使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 网站的性能测试 性能测试是性能优化的前提，也是性能优化结果的检查和度量标准。 性能测试的常用指标： 响应时间 并发数目 吞吐量。...常用的吞吐量指标： ①TPS(每秒事务数)、 ②HPS(每秒Http请求数)、 ③QPS(每秒查询数，) 性能计数器。...常用的性能计数器有：System Load、对象和线程数、CPU使用、内存使用、磁盘和网络IO等指标。...缓存的本质 缓存的合理使用 缓存可用性 缓存的常见问题处理与优化 分布式缓存架构 缓存的本质 缓存的本质就是一个内存Hash表，数据以一对KeyValue键值对存储在内存Hash表中。...数据的不一致与脏读 写入缓存的数据最好能容忍一定时间的数据不一致，一般情况下最好对缓存的数据设置失效时间(固定值+一定范围的随机值)。
词袋模型和TF-IDF就是一种将token转变成向量的方法。 词袋模型：首先定义一些特殊的标记词，统计这些标记词在文本中出现的次数，将这些数字组成一个向量来代表文本。...这样得到了一个将文本转化成向量的模型，这样的模型有两个缺点： 丢失了词的顺序特征 产生的向量是非标准化的 在文本信息中，词的顺序会影响语义的判断，因此丢失了文本中词的顺序特征会造成识别的准确率下降...于是引入TF-IDF指标。 TF(Term Frequency，词频)：tf ( t, d )表示n-grams在文本d中出现的频次。...,为两个指标之积，那些在一个文本中出现频次高但是很少在其他文本中出现的词被认为对该文本具有很好的区分度，而这样的词就会有一个比较高的TF-IDF值。...总结： 用TF-IDF值来替代词袋模型简单的计数值 对每个向量进行标准化 image.png 最后是python 代码举例： from sklearn.feature_extraction.text
这意味着可以将Keras 3模型与PyTorch生态的包，TensorFlow中的部署工具或生产工具，以及JAX大规模TPU训练基础设施一起使用，获得机器学习世界所提供的一切。...任何仅使用内置层的Keras模型都将立即与所有支持的后端配合使用。 使用Keras 3可以创建在任何框架中都能以相同方式工作的组件，允许访问跨所有后端运行的keras.ops命名空间。...只要仅使用keras.ops中的ops，自定义层、损失、指标和优化器等就可以使用相同的代码与JAX、PyTorch和TensorFlow配合使用。...不过新的分布式API目前仅适用于JAX后端，TensorFlow和PyTorch支持即将推出。 为适配JAX，还发布了用于层、模型、指标和优化器的新无状态API，添加了相关方法。...如果从Keras 2迁移到3，使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。
这种集成通常称为tf.keras接口或API（“ tf ”是“ TensorFlow ”的缩写）。这是为了将其与所谓的独立Keras开源项目区分开来。 独立的Keras。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...() 由于TensorFlow是Keras开源项目的事实上的标准后端，因此集成意味着现在可以使用单个库而不是两个单独的库。...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...有关支持的指标的列表，请参阅： tf.keras指标 ...
尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性，但现代的tf.keras API使得Keras在TensorFlow项目中的使用简单易用。...这种集成通常称为tf.keras接口或API（“ tf ”是“ TensorFlow ”的缩写）。这是为了将其与所谓的独立Keras开源项目区分开来。 独立的Keras。...支持TensorFlow，Theano和CNTK后端的独立开源项目。 tf.keras。Keras API已集成到TensorFlow 2。...tensorflow as tf# use keras APImodel = tf.keras.Sequential() 由于TensorFlow是Keras开源项目的事实上的标准后端，因此集成意味着现在可以使用单个库而不是两个单独的库...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。
再后面，我会讲述「计算后端」的概念以及 TensorFlow 的流行度如何使其成为 Keras 最流行的后端，从而为 Keras 集成到 TensorFlow 的 tf.keras 子模块中铺平了道路。...随着 Keras 2.3.0 的发布，Francois 声明： 这是 Keras 首个与 tf.keras 同步的版本； 这也是 Keras 支持多个后端（即 Theano，CNTK 等）的最终版本。...原始的 keras 软件包仍会接收 bug 并修复，但请向前看，你应该开始使用 tf.keras 了。 如你所见，Keras 与 TensorFlow 之间的有着悠久又错综复杂的历史。...（Keras 的创建者和首席维护者）声明： Keras v2.3.0 是 Keras 第一个与 tf.keras 同步的版本，也将是最后一个支持除 TensorFlow 以外的后端（即 Theano，CNTK...你可以在 TensorFlow 2.0 与 tf.keras 中使用 eager execution 与 sessions。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...损失函数和Keras明确定义的性能评估指标都可以当做训练中的性能指标使用。 Keras为回归问题提供的性能评估指标 以下是Keras为回归问题提供的性能评估指标。...使用的后端(例如TensorFlow)。...从这个例子以及其他损失函数和性能评估指标可以看出：需要使用后端提供的标准数学函数来计算我们感兴趣的性能评估指标。...[自定义性能评估指标——均方误差的折线图] 你的自定义性能评估函数必须在Keras的内部数据结构上进行操作而不能直接在原始的数据进行操作，具体的操作方法取决于你使用的后端（如果使用TensorFlow，
Char8-Keras高层接口 第八章中讲解的是高层接口Keras的使用。...Keras的几个特点 Python语言开发 前后端分离 后端基于现有的TF、CNTK等框架 前端有自己的接口API TF的高层唯一API接口 Keras被实现在tf.keras子模块中 ?...提供大量的接口，需要完成__call__() 全连接层 激活含水层 池化层 卷积层 import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入keras...模型，不能使用import keras，它导入的是标准的Keras库 from tensorflow.keras import layers # 导入常见的网络层类 x = tf.constant([...方式保存到 path 目录中: tf.keras.experimental.export_saved_model(network, 'model-savedmodel') # 保存模型结构与参数 del
同时新的Keras也保证了兼容性，比如在使用TensorFlow后端时，你可以简单地使用 import keras_core as keras 来替换from tensorflow import keras...这意味着开发者可以将Keras 3模型与PyTorch生态系统包，全系列TensorFlow部署和生产工具（如TF-Serving，TF.js和TFLite）以及JAX大规模TPU训练基础架构一起使用。...Keras 3 / fit() / evaluate() predict() 例程与 tf.data.Dataset 对象、PyTorch DataLoader 对象、NumPy 数组、Pandas 数据帧兼容...自动微分：在训练过程中，Keras使用后端引擎（TensorFlow等）提供的自动微分来计算梯度。这一过程对用户而言是透明的。...当然也有网友唱反调，「我想知道为什么有人会使用Keras + Torch而不是普通的 Torch，因为Torch与Tensorflow不同，它有一组很好的API」。
教育部、科技部2020年二号文件《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》提出“取消直接依据SCI论文相关指标对个人和院系的奖励”“不宜以发表SCI论文数量和影响因子等指标作为学生毕业和学位授予的限制性条件...SCI相关指标被过度使用 误入“唯指标论”误区 1975年经济学家Charles Goodhart提出“古德哈特定律”，意指“当政府试图管理这些金融财产的特别标识时，它们便不再是可信的经济风向标”，后来也表示一项指标一旦成为政策制定的依据...“唯指标”与“完全去指标”都是两个极端的误区，我们需要做的是寻找这中间能发挥指标最大意义与价值的位置。...实际上，SCI指标只是大大小小评价体系中的一个突出点，它本身是客观的，就像科技，是把双刃剑，究竟是利是弊，取决于使用者。...因而，SCI从来不是关键或中心，而是使用者，SCI不背“引入误区”这个巨大的“锅”。
本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...Keras Pipeline * 在之前的文章中，我们均使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model 类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程...其使用方法是将层作为可调用的对象并返回张量（这点与之前章节的使用方法一致），并将输入向量和输出向量提供给 tf.keras.Model 的 inputs 和 outputs 参数，示例如下： 1...个重要的参数： oplimizer ：优化器，可从 tf.keras.optimizers 中选择； loss ：损失函数，可从 tf.keras.losses 中选择； metrics ：评估指标，可从...《简单粗暴 TensorFlow 2.0 》目录 TensorFlow 2.0 安装指南 TensorFlow 2.0 基础：张量、自动求导与优化器 TensorFlow 2.0 模型：模型类的建立
