Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持,尤其是自然语言处理(NLP)和文本生成任务。
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 & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。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。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
因此,Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在,对于卷积网络中的第一层,的数量in_channels将为3(RGB),并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是,并且stride通常使用为1。
如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单,但应该被视为一种参考。您了解手头的任务,因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域:从数据增强到选择超参数;涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征,将连续特征构建分桶特征,以及对多个特征生成交叉特征等等。
本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。
自从开始训练深度神经网络以来,一直在想所有Python代码的结构是什么。理想情况下,良好的结构应支持对该模型进行广泛的试验,允许在一个紧凑的框架中实现各种不同的模型,并且每个阅读代码的人都容易理解。必须能够通过编码和重用各种数据加载器来使用来自不同数据源的数据。此外,如果模型支持在一个模型中组合多个网络(例如GAN或原始R-CNN的情况),那就太好了。该框架还应该具有足够的灵活性以允许进行复杂的可视化(这是在数据科学中的核心信念之一,即可视化使一切变得更加容易,尤其是在计算机视觉任务的情况下)。
Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库,用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法,可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
地址:https://github.com/taishan1994/DGL_Chinese_Manual
现阶段人工智能的发展速度远远超过任何单一框架所能跟上的速度,深度学习的领域更是在不断发展的,主要体现在在复杂性和规模上。
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能。
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式(declaretive)的编程模型. 确实, 这种静态图的执行模式优点很多,但是在debug时确实非常不方便(类似于对编译好的C语言程序调用,此时是我们无法对其进行内部的调试), 因此有了Eager Execution, 这在TensorFlow v1.5首次引入. 引入的Eager Execution模式后, TensorFlow就拥有了类似于Pytorch一样动态图模型能力, 我们可以不必再等到see.run(*)才能看到执行结果, 可以方便在IDE随时调试代码,查看OPs执行结果. tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练,添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境,它使得我们可以立即评估操作产生的结果,而无需构建计算图。
继续PyTorch学习系列。前篇介绍了PyTorch中最为基础也最为核心的数据结构——Tensor,有了这些基本概念即可开始深度学习实践了。本篇围绕这一话题,本着提纲挈领删繁就简的原则,从宏观上介绍搭建深度学习模型的几个基本要素。
Ray不仅仅是一个用于多处理的库,Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库,它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器,或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。
原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!
随着机器学习在各个领域的广泛应用,Python成为了一个备受欢迎的机器学习工具之一。在众多机器学习库中,Scikit-learn因其简单易用、功能强大而备受青睐。本文将介绍Scikit-learn的基本概念,以及如何在Python中使用它进行机器学习的实践。
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、Ryan(西安理工大学)、申影(山东大学)、邺调(江苏科技大学)、Loing(华中科技大学)
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
在机器学习的领域中,张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之,张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法,张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性:数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后,它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一(根据它的 GitHub 项目数量来判断)。 TensorFlow 的起源
1. Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的 actions) 📷 Rasa NLU 理解用户的对话,提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等),以pipeline的方式处理用户对话,在config.yml中配置。 Rasa Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息,得到上下文的语境:预测用户当前最可能表达的
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域我们在前文已经研究过,运行在 MirroredStrategy 里面也介绍,所以本文主要看看如何使用,如何初始化。在下一篇之中会重点看看如何分发计算。
为公司或产品运行一个大型语言模型有许多好处,但最根本的是能提供针对实际情景的即时数据。
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
机器之心报道 机器之心编辑部 还记得那个看起来像 Keras 的轻量版 PyTorch 框架 Lightning 吗?它终于出了 1.0.0 版本,并增添了很多新功能,在度量、优化、日志记录、数据流、检查点等方面均进行了完善。 Keras 和 PyTorch 都是对初学者非常友好的深度学习框架,两者各有优势,很多研究者和开发者在选择框架时可能会举棋不定。基于这种情况,grid.ai CEO、纽约大学博士 William Falcon 创建了 PyTorch Lightning,为 PyTorch 披上了一件
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
神经网络有许多影响模型性能的超参数。一个最基本的超参数是学习率(LR),它决定了在训练步骤之间模型权重的变化程度。在最简单的情况下,LR值是0到1之间的固定值。
PyTorch Lightning是基于PyTorch的高级框架,在云上大规模部署很有优势。
语法改错是一个大家比较陌生的领域,大致可以认为对英文进行语法改错。给定一句带有语法错误的话,AI对其进行修正得到正确的语法表示。最近微软亚洲研究院给出论文称当前Deep Learning模型已经超过人类水平。具体论文参考(论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.01270)
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
在企业人工智能中,有两种主要类型的模型:判别式和生成式。判别式模型用于对数据进行分类或预测,而生成式模型用于创建新数据。尽管生成式 AI 近来占据新闻头条,但企业仍在追求这两种类型的 AI。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa,我们建议你先Rasa教程开始。
MMAction2 是一款基于 PyTorch 的视频理解开源工具箱,目前支持四大主流视频理解任务,分别是行为识别(Action Recognition),骨架行为识别(Skeleton based Action Recognition),时空行为检测(Spatio-Temporal Action Detection),时序行为定位(Temporal Action Localization)。MMAction2 支持了 28 类视频理解模型,22 类视频理解数据集。
第三代翻译API让用户输入字词对照表,自定义特殊字词翻译,并且还能使用多模型进行批次翻译
近年来,基于扩散模型(Diffusion Models)的图像生成模型层出不穷,展现出令人惊艳的生成效果。然而,现有相关研究模型代码框架存在过度碎片化的问题,缺乏统一的框架体系,导致出现「迁移难」、「门槛高」、「质量差」的代码实现难题。
大数据文摘作品 编译:钱天培、龙牧雪 连发三条推特!今天凌晨时分,李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision,可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习,每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展! ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面,或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud,这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
Pytorch添加的一个新特性是更好地支持带有TorchScript (PyTorch JIT)的快速自定义递归神经网络(fastrnns)。
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