TensorFlow的中阶API 【模型之墙】 TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers...使用tfrecoreds文件的优点是压缩后文件较小，便于网络传播，加载速度较快。...1、从Numpy array构建数据管道 Python # 从Numpy array构建数据管道 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn...其逆操作为unbatch。...参数迭代过程的耗时通常依赖于GPU来提升。 而数据准备过程的耗时则可以通过构建高效的数据管道进行提升。 以下是一些构建高效数据管道的建议。
使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。...其中通过Numpy array, Pandas DataFrame, 文件路径构建数据管道是最常用的方法。...Dataset包含了非常丰富的数据转换功能。 map: 将转换函数映射到数据集每一个元素。 flat_map: 将转换函数映射到数据集的每一个元素，并将嵌套的Dataset压平。...其逆操作为unbatch。 padded_batch: 构建批次，类似batch, 但可以填充到相同的形状。...模型训练的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。 参数迭代过程的耗时通常依赖于GPU来提升。 而数据准备过程的耗时则可以通过构建高效的数据管道进行提升。
（feed_dict）将值提供给占位符 易于使用但性能不佳 避免懒加载 分离图形的组合和执行操作 使用Python属性确保函数仅在第一次调用时加载 在TensorFlow中的线性回归 数据与模型概要 建模之间的线性关系...数据作为一个数据被接收预定长度。经常使用的地方也经常用于由固定长度组成的数据中。例如，它用于读取诸如CIFAR数据或ImageNet数据之类的内容。...对于原型设计，feed dict可以更快更容易编写（pythonic） 当您有复杂的预处理或多个数据源时，tf.data很难使用 NLP数据通常只是一个整数序列。...在这种情况下，将数据传输到GPU非常快，因此tf.data的加速并不是那么大 优化 使用优化器非常简单。然而只有几行代码可以方便地使用（差分，更新）复杂的配置的优化器。...在这种变量的情况下，trainable=False通过仅将其指定为选项，可以很容易地将其设置为不训练 除了上面使用的GD opmizer之外，还提供了各种其他优化器作为张量流函数。以下是优化器列表。
TensorFlow提供了一个函数tf.nn.embedding_lookup来解决这个问题。因此，只能通过该函数使用与批次的单词对应的行的向量值。...我们将使用NCE函数作为损失函数。我们已经在tf中使用了这个函数，所以让我们使用它。 NCE功能的结构如下。...考虑具有两个隐藏层和两个输入的神经网络。 然后我们将定义和使用神经网络，每次执行函数时，TensorFlow都会创建一组不同的变量。...，因为它生成重复项。我们使用VarScope来防止这些变量的重复。 我们使用variable_scope来防止这些变量的重复。...tf.train.Saver() 您可以使用tf.train.Saver（）定期存储模型的参数值。将图形变量保存为二进制文件。该类的保存功能结构如下。
读取.nii图像：有几个库可以读取.nii文件并访问头信息并解析它以获得重建的图像集合作为numpy数组。...，但是比TFRecords慢多了，因为生成器无法并行读取和映射函数。...如果我们采用这种统计方法，我们使用完整单一卷的统计数据，而不是整个数据库。...注意：这些示例应用程序学到了一些有意义的东西，但它们是为了演示而构建的，不是高性能的实现！ 示例数据集 我们为以下所有示例提供下载和预处理脚本。...通过这种方法将整个训练数据库的信息压缩到它的潜在变量中。训练的权重也可用于迁移学习或信息压缩。请注意，重构的图像非常平滑：这可能是由于此应用程序使用L2损失函数或网络较小难以正确编码详细信息。
张量是来自数学领域的概念，并且是作为向量和矩阵的线性代数项的概括而开发的。 专门讨论 TensorFlow 时，张量只是在张量对象中建模的带类型的多维数组，带有其他操作。...张量阶数 张量阶数表示张量的维度方面，但与矩阵阶数不同。 它表示张量所处的维数，而不是行/列或等效空间中张量扩展的精确度量。 秩为 1 的张量等于向量，秩为 2 的张量是矩阵。...合成样本的数据绘图 在此示例中，我们将生成一个包含 100 个随机数的列表，生成样本图，并将结果保存在图形文件中： import tensorflow as tf import numpy...scikit-learn 数据集模块 TensorFlow 当前未实现用于轻松生成合成数据集的方法。 因此，我们将使用sklearn库作为帮助程序。...最后一步是可选地测试迭代之间的更改，并查看更改是否大于epsilon或检查是否达到了迭代次数。 如果函数不是凸函数，建议使用随机值多次运行梯度下降，然后选择成本值最低的系数。
