今天我们要向Tensorflow高级API的学习门槛迈进一步。别听到高级API就觉得是难度高的意思，其实高级API恰恰是为了降低大家的编码难度而设置的。...01 加载鸢尾花数据到TensorFlow上 首先介绍一下我们今天要使用的数据集： 鸢尾花数据集：Iris data set 由150个样本组成。...，也就是说，当你要使用某个模型的时候，不再需要去写他的内部逻辑，直接调用这个模型的接口，用一句代码搞定即可。...另外，我们的数据集中有4个特征，故传入参数dimension=4. 接着，以上代码使用了tf.contrib.learn.DNNClassifier这个函数来直接构建DNN模型。...它是从Tensorflow官方Scikit Flow直接迁移过来的，其使用的风格与Scikit-learn相似（用python写机器学习的小伙伴应该很熟悉）。
tf.contrib.learn Quickstart TensorFlow的机器学习高级API(tf.contrib.learn)使配置、训练、评估不同的学习模型变得更加容易。...在这个教程里，你将使用tf.contrib.learn在Iris data set上构建一个神经网络分类器。...开始时，首先引进所有必要的模块，然后定义下载存储数据集的路径： from __future__ import absolute_ import from __future__ import division...三个隐层，分别包含10,20,10个神经元 n_classes=3.三个目标 model_dir=/tmp/iris_model.训练模型时保存的断点数据 Describe the training input...pipeline tf.contrib.learn API使用输入函数，创建TensorFlow节点来生成模型数据。
背景 上一篇 《TensorFlow 入门：求 N 元一次方程》根据官网的入门教程，使用基础的 API 稍作修改解决了 N 个数据的权重问题，再继续看官网后面的教程，有一篇 高级 API 入门教程教我们如何使用...然后要构造一个输入函数，用于将训练数据输入到 TensorFlow 中用来训练，这个函数返回 2 个 Tensor 数据，一个是大小为 [120,4]的输入数据，表示 120 组数据，每组数据包含 4...其他还有很多问题可以通过 DNN 分类器解决，了解这个工具后，遇到问题时可以想想能否用这些机器学习的工具帮忙解决问题，在使用过程中，逐步理解各种神经网络的知识，如果直接看理论，难度很大也很枯燥，在实践中学习会更加容易...，记忆也更加深刻，这也是我学习 TensorFlow 的一个目的。...参考资料 tf.contrib.learn Quickstart 04：一文初探 Tensorflow 高级 API 使用（初学者篇）
一种解决方法是多次使用fit来一步一步评估模型，但是这明显很慢所以并不建议使用，所以 tf.contrib.learn提供了Monitor API帮助我们在训练过程中评估模型，下面内容主要有三个过程：...（2）ValidationMonitor进行流式监控 tf.contrib.learn提供了一些高级的Monitor帮助我们在fit的时候进一步进行更细微的监控 Monitor 描述 CaptureVariable...，就可以使用ValidationMonitor作用在测试数据上。...，因为iris训练数据少，所以可以设置save_checkpoints_secs为1 #model_dir保存着checkpoint是可以断点再训练的关键 classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier...MetricSpec对象可以接收下面几个参数（这里不是很明白）： metric_fn：计算并返回度量值的函数，可以使用现有的tf.contrib.metrics.streaming_precision或
在这种情况下，计算图不同的输入不能直接地一起进行批处理，这导致处理器，存储器和缓存使用率不佳。 谷歌今天发布的 TensorFlow Fold 旨在解决这些挑战。...TensorFlow Fold 使得处理不同数据大小和结构的深度学习模型更容易实现。...上面的动图显示了使用动态批处理运行的递归神经网络。相同颜色的操作被分为批，使得 TensorFlow 能够更快地运行它们。...该技术使得我们能够创建静态图，使用流行的库来模拟任意形状和大小的动态计算图。我们进一步提出了一个组成区块的高级库，以简化动态图模型的创建过程。...使用这个库，我们证明了前人文献中的多种模型的简洁、并行的批处理实现。
另外，TensorFlow的contrib软件包中，有更多PyTorch没有的高级功能和模型。 序列化 赢家：TensorFlow 两种框架下保存和加载模型都很简单。...使用TensorFlow，部署在Android或iOS平台时只需要很小的工作量，至少不必用Java或者C++重写模型的推断部分。...不过，这只有在你编写一个定制化的C扩展时才有影响。 数据加载 赢家：PyTorch PyTorch中用于加载数据的API设计的很棒。接口由一个数据集、一个取样器和一个数据加载器构成。...TensorFlow仍然需要更多的样板代码，尽管这对于支持多类型和设备可能更好。在PyTorch中，你只需为每个CPU和GPU编写一个接口和相应的实现。...这个库建立在TensorFlow智商，允许构建更多的动态图。这个库的主要优势是动态批处理。动态批处理可以自动对不同大小的输入进行批量计算（例如解析树上的循环网络）。
