有状态服务，即服务端需要记录每次会话的客户端信息，从而识别客户端身份，根据用户身份进行请求的处理，典型的设计如 tomcat 中的 session。...如果是状态化请求，那么服务器端一般都要保存请求的相关信息，每个请求可以默认地使用以前的请求信息。 而无状态的请求，服务器端的处理信息必须全部来自于请求所携带的信息以及可以被所有请求所使用的公共信息。...通过程序处理所得到的“成果”其实和你平时生活中完成的任何事情所得到的“成果”是一样的。任何一个“成果”都是你通过一系列的“行动”将最开始的“原料”进行加工、转化，最终得到你所期望的“成果”。 ?...在分布式系统中，「有状态」意味着一个用户的请求必须被提交到保存有其相关状态信息的服务器上，否则这些请求可能无法被理解，导致服务器端无法对用户请求进行自由调度（例如双11的时候临时加再多的机器都没用）。...CAP理论 CAP理论的意思是说，一个分布式系统无法同时满足三个条件 ： 一致性、可用性、分区容忍性。 CAP分别代表： C:consistency,数据在多个副本中能保持一致的状态。
长短期记忆网络 长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，使用时间反向传播进行训练，可以解决梯度消失的问题。 它可用于创建大型循环网络，进而可用于解决机器学习中的序列问题并获得最新结果。...LSTM网络不是神经元，而是具有通过层连接的存储块。 LSTM 的关键就是细胞状态，LSTM 有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。...我们可以更好地控制何时在Keras中清除LSTM网络的内部状态。这意味着它可以在整个训练序列中建立状态，甚至在需要进行预测时也可以保持该状态。...最后，在构造LSTM层时， 必须将有状态参数设置为 True ，我们对批处理中的样本数量，样本中的时间步长以及一次中的特征数量进行编码。通过设置 batch_input_shape 参数。...model.predict(trainX, batch_size=batch_size) 我们可以改编先前的时间步骤示例来使用有状态LSTM。 运行将提供以下输出： ...
如何使用LSTM网络进行开发并做出预测，这些网络可以在很长的序列中保持状态（内存）。在本教程中，我们将为时间序列预测问题开发LSTM。...（LSTM）是一种递归神经网络，使用时间反向传播进行训练，可以解决梯度消失的问题。...LSTM 的关键就是细胞状态，LSTM 有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法，他们包含一个sigmoid神经网络层和一个按位的乘法操作。...我们可以更好地控制何时在Keras中清除LSTM网络的内部状态。这意味着它可以在整个训练序列中建立状态，甚至在需要进行预测时也可以保持该状态。...随后，在评估模型和进行预测时，必须使用相同的批次大小。model.predict(trainX, batch_size=batch_size)我们可以改编先前的时间步骤示例来使用有状态LSTM。
在TensorFlow1.x版本中采用的是静态图机制，我们需要预先定义好计算图，然后再可以反复的调用它（1.x版本有提供Eager Execution接口，让用户可以使用动态图）。...会话 在1.x版本中，会话（session）是客户端程序与TensorFlow系统进行交互的接口，我们定义好的计算图必须在会话中执行。...TensorFlow2.0采用了动态图机制，我们不需要在会话中执行计算图了，“tf.Session”类被放到了兼容模块“tensorflow.compat.v1”中，这个模块里有完整的TensorFlow1...当我们不想从头开始训练一个模型时（例如这个模型的训练可能非常耗时），我们可以使用TensorFlow Hub模块来进行迁移学习。 3....使用Distribution Strategies进行分布式训练 对于大规模的机器学习训练任务，tf.distribute.StrategyAPI旨在让用户只需要对现有的模型和代码做最少的更改，就可以实现分布式的训练
这个登上 GitHub 趋势榜的项目今日已获得 700 多赞，内容简单易懂，适合初学者和迁移到 tf2.0 的开发者使用。 深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。...TensorFlow2.0 正式版已发布了一段时间，然而过去使用 TensorFlow1.x 版本的开发者担心两个版本之间的差距过大以至于无法迁移已有的经验，刚入门深度学习的人则因为 TensorFlow...它基于 TensorFlow2.0 框架，有配套学习的书、代码和视频课程，非常适合希望了解 tf2.0 的开发者学习参考。...代码部分，目前作者已整理出了除第 4 章以外的大部分代码，目前整理工作还在进行中。...从代码来看，这些 py 文件实际上都是可以直接运行的，以下便是自编码器文件中执行模型训练的代码： model = AE() model.build(input_shape=(None, 784)) model.summary