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度...和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）的系统，利用 Python 函数 f 生成一个新的 Python 函数，来计算 f 的梯度。...用 Tangent 编写的模型易于检查和调试，而不需要特殊的工具或间接的方式。...Tangent 有办法为每个 Python 句法片段生成生成导数代码，同时调用很多的 NumPy 和 TensorFlow 函数。 Tangent 有一个单一函数 API： ?...我们正致力于在 Tangent 支持 Python 语言的更多属性（比如闭包、内嵌函数定义、类、更多的 Numpy 和 TensorFlow 函数），同样计划在未来添加更多高级的自动微分和编译功能，比如内存与计算之间的自动博弈
f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解...和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）的系统，利用 Python 函数 f 生成一个新的 Python 函数，来计算 f 的梯度。...用 Tangent 编写的模型易于检查和调试，而不需要特殊的工具或间接的方式。...Tangent 有办法为每个 Python 句法片段生成生成导数代码，同时调用很多的 NumPy 和 TensorFlow 函数。 Tangent 有一个单一函数 API： ?...我们正致力于在 Tangent 支持 Python 语言的更多属性（比如闭包、内嵌函数定义、类、更多的 Numpy 和 TensorFlow 函数），同样计划在未来添加更多高级的自动微分和编译功能，比如内存与计算之间的自动博弈
, 'dolphin.npy', 'crocodile.npy', 'aircraft_carrier.npy', 'asparagus.npy' 您将下载的文件名称前会带有多余的位，例如full_numpy_bitmap_alarm...这很简单，因为 Google 善意地将数据集作为一组.npy文件提供，这些文件可以直接加载到 NumPy 数组中。 接下来，我们将数据分为训练，验证和测试集。...Image.open()是所谓的惰性操作。 该函数找到文件并将其打开以进行读取，但是实际上直到从您尝试对其进行处理或加载数据以来，才从文件中读取图像数据。...情感（分别为 7 到 10 或 1 到 4）记录在文件名中； 例如，文件名为18_7.txt的文本文件评论的情感为 7（pos），而文件名为38_2.txt的文本文件评论的情感为 2（neg）： [外链图片转存失败...然后，该函数循环遍历directory中的每个文件，并且对于每个文本文件，读取其内容（作为电影评论）并将其附加到情感列表中。
特别是，我们将使用急切的执行而不是计算图，并且将尽可能利用tf.keras的功能来构建网络，因为这是研究和实验的现代方法。...(1, dtype = tf.int64) unit # numpy=1> 调整张量 张量的形状通过属性（而不是函数...急切的执行意味着代码的执行是命令式编程环境，而不是基于图的环境，这是在 TensorFlow（v1.5 之前）的初始产品中工作的唯一方法。...将逗号分隔值（CSV）文件与数据集一起使用 CSV 文件是一种非常流行的数据存储方法。 TensorFlow 2 包含灵活的方法来处理它们。...，只需使用以下命令： layer = tf.keras.layers.BatchNormalization() 丢弃层是其中一定百分比的神经元在训练过程中（而不是在推理过程中）随机关闭的层。
一个随机生成器就是一个数学函数，该函数将生成一长串数字，这些数字对于一般目的的应用足够随机。 随机生成器需要一个种子点开启该进程，在大多数实现中，通常默认使用以毫秒为单位的当前时间。...我们可以通过从 random 模块中调用 seed() 函数的方式，设置 NumPy 随机数生成器的种子，如下面所示： from numpy.random import seed seed(1) 最好在代码文件的顶部导入和调用...用 TensorFlow 后端设置随机数种子 Keras 从 NumPy 随机生成器中获得随机源，所以不管使用 Theano 或者 TensorFlow 后端的哪一个，都必须设置种子点。...这可能是有其他的随机源你还没有考虑到。 来自第三方库的随机性 也许你的代码使用了另外的库，该库使用不同的也必须设置种子的随机数生成器。...你可以为 NumPy 和 TensorFlow 的随机数生成器设置种子点，这将使大多数的 Keras 代码 100% 的可重复使用。
