow代码转换为AdaNet子网，并使用adanet.Estimator提高模型性能，同时获得学习保证。...在最简单的情况下，AdaNet允许用户将独立子网从线性模型集成到用户定义的DenseNet / AmoebaNet式网络上。...但是，考虑到你使用AdaNet，可以考虑整合50个DNN进行探索、训练和选择等流程，此外，由于AdaNet是作为TensorFlow Estimator实现的，如果这就是你想要的，可以很容易地增加机器数量
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