这个登上 GitHub 趋势榜的项目今日已获得 700 多赞，内容简单易懂，适合初学者和迁移到 tf2.0 的开发者使用。 深度学习中绕不开的便是对算法框架的实际使用了。...TensorFlow2.0 正式版已发布了一段时间，然而过去使用 TensorFlow1.x 版本的开发者担心两个版本之间的差距过大以至于无法迁移已有的经验，刚入门深度学习的人则因为 TensorFlow...它基于 TensorFlow2.0 框架，有配套学习的书、代码和视频课程，非常适合希望了解 tf2.0 的开发者学习参考。 目前该项目已获得了 3600 多的 Star，登上了 GitHub 热榜。...代码部分，目前作者已整理出了除第 4 章以外的大部分代码，目前整理工作还在进行中。...从代码来看，这些 py 文件实际上都是可以直接运行的，以下便是自编码器文件中执行模型训练的代码： model = AE() model.build(input_shape=(None, 784)) model.summary
本系列将对aymericdamien使用tensorflow2.0编写的示例注释进行翻译，以便大家快速上手。翻译过程中难免有疏漏，如发现错误，希望大家指出，谢谢支持。...原始卷积神经网络的实现来对MNIST数字数据集进行分类。 递归神经网络(LSTM)。...使用TensorFlow 2.0“layers”和“model”API，构建递归神经网络(LSTM)对MNIST数字数据集进行分类。 双向递归神经网络(LSTM)。...使用TensorFlow 2.0“layers”和“model”API，构建双向递归神经网络(LSTM)对MNIST数字数据集进行分类。 动态递归神经网络(LSTM)。...将数据转换为TFRecords格式，并使用TensorFlow 2.0加载它们。 图像变换(即图像增强)。使用TensorFlow 2.0应用各种图像增强技术，生成用于训练的失真图像。
也就是说，我们寻求开发一个可提示的模型并使用任务在广泛的数据集上对其进行预训练,这使得强大的泛化成为可能。 有了这个模型，我们,旨在解决一系列下游细分问题,使用提示工程在新数据分布上。...可提示分割是图像分割中的一项新任务，涉及基于自然语言提示分割图像。 这意味着不是手动选择感兴趣的区域或使用预定义的标签，而是给模型一个自然语言的提示，并根据该提示生成一个分割掩码。...【image encoder】 受到可扩展和强大的预训练方法，我们使用了MAE来预训练ViT。...在训练的时候，我们仅仅反向传播最小的loss。模型同时会给出一个confidence score，就像是目标检测中的IoU一样，这样可以给mask进行排序。这里的做法和目标检测YOLO的多预测类似。...【损失函数和训练】 我们有监督的训练mask prediction使用focal loss和dice loss的线性组合。 下一篇主要仔细剖析SAM的官方代码及本地部署。
中文商品评论短文本分类器，可用于情感分析，各模型的准确率均达到90%以上 运行环境： tensorflow2.0 python3 数据集： 京东商城评论文本，10万条，标注为0的是差评，标注为1的是好评...在两个支层外面都添加了一个residual的连接，然后进行了layer nomalization的操作。模型所有的支层以及embedding层的输出维度都是dmode。 解码器也是堆叠了六个相同的层。...这些包括了使用词袋以及n-gram袋表征语句，还有使用子词(subword)信息，并通过隐藏表征在类别间共享信息。我们另外采用了一个softmax层级(利用了类别不均衡分布的优势)来加速运算过程。...首先我们要明确什么是序列数据，摘取百度百科词条：时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。...激活函数是事先确定好的，那么神经网络模型通过训练“学“到的东西就蕴含在“权值“中。 基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接。如图。
TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 TensorFlow2.0（8）...本文介绍两种持久化保存模型的方法： 在介绍这两种方法之前，我们得先创建并训练好一个模型，还是以mnist手写数字识别数据集训练模型为例： import tensorflow as tf from tensorflow...()方法可以将模型保存到一个指定文件中，保存的内容包括： 模型的结构 模型的权重参数 通过compile()方法配置的模型训练参数 优化器及其状态 model.save('mymodels/mnist.h5...需要使用模型时，通过keras.models.load_model()方法从文件中再次加载即可。...，但有时候，我们仅对部分信息感兴趣，例如仅对模型的权重参数感兴趣，那么就可以通过save_weights()方法进行保存。
