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TensorFlow2.X学习笔记(4)--TensorFlow低阶API之AutoGraph相关研究

解释：Python中的函数仅仅会在跟踪执行函数以创建静态图的阶段使用，普通Python函数是无法嵌入到静态计算图中的，所以 在计算图构建好之后再次调用的时候，这些Python函数并没有被计算，而TensorFlow...Python中的列表和字典等数据结构变量是无法嵌入到计算图中，它们仅仅能够在创建计算图时被读取，在执行计算图时是无法修改Python中的列表或字典这样的数据结构变量的。...1、tf.Module 因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用...# 获得model中的变量 model.variables # 获得model中的可训练变量 model.trainable_variables model.layers[0].trainable...= False #冻结第0层的变量,使其不可训练 model.submodules #获得每层model的情况 ## Sequence of all sub-modules. ## Submodules

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【tensorflow2.0】AutoGraph和tf.Module

前面我们介绍了Autograph的编码规范和Autograph转换成静态图的原理。 本篇我们介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。...一种简单的思路是定义一个类，并将相关的tf.Variable创建放在类的初始化方法中。而将函数的逻辑放在其他方法中。...因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。...除了利用tf.Module的子类化实现封装，我们也可以通过给tf.Module添加属性的方法进行封装。...层的变量,使其不可训练 model.trainable_variables [<tf.Variable 'dense_1/kernel:0' shape=(4, 2) dtype=float32, numpy

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深度学习框架哪家强？MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取

生成CNN / RNN网络结构（通常在最后一层上不激活） 指定损失函数（交叉熵与softmax是一起指定的），优化器并初始化网络权重+会话 用mini-batch的方式来训练训练集并使用自定义迭代器（所有框架都使用公共的数据库...每个32×32像素的图像转化为张量的形式（3,32,32），像素值从0-255归一化到0-1。...例如：汽车图像的相关参数 y=（0,1,0,0,0,0,0,0,0,0），其标签是= [飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船 ，卡车] 在IMDB数据集上训练RNN（GRU,门控循环单元） 性能对比...1、上面的例子（Keras除外），为了便于比较，尝试使用相同级别的API，因此都使用相同的生成器函数。 对于MXNet和CNTK，我尝试了一个更高级别的API，在这里我使用了框架的训练生成器函数。...对于我们会进行的输入输出活动以及可能在运行中进行预处理和数据增强的情况，自定义的生成器将对性能产生更大的影响。

1.2K30

机器学习 学习笔记（17） 集成学习

对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过重采样法（re-sampling）来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得的样本集对基学习器进行训练。...1/m # 同时，程序还会建立另一个列向量aggClassEst， # 记录每个数据点的类别估计累计值 # AdaBoost算法的核心在于for循环，该循环运行numIt次或者直到训练错误率为0为止 #...对一些能在预测出类别标记的同事产生分类置信度的学习器，其分类置信度可以转化为类概率使用，若此类值未进行规范化，则必须使用一些技术如Platt缩放、等分回归等进行校准后才能作为类概率使用。...Stacking先从初始数据集训练处初级学习器，然后生成一个新的数据集用于训练次级学习器，在这个心数据集中，初级学习器的输出被当做样例输入特征，而初始样本的标记仍被当做样例标记。...理论上来说，若数据生成模型恰在当前考虑的模型中，且数据噪声很少，则BMA不差于Stacking，然而在现实应用中无法确保数据生成模型一定在当前考虑的模型中，甚至可能难以用当前考虑的模型来近似。

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加速100倍，性能媲美SOTA！浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

不幸的是，由于隐私或版权原因，在很多情况下，原始数据无法发布，用户只能使用预先训练好的模型，反过来，这对 KD 应用于更广泛的领域构成了主要障碍。...具体来说，该研究用共同特征学习的目标来训练一个轻量级生成器，该生成器可以适应为在 k 步内合成不同的实例，表述为元学习问题的形式：  其中 是元学习的内循环（inner loop），它指的是从用于...另一方面，外循环（outer loop）试图通过隐式优化式子 (4) 的第一项来使不同样本均能在 k 步优化中可达。优化方程 (6) 会自然地形成一个元学习问题，其中要用到初始化 来实现快速适应。...受元学习先前工作的启发，该研究应用一阶近似来进一步加速梯度计算，将 3 中的高阶梯度视为常数并替换 ，在这种情况下，方程 7 中的梯度计算只涉及一阶梯度，可以简化为： 一阶近似直接使用在内循环中的自适应生成器上计算的梯度来更新元生成器...此外，通过使用自适应生成器和元生成器之间的参数差异来逼近方程 9 中的梯度，可以实现更有效的梯度近似，这进一步将方程 9 简化为： 综上所述，可以对元生成器进行如下优化： 算法 1 分为三个阶段：用于数据合成的

