一、Autograph使用规范 1、规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...例如使用tf.print而不是print，使用tf.range而不是range，使用tf.constant(True)而不是True. 2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable...二、Autograph机制原理 1、@tf.function 当我们第一次调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？...使用普通的Python函数会导致 被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后【静态图执行】的输出不一致。...但是在【静态图执行】时，这种创建tf.Variable的行为只会发生在第一步跟踪Python代码逻辑创建计算图时，这会导致被@tf.function修饰前【eager执行】和被@tf.function修饰后
一，Autograph的机制原理 当我们使用@tf.function装饰一个函数的时候，后面到底发生了什么呢？ 例如我们写下如下代码。 ? 后面什么都没有发生。...当我们第一次调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？ 例如我们写下如下代码。 ? 发生了2件事情。 第一件事情是创建计算图。...当我们再次用相同的输入参数类型调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？ 例如我们写下如下代码。 ? 只会发生一件事情，那就是上面步骤的第二步，执行计算图。...当我们再次用不同的的输入参数类型调用这个被@tf.function装饰的函数时，后面到底发生了什么？ 例如我们写下如下代码。 ? 由于输入参数的类型已经发生变化，已经创建的计算图不能够再次使用。...需要注意的是，如果调用被@tf.function装饰的函数时输入的参数不是Tensor类型，则每次都会重新创建计算图。 例如我们写下如下代码。两次都会重新创建计算图。
（使用tf.function时，有副作用的代码会按照代码顺序执行）。 TensorFlow 1.X 要求用户手动构建静态图，并通过sess.run来执行。...在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...为了避免用户重写代码，当使用@tf.function时，AutoGraph会将Python结构的子集转换为TensorFlow等价物： for/while -> tf.while_loop （支持break...一般情况下，并不需要将所有小函数用tf.function来装饰；只要用tf.function来装饰高级计算 - 例如训练的一步、或者模型的前向传播。...(scalar|histogram|...)来记录数据，独立使用它时并不会做任何事情，你需要利用上下文管理器将它重定向到合适的file writer。
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。...而在TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。...如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。...当然，@tf.function的使用需要遵循一定的规范，我们后面章节将重点介绍。
会报错，需要使用的话得先转成tensortry: s3 = s + 1except TypeError as ex: print(ex)# 矩阵乘法适用，但是不能使用@，需要使用特定的api...tensorprint(v.numpy())1# assign value，用于赋值，不能使用“=”！！！...自定义layer如果想要自定义层，比如不想使用dense层这种情况，可以通过继承的方式，自定义layer。...方法二：采用加@装饰器的方法，个人感觉更好用# 1 + 1/2 + 1/2^2 + ... + 1/2^n@tf.functiondef converge_to_2(n_iters): total...@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None], tf.int32, name='x')]) # 输入，类型，名字为xdef cube(z):
资深人士示例 展示如何命令式地编写正向传递、如何使用 GradientTape 编写自定义训练循环，以及如何使用 tf.function 自动编译代码（仅需一行代码！）...TensorFlow 2.0 从根本上简化了 TensorFlow 的使用 — 同样出色的 op，现在却更易理解和使用。...github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r2/guide/autograph.ipynb 此示例采用 Autograd 风格的 GradientTape，并通过优化器手动应用您的梯度...在编写具有复杂内部运作的自定义训练循环（譬如在强化学习中）或进行研究（轻松帮您落实提高优化器效率的新想法）时，这特别有帮助。...为此，您可以利用装饰器 “@tf.function” 封装 “train”。
在TensorFlow2.0时代，采用的是动态计算图，即每使用一个算子后，该算子会被动态加入到隐含的默认计算图中立即执行得到结果，而无需开启Session。...如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...使用tf.function构建静态图的方式叫做 Autograph. (1)静态计算图 python #在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。...python import tensorflow as tf # 可以用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成和TensorFlow1.0对应的静态计算图构建代码。...tf.constant(1.0) b = tf.constant(-2.0) c = tf.constant(1.0) for _ in tf.range(1000): #注意autograph时使用