同时 Tensorflow2.0 也增加了对 Keras 特性的支持，如简化定制化训练循环 API、增加对大部分硬件的分布式策略的支持等。...： 在 Tensorflow2.0 Alpha 版本后进行了特性提升和修复。...，可以参考 Github 上的文档：https://github.com/tensorflow/community/tree/master/rfcs 新版本亮点 分布式训练策略：2.0 版本使用新的 tf.distribute.Strategy...API，可以在尽量不改动代码的情况下用于分布式训练模型，达到良好的表现。...同时 2.0 版本还支持更多的分布式策略，如对定制化训练循环的支持，以及对 Keras 子类模型的支持。
据说和text-davinci-003具有相类似的性能，也就是我们所说的GPT-3.5。...我们发布AIpaca模型，是META的LLaMA 7B模型中微调得到的，使用了text-davinci-003在以self-instruct的方式生成得得52k的指令跟随预料。...Training recipe 目前学术条件下，训练高质量的语言模型有两个重要的挑战： 好的预训练模型 高质量的指令数据 第一个挑战的解决方案就是最近Meta公开的LLaMA模型。...我们使用了Hugging Face的寻来你框架，利用了 Fully Sharded Data Parallel and mixed precision training等方法进行训练。...我们生成指令有如下步骤： 使用语言模型生成一组指令 然后使用指令生成输入和输出对。 再根据他们的质量和多样性进行修建 上图是自我指导的高级概述。
之前NLP接触的不多，希望以LLaMA为切入点，进行扩展。比方说里面提到的finetune技术的发展，GPT-3到现在之间的多个模型的迭代，还有各种激活函数的使用。...LLaMA在数万亿个代币上进行训练，我们已经证明，可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型。...我们提供任务的文本描述和测试示例。该模型要么使用开放式生成提供答案，要么对建议的答案进行排名。 Few-shot....这与其他类型的任务（如多项选择题或填空任务）形成鲜明对比，在这些任务中，模型有一组选项可供选择。 ❝如何评价不同模型的性能？...，可能性通过完成中的字符数进行归一化。
上面下载到本地的模型权重是这个样子的： 是吧一个权重分解成了多个权重包，那么hugging face在加载模型参数的时候，会根据其中的“pytorch_model.bin.index.json”文件当中进行加载...TB-PET揭示体内复杂的骨骼代谢网络 综述 深度学习在神经成像领域的前景与挑战 功能连接矩阵 | 双向LSTM深度时间组学习针对轻度认知障碍 PCA、SVD深入浅出与python代码 ICA...| 20 TF2的eager模式与求导 扩展之Tensorflow2.0 | 19 TF2模型的存储与载入 扩展之Tensorflow2.0 | 18 TF2构建自定义模型 扩展之Tensorflow2.0...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch...Dataloader 小白学PyTorch | 2 浅谈训练集验证集和测试集 小白学PyTorch | 1 搭建一个超简单的网络 小白学PyTorch | 动态图与静态图的浅显理解 <<小样本分割
1 Keras概述 在TensorFlow2.0中，Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。...常用的数据集（datasets） 在TensorFlow2.0中，常用的数据集需要使用tf.keras.datasets来加载，在datasets中有如下数据集。 ?...下面将介绍TensorFlow2.0中的激活函数及它们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中部分激活函数： ?...下面将介绍TensorFlow2.0中的优化器及他们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中所有的优化器，它们都是Optimizer的子类。 ?...接下来我们了解下在TensorFlow2.0中如何使用损失函数。下图是TensorFlow2.0中所有的损失函数，它们都是Loss的子类。 ?
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