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加速100倍，性能媲美SOTA，浙大提出无数据知识蒸馏新方法FastDFKD

不幸的是，由于隐私或版权原因，在很多情况下，原始数据无法发布，用户只能使用预先训练好的模型，反过来，这对 KD 应用于更广泛的领域构成了主要障碍。...具体来说，该研究用共同特征学习的目标来训练一个轻量级生成器，该生成器可以适应为在 k 步内合成不同的实例，表述为元学习问题的形式： 其中 是元学习的内循环（inner loop），它指的是从用于...另一方面，外循环（outer loop）试图通过隐式优化式子 (4) 的第一项来使不同样本均能在 k 步优化中可达。优化方程 (6) 会自然地形成一个元学习问题，其中要用到初始化 来实现快速适应。...受元学习先前工作的启发，该研究应用一阶近似来进一步加速梯度计算，将 3 中的高阶梯度视为常数并替换 ，在这种情况下，方程 7 中的梯度计算只涉及一阶梯度，可以简化为： 一阶近似直接使用在内循环中的自适应生成器上计算的梯度来更新元生成器...此外，通过使用自适应生成器和元生成器之间的参数差异来逼近方程 9 中的梯度，可以实现更有效的梯度近似，这进一步将方程 9 简化为： 综上所述，可以对元生成器进行如下优化： 算法 1 分为三个阶段：用于数据合成的

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VARIATIONAL RECURRENT AUTO-ENCODERS 详解

该模型是生成模型，因此可以从隐藏空间的样本生成数据。 这项工作的一个重要贡献是该模型可以利用未标记的数据，以便通过初始化权重和网络状态来促进对RNN的监督训练。...简介 我们提出了一种基于变分贝叶斯的新RNN模型：变分循环自动编码器（VRAE）。 该模型类似于自动编码器，因为它学习了一个编码器，用于学习从数据到潜在表示的映射，以及从潜在表示到数据的解码器。...VRAE允许将时间序列映射到潜在表示，并且它允许对时间序列进行有效的，大规模的无监督变分学习。 此外，训练有素的VRAE为标准RNN提供了合理的权重初始化和网络状态。...使用权重和从VRAE获得的网络状态初始化标准RNN可能会使训练更有效，并且可能避免爆炸性梯度问题并实现更好的分数....方法 SGVB 由Kingma＆Welling（2013）和Rezende等人独立开发的随机梯度变分贝叶斯（SGVB） 是一种训练模型的方法，其中假设使用一些未观察到的连续随机变量z生成数据。

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最基本的25道深度学习面试问题和答案

如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作，那么这些问题会对你有所帮助。 1、什么是深度学习? 深度学习涉及获取大量结构化或非结构化数据，并使用复杂算法训练神经网络。...循环神经网络的信号双向传播，形成一个循环网络。它考虑当前输入和先前接收到的输入，以生成层的输出，并且由于其内部存储器，它可以记住过去的数据。 11、循环神经网络 (RNN) 有哪些应用？...如果学习率设置得太高，由于权重的急剧更新，这将导致损失函数出现不希望的发散行为。可能导致模型无法收敛，甚至发散(网络无法训练)。 15、什么是Dropout和BN?...18、如何在网络中初始化权值? 一般情况下都使用随机初始化权值。 不能将所有权重初始化为0，因为这将使您的模型类似于线性模型。所有的神经元和每一层都执行相同的操作，给出相同的输出，使深层网络无用。...随机初始化所有权重通过将权重初始化为非常接近0的值来随机分配权重。由于每个神经元执行不同的计算，它使模型具有更好的准确性。 19、CNN中常见的层有哪些?

63010

大语言模型的预训练:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

而预训练的思想是，模型参数不再是随机初始化的，而是通过一些任务进行预先训练，得到一套模型参数，然后用这套参数对模型进行初始化，再进行训练。...为了简化后续部分的训练，我们考虑使用字符级语言模型（character-level language model）， 将文本词元化为字符而不是单词。...位置编码通过使用不同频率的正弦、余弦函数生成，然后和对应的位置的词向量相加，位置向量维度必须和词向量的维度一致。...5.关键知识点 大语言模型预训练：1.大语言模型预训练是迁移学习的一种 2.模型预训练的最主要特点是模型参数不是随机初始化的，而是通过一些任务预训练过的 3.模型预训练可以提高模型的泛化能力 4.模型预训练后只需小量数据才能获得很好的效果...在基于循环神经网络的语言模型中，输入的词嵌入可以通过预训练的词向量、随机初始化的矩阵方式得到 Transformer 是一种基于递归神经网络（Recursive Neural Network）网络结构的模型

