TensorFlow 采用类似数据流的模型来描述计算，并将其映射到各种不同的硬件平台上，从在 Android 和 iOS 等移动设备平台上运行推理，到使用包含一个或多个 GPU 卡的单机的中等规模训练和推理系统...变量是一种特殊的操作，它返回持久可变张量的句柄，这些句柄可以被传递给少量特殊的操作，例如 Assign 和AssignAdd（相当于+=），通过这些操作就可以改变这些变量引用的张量。 3....4.4 控制流 虽然没有任何显式控制流的数据流图也非常有表达能力，但我们发现，在很多情况下，如果支持条件和循环，则可以用更简洁和有效来表示机器学习算法。...类似地，带有 while-loop 的模型的梯度计算需要知道进行了多少次迭代，并且还将依赖于在这些迭代期间计算的中间值。目前依然采用重写计算图技术来记录梯度计算所需的值。...异步内核的示例包括接收内核、排队内核和出列内核（如果队列空间不可用或没有可读取的数据，则可能需要分别进行阻塞）。
请记住，不管在两个变量（简单回归）或多个变量（多元回归）情形下，线性回归都是对一个依赖变量，多个独立变量xi，一个随机值b间的关系建模。...读者知道W会接近0.1，b接近0.3，但是TensorFlow并不知道，它需要自己来计算得到该值。 标准的解决类似问题的方法是迭代数据集中的每一个值并修改参数W与b来每次获得更精确的结果。...首先先创建三个变量， ? 通过调用Variable方法定义一个变量，该变量会保存在TensorFlow内部图数据结构中。稍后我们会详细分析方法中的参数，我认为现在我们还是继续实现模型比较重要。...稍后我们会讨论函数的参数—学习速率（我们例子中为0.5）。 运行算法 如我们之前所学习到的，在代码中调用的TensorFlow库只是添加信息到内部图中，TensorFlow还没有运行该算法。...为在错误函数上运行梯度下降算法，TensorFlow计算它的梯度。梯度就像一个指南针，指引我们朝着最小的方向前进。
数据集问题 尝试使用小数据集过拟合你的模型 一般来说神经网络应该在数百次迭代中过拟合你的数据。如果你的损失值不下降，那问题存在于更深层次。...你必须可视化的事情有：损失值、权重直方图、变量和梯度。如果你正在做计算机视觉，那要一直可视化过滤器从而理解网络实际上看到了什么。...权重初始化 如果你错误设置权重，由于零梯度，或者所有神经元的类似更新等，你的网络将变得无法训练。同样你也应该记住权重与学习率是成对的，因此高学习率和大权重可以导致 NaN 问题。...不是零均值的激活值 比如 Sigmoid、ReLU 函数就不是零均值的。这意味着训练期间所有你的梯度将全部是正或负，并会引发学习问题。这就是为什么我们使用零均值的输入数据。 3....这之所以能发生是因为高学习率和错误的权重初始化。如果参数调整没有帮助，那么你可以试一下 Leaky ReLU、PReLU、ELU 或 Maxout，它们没有这一问题。 4.
【导读】本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法，重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution，它许用户在不创建静态图的情况下运行tensorflow代码。...以下是TF 1.7的主要亮点： 使用Eager Execution，你可以在没有session的情况下运行你的代码。 使用您自己的functions轻松解决梯度计算。...最有趣的功能之一是eager_execution，允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码。 让我们尝试一个简单的程序： ? 注意输出是一个张量而不是实际的数组本身。...在eager_execution中，操作的输出将是实际值而不是张量。 但tf.enable_eager_execution的使用并不那么简单。 看看下一个例子。 下面是一段变量声明： ?...所以声明一个Tensorflow变量会引发一个错误，应该使用tf.contrib.eager.Variable。 这意味着我们不能在已有程序中使用eager execution，并希望它能够工作。
本文介绍了最新版的Tensorflow 1.7的功能及其使用方法，重点介绍其中最有趣的功能之一eager_execution，它许用户在不创建静态图的情况下运行tensorflow代码。...，你可以在没有session的情况下运行你的代码使用您自己的functions轻松解决梯度计算支持将数据库里的数据读成用于实验的数据集对TensorRT的初始支持，以便您可以优化您的模型最有趣的功能之一是...eager_execution，允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码。...让我们尝试一个简单的程序：?注意输出是一个张量而不是实际的数组本身。为了得到数组值，你需要在session中运行它。...所以声明一个Tensorflow变量会引发一个错误，应该使用tf.contrib.eager.Variable。 这意味着我们不能在已有程序中使用Eager execution，并希望它能够工作。
因为 Result 有这些泛型类型参数，所以我们可以在许多不同的情况下使用 Result 类型和它定义的函数，在这些情况下，我们想要返回的成功值和错误值可能不同。...在 File::open 成功的情况下，变量greeting_file_result 中的值将是包含文件句柄的 Ok 实例。...当结果为 Ok 时，此代码将从 Ok 成员中返回内部file值，然后将该文件 句柄值分配给变量greeting_file。匹配后，我们可以使用文件句柄进行读取或写入。...在 Err 情况下，我们不是调用 panic!，而是使用 return关键字提前完全退出函数，并将错误值从 File::open（现在在模式变量 e 中）作为该函数的错误值返回给调用代码。...并导致程序崩溃，使用默认用户名，或者从文件以外的其他位置查找用户名，例如。我们没有足够的信息来了解调用代码实际尝试做什么，因此我们将所有成功或错误信息向上传播，以便它进行适当的处理。