它既可以用作可调用函数，也可以用作装饰器。 在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。...利用我们从前面的部分中学到的知识，我们知道一种实现方法是使用tf.function。 我们选择使用tf.function的装饰器形式。...为了解决这个问题，我们可以在装饰器中指定此方法可以接受的值的类型。 这是通过在装饰器中固定输入签名来完成的。 我们将其固定为包含 32 位浮点数的一维张量。 任何不符合此标准的输入将被自动丢弃。...后端服务器上的推理 在当今世界，分布式系统无处不在。 从我们浏览的网站到我们在手机上使用的应用范围，当我们不使用分布式系统时几乎没有一天。...该功能由tf.function装饰器注解，以实现签名，基于图的优点以及自动控件的依赖关系。 写入此自定义层后，即可在tf.keras模块中的任何位置使用它。
我们的训练损失因此变为： ?...在 Python 中，我们可以使用 tf.function 来达到此目的： import tensorflow as tf from transformers import TFDistilBertForQuestionAnswering...传递给 tf.function。...快速易用的分词器：? Tokenizer 构建 Node.js 库时，我们的目标是使 API 尽可能简单。...Tokenizer：使用 Rust 编写，是 Hugging Face 正在开发的高性能库。通过该库，您可以非常轻松地使用不同的分词器，例如 BertWordpiece。
思路 TensorFlow 2 推荐使用一种基于中央协调的架构来进行参数服务器训练。...在收到协调者的请求后，工作者通过从参数服务器读取变量、执行操作和更新参数服务器上的变量来执行 "tf.function"。 每个工作者只处理来自协调者的请求，并与参数服务器进行通信。...当这个环境变量设置为正整数 K 时，协调器忽略最多 K 个失败报告，也就是说，只有超过 K 个执行错误，并且这些错误是因为同一个参数服务器实例导致的，我们才认为参数服务器实例遇到了失败。...8.3 参数服务器或者协调器故障 当参数服务器失败时，schedule，join 或 done 会引发 tf.errors.UnavailableError。...因此建议使用某些工具以便不丢失训练进度： 因此，在用户的程序中，必须定期保存检查点文件，并在程序开始时恢复。
") f.see # 输出 """ Decimal('1') """ f.fee = "2" f.get_fee() # 输出 """ Decimal('2') """ 正如所看到的，当我们以这种方式使用属性函数时...让我们使用属性装饰器来重写这段代码，看看我们是否能得到一个允许设置的属性值： from decimal import Decimal class Fees(object): def __init...你可以用一个名为@fee.setter的装饰器装饰第二个方法名也为fee的方法来实现这个。...如果你想对属性使用del命令，你可以使用@fee.deleter创建另一个装饰器来装饰相同名字的函数从而实现删除的同样效果。 本文作者为olei，转载请注明。...@classmethod @propery @staticmethod 装饰器
TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。 下面的范例使用TensorFlow2.0的中阶API实现线性回归模型和和DNN二分类模型。...model.loss_func = losses.mean_squared_error model.optimizer = optimizers.SGD(learning_rate=0.001) 3，训练模型 #使用...prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE) 2，定义模型 class DNNModel(tf.Module): def __init__(self,name = None...(input_signature=[tf.TensorSpec(shape = [None,2], dtype = tf.float32)]) def __call__(self,x):...,tf.reshape(predictions,[-1])) tf.print("init loss:",loss) tf.print("init metric",metric) 3，训练模型 #使用
下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。...构建数据管道迭代器 # 构建数据管道迭代器 def data_iter(features, labels, batch_size=8): num_examples = len(features...========16:36:08 epoch = 200 loss = 1.68992615 w = [[1.97718477] [-2.983814]] b = [[3.01013041]] 使用...# 构建数据管道迭代器 def data_iter(features, labels, batch_size=8): num_examples = len(features) indices...init loss: 1.76568353 init metric 0.6 查看变量数量 print(len(model.trainable_variables)) 结果如下： 6 3，训练模型 ##使用