3.3K13

入门 | 十分钟搞定Keras序列到序列学习（附代码实现）

本文中，作者将尝试对这一问题做出简短解答；本文预设你已有一些循环网络和 Keras 的使用经验。...序列到序列学习（Seq2Seq）是指训练模型从而把一个域的序列（比如英语语句）转化为另一个域的序列（比如法语中的对应语句）。...更重要的是，编码器把其状态向量用作初始状态，如此编码器获得了其将要生成的信息。实际上，在给定 targets[...t] 的情况下，解码器学习生成 targets[t+1...]...我们将会实现一个字符级别的序列到序列模型，逐个字符地处理这些输入并生成输出。另一个选择是单词级别的模型，它对机器学习更常用。在本文最后，你会发现通过嵌入层把我们的模型转化为单词级别模型的一些注释。...一些案例中可能不能使用 teacher forcing，因为你无法获取完整的目标序列，比如，在线训练非常长的语句，则缓冲完成输入-目标语言对是不可能的。

1.3K120

14年神经图灵机的复现被接收为大会论文

NTM 在一些序列学习任务上的性能要优于长短期记忆单元。存在许多 NTM 的开源实现，但是它们在训练时不稳定，同时/或者无法重现 NTM 该有的性能。本文介绍了成功实现 NTM 的细节。...记忆内容初始化为小常数值的网络平均收敛速度是第二名记忆内容初始化方案的 2 倍。...5 结果 5.1 记忆初始化方案对比 作者根据常数初始化方案初始化的 NTM 收敛到接近 0 误差，比学习的初始化方案快约 3.5 倍，而随机初始化方案无法在分配的时间内解决 Copy 任务（图 1）。...图 1：Copy 任务不同记忆初始化方案下，学习曲线的对比。对于根据常数、学习的和随机的初始化方案初始化的每一个 NTM 来说，误差是每训练 10 次后取中值。...根据常数初始化方案初始化的 NTM 收敛到接近 0 的误差，比学习的初始化方案快约 1.15 倍，比随机初始化方案快 5.3 倍（图 3）。 ?

42820

神经网络和深度学习——吴恩达深度学习课程笔记（一）

使用numpy数组进行矩阵计算时，应当使用2维的ndarray来表示矩阵，若使用0维的ndarray，容易出现各种维度错误。 ?...有研究表明在某些情况下LeakyReLu的表现会好于ReLu，主要是当输入小于0时其导数不会取值为0，但在有许多神经元的时候，采用ReLu激活函数，并不用特别担心全部神经元的导数都为0从而使得学习无法进行的情况的发生...3，为什么W需要随机初始化？ W需要随机初始化，b可以初始化为0，一般将W随机初始化为一些很小的数。...如果W全部初始化为0或者其它相等的取值，那么由于对称性，无论经过多少次正向传播和反向传播，同一层的神经元节点的W参数取值将始终是一样的，这使得同一隐藏层的多个节点没有任何意义，不能够有效地学习较为复杂的函数...超参数包括学习率alpha，神经网络的层数L，各层的节点个数，正反向传播循环的次数，激活函数的形式，以及最优化算法的选取等。 ?

49920

从零开始深度学习（十一）：浅层神经网络

对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的，但是对于一个神经网络，如果权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。你一定想问为什么？...我们再假设，在权重随机初始化的时候，把它初始化为 0 的 2*2 矩阵， 也等于 （把偏置项 初始化为0是合理的），但是把 初始化为 0 就有问题了。...你应该这么做：把 设为 np.random.randn(2,2)(生成标准正态分布)，通常再乘上一个较小的数，比如 0.01，这样就把它初始化为一个很小的随机数。...然后 本来就没有这个对称的问题（叫做symmetry breaking problem），所以可以把 初始化为0，因为只要随机初始化 ，就有不同的隐含单元计算不同的东西，就不会有 symmetry...相似地，对于 也随机初始化， 可以初始化为0。 举一个随机初始化的例子，比如： 你也许会疑惑，这个常数从哪里来？为什么是0.01，而不是100或者1000？

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在GPU上运行，性能是NumPy的11倍，这个Python库你值得拥有