例如，下面的代码对数据集应用了unbatch()函数（这个函数目前是试验性的，但很有可能加入到以后的版本中）。新数据集中的每个元素都是一个单整数张量，而不是批次大小为7的整数。...但是SerializeToString()和ParseFromString()不是TensorFlow运算（这段代码中的其它代码也不是TensorFlow运算），因此TensorFlow函数中不能含有这两个方法...，而长度可变的特征会作为稀疏张量解析。...特别的，如果数据包括类型特征或文本特征，也需要转变为数字。这些工作可以在准备数据文件的时候做，使用NumPy、Pandas、Scikit-Learn这样的工作。...最常见的例子是词嵌入（即，单个词的嵌入）：对于自然语言处理任务，最好使用预训练的词嵌入，而不是使用自己训练的。 使用矢量表征词可以追溯到1960年代，许多复杂的技术用于生成向量，包括使用神经网络。
最后这一点在提高TensorFlow的通用性上迈出了一大步，特别是对于那些使用股票 Python 分布，而不是专门针对数据科学（如Anaconda）的应用。...用 XLA走向移动端 也许 TensorFlow 1.0中新增的一个最大功能不是语言支持功能或新的算法，而是用于TensorFlow计算中的线性代数的实验编译器——加速线性代数（XLA）。...它通过生成可以在CPU或GPU上运行的机器代码来加速某些数学运算。现在，XLA只支持Nvidia GPU，但这与GPU支持机器学习应用程序的一般性质是一致的。...要获取基于强制整数截断的行为，可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]。 现在推荐使用 [tf.divide()] 作为除法函数。...新的摘要ops以名字而不是标签作为它们的第一个参数，意味着摘要ops现在尊重TensorFlow名称范围。
CSV 文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列....使用 python I/O 写入和读取 CSV 文件 使用 PythonI/O 写入 csv 文件 以下是将"birthweight.dat"低出生体重的 dat 文件从作者源处下载下来，并且将其处理后保存到...numpy数组不能使用np,shape函数,但是我们可以使用np.array函数将list对象转化为numpy数组后使用shape属性进行查看。...Tensorflow 读取 CSV 文件 本人在平时一般都是使用 Tensorflow 处理各类数据，所以对于使用 Tensorflow 读取数据在此不过多的进行解释。...tf_train_shuffle_batch 函数解析[1] Tensorflow 简单 CNN 实现[2] 利用 TFRecords 存储与读取带标签的图片[3] '''使用Tensorflow读取csv
协议消息由.proto文件定义，这通常是理解消息类型的最简单方法。特遣部队。示例消息(或protobuf)是一种灵活的消息类型，它表示{“string”:value}映射。...使用上面的函数之一，包含3种兼容类型之一的特性。 您可以创建一个映射(字典)，从特性名称字符串到#1中生成的编码特性值。 步骤2中生成的映射被转换为一个功能消息。...这个数据集将有4个特点:*一个布尔值特性,或真或假,等概率*整数特性均匀随机选择从[0,5]*的字符串生成特性从一个字符串表使用整数特性作为指数*浮动特性从一个独立标准正态distributionConsider...使用create_message()为该观察提供示例消息。每个单独的观察结果都将按照上面所述作为一个特性消息来编写。...它可以被预处理成TFRecords格式，而不是存储原始的图像数据，并且可以用于所有进一步的处理和建模。首先，让我们下载这张猫在雪地里的照片和这张正在建设中的纽约威廉斯堡大桥的照片。