它是一个 Node.js 库，通过 DevTools 协议提供了一个高级的 API 来控制 headless Chrome。它还可以配置为使用完整的（非 headless）Chrome。...7、基于 TensorFlow 的神经网络库 Sonnet Star 6.1K sonnet是一个能在 TensorFlow 上快速创建神经网络模块的高级框架。...13、谷歌深度学习库 TensorFlow Fold Star 1.4K TensorFlow Fold 是用于创建使用结构化数据的 TensorFlow 模型库，其中计算图的结构取决于输入数据的结构...上图的动画展示了一个利用动态批处理运行的递归神经网络。 相同颜色的操作被划分到同一次批处理中，这使得 TensorFlow 能够更高效地运行。...虽然这里只展示了一个针对单一语句的解析树，但实际上该网络可以在任意形状和大小的多个解析树上并行地进行动态批处理。
研究表明，在最终的训练精度开始下降之前，所有处理器的总训练批大小是有限制的。因此，当扩展到大量GPU时，添加更多的GPU会在达到总批处理大小限制后降低每个GPU处理的批处理大小。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时，吞吐量为1060张图像/秒，而使用18.09 MXNet...这些标记显示每个图操作符所花费的时间范围，高级用户可以使用它们轻松地识别计算内核及其相关的TensorFlow层。以前，配置文件只显示内核启动和主机/设备内存操作(运行时API行)。...例如，在DGX-1V、8 Tesla V100 gpu上训练SSD网络(带有ResNet-34骨干)时，使用cuDNN新的NHWC和融合批处理规范化支持，与使用NCHW数据布局运行且没有融合批处理规范化相比...当批处理大小较小时，cuDNN库可以使用在某些情况下使用持久算法的RNN实现。 虽然cuDNN已经为几个版本提供了持久的rnn支持，但是我们最近针对张量核对它们进行了大量的优化。
它是一个 Node.js 库，通过 DevTools 协议提供了一个高级的 API 来控制 headless Chrome。它还可以配置为使用完整的（非 headless）Chrome。...sonnet是一个能在 TensorFlow 上快速创建神经网络模块的高级框架。...1.4K TensorFlow Fold 是用于创建使用结构化数据的 TensorFlow 模型库，其中计算图的结构取决于输入数据的结构。...上图的动画展示了一个利用动态批处理运行的递归神经网络。相同颜色的操作被划分到同一次批处理中，这使得 TensorFlow 能够更高效地运行。...虽然这里只展示了一个针对单一语句的解析树，但实际上该网络可以在任意形状和大小的多个解析树上并行地进行动态批处理。
TensorFlow Serving、gRPC(谷歌公司开源高性能、跨语言RPC框架)，提供跨语言RPC接口，不同编程语言都可以访问模型。...GPU设备，XLA 框架融合OP，分布式计算、参数部分分布到不同机器，硬件计算，CPU更高级指令集SSE、AVX，FPGA编写支持TensorFlow计算单元。 CPU加速。...pip命令安装，与更广泛机器兼容，TensorFlow默认仅在x86机器使用SSE4.1 SIMD指令。源代码安装可以获得最大性能，开启CPU高级指令集支持。...适合低延迟预测推理，每批大小较小。...参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。...此外，这种方法还为扩展该编译器基础结构提供了可能，可以使用更高级和特定领域的优化，例如用于 TPU 等加速器的内核融合和编译。...项目地址：https://github.com/JuliaTPU/XLA.jl 自动批处理（Automatic Batching） 为了从这些加速器中获得最大收益（每个内核启动可能会产生大量开销，但是在输入大小上可以很好地扩展...在简单的情况下，例如使用卷积网络，通过在额外的批量维度上拼接 10 张图像来处理这个问题会变得很简单。但是，当处理可变结构的输入（例如树或图形）时，此任务变得更加困难。...人们已经针对不同的框架提出了不同的解决方案（DyNet、TensorFlow Fold，它试图在可能的情况下将一些高级 OP 一起批处理，但是这些通常要么具有其自身的可用性问题，要么没有实现手写代码的性能
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold，利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起，而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题...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。...“动态批处理”使这些成为可能，我们在论文《带有动态计算图的深度学习》中有详细介绍。 ? △ 此动画显示了使用了动态批处理的递归神经网络。...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。...因为各个输入可能具有不同的大小和结构，计算图也一样。动态批处理随后自动组合这些计算图，以利用在输入内和输入之间进行批处理的机会，并插入附加指令以在批处理操作之间移动数据（参见我们的论文的技术细节）。
当使用小尺寸图像，将耗时主要集中在模型推导时，tensorrt的优势就体现出来了。...Latest:只执行最新的版本，最新指版本数字最大的，若使用该配置，则只选择最新的模型加载。 Specific：执行指定版本。若使用该配置，需设定指定的版本号，加载时只加载指定的相应版本。...不做batching，即模型送进来的batch是多少，则推理的batch就设定多少。...5个进程反复调用接口共500次。...3）其他高级设置：preserve ordering：确保输出的顺序和请求送进来的顺序一致。