导读：NumPy是数据计算的基础，更是深度学习框架的基石。但如果直接使用NumPy计算大数据，其性能已成为一个瓶颈。...在Theano中定义符号变量的方式有三种：使用内置的变量类型、自定义变量类型、转换其他的变量类型。具体如下： 1....自定义变量类型 内置的变量类型只能处理4维及以下的变量，如果需要处理更高维的数据时，可以使用Theano的自定义变量类型，具体通过TensorType方法来实现： import theano from...as T rng = np.random # 我们为了测试，自己生成10个样本，每个样本是3维的向量，然后用于训练 N = 10 feats = 3 D = (rng.randn(N, feats...print(state.get_value()) 这里state是一个共享变量，初始化为0，每次调用accumulator()，state都会加上inc。

2.9K40

深度学习基础知识总结

，但由于对于延迟成交( d>w_o)样本只能通过联合建模来推断而无法在成交时作为确定性的正反馈，效果提升有限，实际应用较少。...固定初始化是指将模型参数初始化为一个固定的常数，这意味着所有单元具有相同的初始化状态，所有的神经元都具有相同的输出和更新梯度，并进行完全相同的更新，这种初始化方法使得神经元间不存在非对称性，从而使得模型效果大打折扣...预训练初始化是神经网络初始化的有效方式，比较早期的方法是使用 greedy layerwise auto-encoder 做无监督学习的预训练，经典代表为 Deep Belief Network；而现在更为常见的是有监督的预训练...warm up 模型训练相关问题 损失函数 模型优化器 梯度消失和梯度爆炸 过拟合与欠拟合 偏差与方差 评估指标 warm up 其他问题 判别模型与生成模型 判别方法：由数据直接学习决策函数 f(...判别方法关心的是对给定输入 x，应该预测什么样的输出 y。 生成方法：由数据学习输入和输出联合概率分布 P(x,y) ，然后求出后验概率分布 P(y|x) 作为预测的模型，即生成模型。

2.5K11

【动手学深度学习】深入浅出深度学习之利用神经网络识别螺旋状数据集

4.初始化数组：通过np.zeros函数创建了两个数组x和t，用于存储生成的样本和对应的标签。 5.数据生成循环：通过两个嵌套的循环，依次生成每个类别的样本。...2.权重的初始化采用了高斯分布随机初始化，通过np.random.randn生成服从标准正态分布的随机数，并乘以0.01进行缩放。偏置初始化为全零向量。...将total_loss和loss_count重置为0，为下一个迭代做准备。 训练循环的目的是通过多次迭代和参数更新，逐渐减小损失值，使模型适应训练数据，实现模型的训练过程。...输出的学习过程中的损失值可以用于监控训练的进展。...一开始，我选择了ReLU激活函数，但是在调整学习率时无法找到合适的参数。因此改用Sigmoid作为激活函数。

10310

Tensorflow下Char-RNN项目代码详解

train.py以及sample.py主要是调用read_utils.py中batch_generator以及TextConverter进行初始化，再调用model.py中的构建训练函数、样本生成函数，...最终记录batch_loss，使用final_state来替代new_state，new_state又作为下一个feed，从而形成循环。下图就是训练过程中输出的信息。...这里值得一提的是，第一段使用for c in prime，也就是我prime里的每一个都进一次循环，其实后面生成的字符是跟前面一一对应的。...每n_steps进一次循环（即生成一个batch），x就是提取出相应那一段的内容，np.zeros_like用于生成大小一致的tensor但所有元素全为0，然后将x的第一个元素放到y最后，其他位元素位置往前顺移一位赋给...这x就代表了输入，而y就是有监督训练的标签（每个字符做预测时的正确答案就是文本的下一个字符）。yield的使用是将函数作为生成器，这样做省内存。

1.6K100

为什么我们一定要用随机权重初始化神经网络

这个算法使用随机性为正在学习的数据中输入到输出的特定映射函数找到足够好的权重组合。这意味着每次运行训练算法时，特定训练数据的特定网络将拟合具有不同模型技能的不同网络。...每次我们训练网络时，我们都可以使用相同的权重组合。例如，可以对所有权重使用0.0的值。 在这种情况下，学习算法将无法对网络权重进行任何更改，模型会卡住。...何时初始化为相同权重？ 每次训练网络时，我们都可以使用相同的随机数集合。这对评估网络性能并没有帮助。 在生产环境中使用模型的情况下，给定一个训练集可能有助于训练相同的最终网络权重。...例如，在为所有网络类型编写时，Keras中提供的方法有： Zeros：生成初始化为0的张量的初始化器。 Ones：生成初始化为1的张量的初始化器。...Constant：生成初始化为常量值的张量的初始化器。 RandomNormal：生成具有正态分布的张量的初始化器。 RandomUniform：生成具有均匀分布的张量的初始化器。

1.6K30
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