第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。....shuffle(buffer_size = 1000).batch(100) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE) #定义优化器...使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。...================================================================= dense (Dense) (None...self, x): y = self.dense1(x) return(y) model = MyModel() model.build(input_shape =(None
1 问题 大概问题是这样，想要自定义一个Python装饰器，问我这样写装饰器行不行？如果不行，那又是为什么？...g() print('结束时间') print(datetime.datetime.today()) f() 下面使用...print_time装饰函数 foo: @print_time def foo(): time.sleep(2) print('hello world') 当调用 foo函数时，抛出如下异常...因为上面的 print_time 无返回值，所以赋值给 foo 函数后，foo 函数变为 None，所以当调用 foo() 时抛出 'NoneType' object is not callable 这也就不足为奇了...上面自定义print_time装饰器，除了能装饰foo函数外，还能装饰任意其他函数和类内方法。
当你使用上下文管理器对象调用__enter__方法时，就进入了上下文管理中，__enter__中的操作会对上下文进行影响，要停止上下文管理时，就调用__exit__方法停止上下文管理。...__exit__(None, None, None) >>> monster 'this is return' 以上代码，我写了一个上下文管理器，用来把所有的输出都显示为大写。...通过 UpperOut() 得到一个上下文管理器对象，而调用__enter__后进入上下文管理，在这之间所有的输出都是大写，在调用__exit__方法后结束上下文管理，可以看到monster的输出变为小写...contexmanager装饰器时，要把yield语句放在try/finally中，因为无法知道上下文管理中会发生什么错误。...使用@contexmanager装饰器时，装饰器提供的__exit__方法会假定异常都得到了处理，如果不想让@contexmanage压制异常，必要要在被装饰的函数中显示重新抛出异常。
装饰器可以像常规的可调用对象那样调用，其参数是另一个函数。 装饰器的执行 装饰器在函数定义之后立即运行 函数装饰器在导入模块时立即执行，被装饰的函数只在明确调用时运行。...，这样调用函数的时，虽然作用定义域不可用，但是仍能继续使用那些绑定。...:不支持关键字参数，遮盖了被装饰函数的__name__ 和__doc__属性 使用functools.wraps装饰器可以把相关属性复制过来 import functools import time...把整体方案拆分成多个模块 被装饰的普通函数变为泛函数：根据第一个参数的类型，以不同方式执行相同操作的一组函数。类似于重载 可以在系统的任何地方和任何模块中注册专门函数。...@d1 @d2 def f(): print('f') 执行顺序相当于f = d1(d2(f)) 参数化装饰器 参数化装饰器需要使用()进行调用，非参数化装饰器则不需要() 下面是一个参数化输出格式的计算运行时间装饰器
而当使用参数服务器训练时，建议使用如下配置： 一个协调者（coordinator ） job（job名称为 chief）。 多个工作者 jobs（job名称为 worker）。...1.4 使用自定义循环进行训练 TensorFlow 2 推荐使用一种基于中央协调的架构来进行参数服务器训练。...为了简单起见，用户通常可以在这些任务上创建 TensorFlow 服务器时传入完整的集群信息。 评估器（evaluator）任务不需要知道训练集群的设置，它也不应该试图连接到训练集群。...工作者和参数服务器的任务类型应该分为 "worker" 和 "ps" 两种。出于历史原因，协调器应使用 "chief" 作为任务类型。 2....性能改进 如果你在使用 ParameterServerStrategy 和 ClusterResolver 训练时发现性能问题，可能有几个原因。
第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...下面的范例使用TensorFlow的高阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。...此处分别演示使用Sequential按层顺序构建模型以及继承Model基类构建自定义模型。...self, x): y = self.dense1(x) return(y) model = MyModel() model.build(input_shape =(None
当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。...tf.function()将这个Python函数变为TensorFlow函数： >>> tf_cube = tf.function(cube) >>> tf_cube <tensorflow.python.eager.def_function.Function...另外，也可以使用tf.function作为装饰器，更常见一些： @tf.function def tf_cube(x): return x ** 3 原生的Python函数通过TF函数的python_function...TF 函数规则 大多数时候，将Python函数转换为TF函数是琐碎的：要用@tf.function装饰，或让Keras来负责。...注意，其它函数不需要用@tf.function装饰。
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