tf.contrib.learn tf.contrib.learn 是 TensorFlow 提供的一个机器学习高级 API 模块，让用户可以更方便的配置、训练和评估各种各样的机器学习模型，里面内置了很多模型可以直接调用...波士顿房价数据集大小为 506*14，也就是说有 506 个样本，每个样本有 13 个特征，另外一个是要预测的房价。...定义 FeatureColumn TensorFlow 使用 FeatureColumn 来表示数据集中的一个的特征，我们需要根据特征类型（连续或者分类）把原来的特征都转换成 FeatureColumn...，说明你在使用 GPU 计算（默认行为）且你的 GPU 可用显存不足，TensorFlow 总是试图为自己分配全部显存，例如你的显存是 2GB，那么他就会试图为自己分配 2GB，但是一般情况下你的显存不会一点都不被其他程序占用的...解决办法是在定义 regressor 的时候使用 config 参数中的 gpu_memory_fraction 来指定分配给 TensorFlow 的显存大小（比例）： # log_device_placement
在这个过程中，各种不同规模和结构的输入数据（例如不同分辨率的图片数据）将被裁剪成相同的维度和尺寸，然后被压入栈，等待模型训练阶段的批处理流程。...此后，动态批处理功能将自动组合这些计算图，以实现在输入数据内部和不同输入数据之间的批处理操作，同时还可以通过插入一些附加指令来实现不同批处理操作之间的数据互通。...id=ryrGawqex 上图的动画展示了一个利用动态批处理运行的递归神经网络。相同颜色的操作被划分到同一次批处理中，这使得 TensorFlow 能够更高效地运行。...虽然这里只展示了一个针对单一语句的解析树，但实际上该网络可以在任意形状和大小的多个解析树上并行地进行动态批处理。...需要注意的是，目前 TensorFlow Fold 只在 Linux 平台进行了测试，而且由于API接口的变化，TensorFlow Fold 目前也只适配了 TensorFlow 1.0 。
跑一个深度神经网络 五、TensorFlow高级API：tf.contrib.learn ---- 统计师的Python日记【第13天：TensorFlow 速成】 前言 在12天的日记中，我们有了解过...（本文所有演示都是 tensorflow 1.X） 一、Windows 下 Tensorflow 快速安装 我们知道正是因为有了 Anaconda+Pycharm， 我们才可以愉快轻松的使用Python...，这基本可以理解为把模型的样子搭好了， 在后面执行session时，再把真实的数据喂给占位符，并执行优化方法，得到最优的参数。...高级API：tf.contrib.learn 除了tensorflow的固有套路，还可以用 tf.contrib.learn，这是TensorFlow的高级API，里面内置了一些已经封装好的 Estimator...对于本例，使用这个API（tf.contrib.learn.DNNClassifier）可以： 不用设置哑变量、不用做各种定义、只需要10行代码
除了表中列出的批处理大小（Batch size）外，在批处理大小为32的情况下我们还对InceptionV3模型、ResNet-50模型、ResNet-152模型以及VGG16模型分别进行了测试，其结果详见本节的...其他结果 下面都是批处理大小为32的训练结果。...除了表中列出的批处理大小外，在批处理大小为32的情况下我们还对InceptionV3模型和ResNet-50模型分别进行了测试，其结果详见本节的“其他结果”部分。...年5月 下表列出了每种型号所使用的批处理大小和优化程序。...运行工作服务器时均使用了相同数量的参数服务器和工作服务器，但是以下几种情况例外： InceptionV3模型: 8个实例/ 6个参数服务器 ResNet-50模型:（批量大小为32）8个实例/ 4个参数服务器
这使得像TensorFlow 这样的高性能深度学习程序库对所有分批堆栈的输入内容运行相同的运算图谱。批处理能力需要现代 GPU 的单指令多数据（SIMD）运算能力和多核 CPU 进行加速。...TensorFlow 文件包使得执行处理不同大小和结构数据的深度学习模型更为简单。...这是使用动态批处理的递归神经网络运行的示意图。相同颜色的操作共同进行批处理，从而加速 TensorFlow 的运行。嵌入操作将词汇变成矢量形式。完全连接（FC）操作将词汇矢量变成短语矢量。...这个网络输出的内容是整个句子的矢量形式。尽管示意图中只展示一个句子的解析树，相同的网络可以运行及批处理任意结构和大小的其它解析树。 TensorFlow 文件包将会首先为每个输入创建单独的运算图谱。...因为不同的输入可能会有不同的大小和结构，运算图谱可能也是如此。
）”和“动态图机制（eager execution）”接口。...将Python的一个子集区分并编译为高性能GPU代码； Swift for TensorFlow扩展了Swift，可以将兼容的函数编译为TensorFlow图； Flux生态系统正在使用许多聚焦于ML的工具扩展...此外，这种方法为扩展该编译器基础结构提供了机会，可以使用更高级和特定于域的优化，例如内核融合和编译到TPU等加速器。...在一些简单的情况下，比如卷积网络，通过将10张图像按照额外的批处理维度连接起来来处理这个问题是很简单的。但是在处理各种结构的输入（如树或图）时，这项任务变得更加困难。...针对不同的框架（DyNet、TensorFlow Fold）提出了不同的解决方案，它们在可能的情况下尝试将一些高级操作批处理在一起，但是这些操作通常要么有自己的可用性问题，要么无法实现手工编写的代码的性能
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