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： GAN by Example using Keras on Tensorflow Backend 作者 | Rowel Atienza 翻译 | GuardSkill...在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...每个CNN层之间使用弱relu作为激活函数。使用0.4-0.7的dropout操作来避免过拟合和记忆化（memorization）。下面给出了keras中的实现。 ? 图1....层与层之间的批量正则化（batch normalization）也被用来稳定学习过程。各层的激活函数使用relu。最后一层的输出是假图像。采用0.3-0.5 的dropout避免第一层的过拟合。...下面给出了对应的keras实现： ? 图2. Generator模型从噪声中合成伪造的MNIST图像。 使用上采样而不是分数跨越的转置卷积。
规模化训练和部署TensorFlow模型] ---- 目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide...TensorFlow提供的功能如下： TensorFlow的核心与NumPy很像，但TensorFlow支持GPU； TensorFlow支持（多设备和服务器）分布式计算； TensorFlow使用了即时...在tf.keras中，这些函数通常通常只是调用对应的TensorFlow操作。如果你想写一些可以迁移到其它Keras实现上，就应该使用这些Keras函数。...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。...函数会以图模式运行，意味着每个TensorFlow运算会在图中添加一个表示自身的节点，然后输出tensor(s)（与常规模式相对，这被称为动态图执行，或动态模式）。在图模式中，TF运算不做任何计算。
CRF简单的例子： # coding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf # 参数设置 num_examples = 10 num_words...Accuracy: %.2f%%" % accuracy) 转自：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79044574 Bi-LSTM 使用...TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码： cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell...其实LSTM使用起来很简单，就是输入一排的向量，然后输出一排的向量。构建时只要设定两个超参数：num_units和sequence_length。...tf.reduce_mean(-log_likelihood) 其中 tags：维度为[batch_size, max_seq_len]的矩阵，也就是Golden标签，注意这里的标签都是以索引方式表示的
tf.keras构建一个简单的CNN tf.keras是TensorFlow实现的Keras API规范。...这是一个用于构建和训练模型的高级API，其中包括对TensorFlow特定功能的一流支持，例如动态图和tf.data管道。tf.keras使TensorFlow更易于使用而不会牺牲灵活性和性能。...TF2.0的另一个新功能是能够在Jupyter笔记本中使用功能齐全的TensorBoard。在开始模型训练之前启动TensorBoard，以便可以将指标视为模型训练。...现在编译模型以使用训练参数对其进行配置。编译模型后，现在可以在鲜花数据集上进行训练。 训练分类层 使用与训练简单CNN相同的步骤训练模型。绘制了训练和验证指标。...但是如果训练数据集相当小，并且与初始数据集类似于Inception V3的训练，那么微调可能会导致过度拟合。在微调后再次绘制训练和验证指标。
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
Grafana Mimir 是 Grafana Labs 开发的一个 AGPLv3 许可的开源软件项目，与对象存储结合使用时，可为 Prometheus 指标提供可扩展的长期存储。...企业应该能够在不修改现有代码的情况下使用 Prometheus 指标（以及其他供应商协作的其他指标）。...接收来自 distributer 的数据，并不会立刻写入到存储里，而是保存在内存，然后定期的刷新到后端存储。...overrides-exporter 组件将限制暴露 Prometheus 指标，以便运维人员可以了解租户与限制的接近程度。...Prometheus - 抓取 Mimir 指标，然后将它们写回到 Mimir 以便它们可用 MinIO - 与 S3 兼容的软件定义的块、规则和警报的持久存储 Grafana - 包括用于查询 Mimir
本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。...TensorFlow推荐使用Keras的sequence函数作为高阶API的入口进行模型的构建，就像堆积木一样： # 导入TensorFlow, 以及下面的常用Keras层 import tensorflow...说到TensorFlow低阶API，最先想到的肯定是tf.Session和著名的sess.run，但随着TensorFlow的发展，tf.Session最后出现在TensorFlow 1.15中，TensorFlow...() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 选择衡量指标来度量模型的损失值（loss）和准确率（accuracy）。...这些指标在 epoch 上累积值，然后打印出整体结果 train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进，主要变化如下： 以Eager模式为默认的运行模式，不必构建Session 删除tf.contrib库，将其中的高阶API整合到tf.kears..., unicode_literalsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom...tensorflow.keras import Model#加载并准备 MNIST 数据集。...((x_test, y_test)).batch(32)#使用 Keras 模型子类化（model subclassing） API 构建 tf.keras 模型： class MyModel(Model...#选择衡量指标来度量模型的损失值（loss）和准确率（accuracy）。
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