:6006/ 编译执行，会生成log文件 找到log文件（在F:\Python_Project\tensorflow_2\logs文件夹下） tensorboard --logdir=logs ...->其中logs为保存log文件的文件夹 2.3 程序调试遇到问题 TensorFlow二进制文件没有被编译，你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用 那为什么会出现这种警告呢...plt.savefig 保存图片时一片空白 当使用如下代码保存使用 plt.savefig 保存生成的图片时，结果打开生成的图片却是一片空白 import matplotlib.pyplot as...Anaconda路径下的函数库（‘E:\Anaconda\lib’），命令行运行的时候会使用Python37路径下的函数库（‘E:\Python37\lib’）。...即在命令行里输入conda install numpy=1.15.3 （pip的命令是pip install numpy==1.15.3，但是路径不是 Anaconda的路径了，还得改路径）。
（足够使用 CPU 或 GPU 版本） Python 3.4+（目前，TensorFlow 支持的最高 Python 版本是 3.6） NumPy（如果不是由 TensorFlow 自动安装） 可在这个页面中获得本章的代码文件...对于从配置对象生成模型的逆用例，… 加载和保存权重 在 Python API 中，tensorflow.keras使用 NumPy 数组作为权重交换的单元。...创建数据集对象 可以使用两种主要方法创建数据集对象： 从源创建： 来自内存中的numpy / tensorflow对象 使用TFRecords来自磁盘 将转换应用于现有数据集： 从一个或多个数据集构造一个数据集...从 TensorFlow 2.0 开始，主要变化之一是采用 Keras API 标准作为高级 API 而不是 Estimators。...对于任何自定义模型，建议直接使用tf.keras而不是tf.estimator API。
from_generator()方法接收一个可调用的生成器函数最为参数，在遍历from_generator()方法返回的Dataset对象过程中不断生成新的数据，减少内存占用，这在大数据集中很有用。...当接收参数为list或Tensor对象时，返回的情况是一样的，因为TensorFlow内部会将list先转为Tensor对象，然后实例化一个Dataset对象： a = [0,1,2,3,4] dataset1...from_generator(）方法接受一个可调用的生成器函数作为参数，在遍历Dataset对象时，通过通用生成器函数继续生成新的数据供训练和测试模型使用，这在大数据集合中很实用。...**（3）通过读取磁盘中的文件（文本、图片等等）来创建Dataset。**tf.data中提供了TextLineDataset、TFRecordDataset等对象来实现此功能。...2 功能函数 （1）take() 功能：用于返回一个新的Dataset对象，新的Dataset对象包含的数据是原Dataset对象的子集。
JAX由谷歌提出，是TensorFlow的简化库。结合了针对线性代数的编译器XLA，和自动区分本地 Python 和 Numpy 代码的库Autograd，在高性能的机器学习研究中使用。...而此次发布的两个库，分别针对神经网络和强化学习，大幅简化了JAX的使用。 Haiku是基于JAX的神经网络库，允许用户使用熟悉的面向对象程序设计模型，可完全访问 JAX 的纯函数变换。...2、Haiku是一个库，而不是一个框架 它的设计是为了简化一些具体的事情，包括管理模型参数和其他模型状态。可以与其他库一起编写，并与JAX的其他部分一起工作。...它所提供的操作和函数不是完整的算法，而是强化学习特定数学操作的实现。 RLax的安装也非常简单，一个pip命令就可以搞定。...在这种情况下，后缀_t和tm1通常是为了说明每个输入是在哪个步骤上生成的，例如： q_tm1：转换的源状态中的操作值。 a_tm1：在源状态下选择的操作。 r_t：在目标状态下收集的结果奖励。
可以出于其他目的生成图像，例如新的训练示例，超分辨率图像等。 第 7 章“生成模型”详细介绍了生成模型。 视频分析 与以前的情况相比，视频分析处理的是整个视频，而不是图像。...在每一层，我们可以选择使用池化或其他层。 初始使用多个内核，而不是使用一种类型的内核。 平均池之后是各种大小的卷积，然后将它们合并在一起。 可以基于数据学习内核参数。...损失函数将最大化特定层的激活。 这是一个梯度上升过程，而不是通常的梯度下降过程，因为我们正在尝试使损失函数最大化。 对于梯度上升，平滑梯度很重要。...该损失函数快速收敛而不是。 应该对图像的输出进行归一化以可视化，在优化过程中使用 g 辐射上升来获得函数的最大值。 现在，我们可以通过定义评估器和梯度来开始梯度上升优化，如下所示。...您还学习了如何使用 TensorFlow Serving 来推断图像特征。 我们看到了如何利用近似最近邻或更快的匹配而不是线性扫描。 您了解了散列如何仍可以改善结果。
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