在启用了急切执行的情况下，没有图形概念或操作的重复执行，因此最明显的处理方式非常有效。...上面定义两个变量x和y，只用了x这个变量，所以只会对vx求导！g的返回值是一个列表，列表中以(梯度，变量值)的形式存储了所有计算的梯度的值和变量的值。这里就应当是[(2, 1)]。...如果需要同时获取f的值和f的梯度，就可以分别用tfe.value_and_gradients_function和tfe.implicit_value_and_gradients取代tfe.gradients_function...什么时候使用Eager Function 研究员，想要一个灵活的框架 python控制流和数据结构实现了实验 开发新模型 即时错误报告简化了调试 TensorFlow新手 热切的执行使您可以在Python...张量的.numpy（）方法检索支持它的NumPy数组。在未来的eager版本中，你不需要调用.numpy（）而且会在大多数情况下，能够在NumPy数组所在的地方传递张量。
在某些情况下，可能会发生相反的情况：梯度可能变得越来越大，许多层得到了非常大的权重更新，算法发散。这是梯度爆炸的问题，在循环神经网络中最为常见（见第 14 章）。...无监督的预训练 假设你想要解决一个复杂的任务，你没有太多的标记的训练数据，但不幸的是，你不能找到一个类似的任务训练模型。 不要失去希望！...首先，你当然应该尝试收集更多的有标签的训练数据，但是如果这太难或太昂贵，你仍然可以进行无监督的训练（见图 11-5）。...然而，当您有一个复杂的任务需要解决时，无监督训练（现在通常使用自动编码器而不是 RBM）仍然是一个很好的选择，没有类似的模型可以重复使用，而且标记的训练数据很少，但是大量的未标记的训练数据。...在辅助任务上预训练 最后一种选择是在辅助任务上训练第一个神经网络，您可以轻松获取或生成标记的训练数据，然后重新使用该网络的较低层来完成您的实际任务。
机器学习简介 我们从一组收集到的数据点开始（见下图），每个数据点代表两个值之间的关系——输出（房价）与影响因素（房子面积）。 ? 然而我们无法预测没有数据点的特征的值（见下图）。 ?...调整 b 来改变线性模型的位置 ? 通过使用许多个 W、b 的值，最终我们可以找到一个最佳拟合线性模型，能够将成本函数降到最小。 除了随机尝试不同的值，有没有一个更好的方法来快速找到 W、b 的值？...其最佳方式是执行梯度下降： 在当前位置以最陡的下降梯度确定方向 在该方向上采取步长 X 重复 & 刷新；这就是训练过程 最小化成本函数是类似的，因为成本函数就像是起伏的山，我们想要找到其中的最低点，我们可以通过梯度下降类似地实现...步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...注意： 在大部分情况下，数据点越多，模型的学习和泛化就越好 如果你训练的 epoch 比数据点还多，你可以重复使用数据点，这不成问题。
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...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...图运算模式：把一系列的操作搭建好，然后再进行操作，某一步出现错误的话，很难排查，不利于自定义的动作 eager模式：做一步，就能看到结果，交互模式（命令行模式），增加了网络调试的灵活程度，在TensorFlow2...，不再像Graph模式下那样只是一个计算图节点的符号句柄。...不管对于变量还是常量的跟踪运算，都要求一种float的数据运算类型。
实现梯度下降 让我们尝试使用批量梯度下降（在第 4 章中介绍），而不是正态方程。...assign()函数创建一个为变量分配新值的节点。 在这种情况下，它实现了批次梯度下降步骤 ? 。...它们通常用于在训练期间将训练数据传递给 TensorFlow。 如果在运行时没有为占位符指定值，则会收到异常。 要创建占位符节点，您必须调用placeholder()函数并指定输出张量的数据类型。...您实际上可以提供任何操作的输出，而不仅仅是占位符。 在这种情况下，TensorFlow 不会尝试求出这些操作；它使用你提供的值。 要实现小批量渐变下降，我们只需稍微调整现有的代码。...，逐个获取小批量，然后在求出依赖于X和y的值的任何一个节点时，通过feed_dict提供X和y的值。
如果模型不能在那些数据点上过拟合，那么要么数据集太小，要么有错误。 即使您已经确认模型可以工作，也请尝试在正式训练之前进行一个（或几个）epoch的训练。...您可能遇到以下错误： 梯度更新的算式不正确 未应用权重更新 消失或爆炸的梯度 如果您的梯度值是零，这可能意味着优化器中的学习率太小，或者你遇到了上述的错误＃1：不正确的梯度更新算式。...- 这将在反向传播期间用最大值或最大范数剪切参数的梯度。...这用于解决您在上述错误＃3中可能遇到的任何梯度爆炸。 批量标准化 - 批量标准化用于标准化每层的输入，以对抗内部协变量移位问题。...需要注意的一个危险是正则化损失可能会压倒数据损失，在这种情况下，梯度将主要来自正则化（通常具有更简单的梯度表达式）。这可以掩盖数据损失梯度的错误实现。
机器学习简介 我们从一组收集到的数据点开始（见下图），每个数据点代表两个值之间的关系——输出（房价）与影响因素（房子面积）。 然而我们无法预测没有数据点的特征的值（见下图）。...除了随机尝试不同的值，有没有一个更好的方法来快速找到 W、b 的值？ 4.梯度下降 如果你试图从山上下降到最低点，你的视角就是这个样子。 下降趋势并不明显！...其最佳方式是执行梯度下降： 在当前位置以最陡的下降梯度确定方向 在该方向上采取步长 X 重复 & 刷新；这就是训练过程 最小化成本函数是类似的，因为成本函数就像是起伏的山，我们想要找到其中的最低点，我们可以通过梯度下降类似地实现...步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...注意： 在大部分情况下，数据点越多，模型的学习和泛化就越好 如果你训练的 epoch 比数据点还多，你可以重复使用数据点，这不成问题。
类似的，在 458 个确实为非肿瘤的样本中，有 452 个被模型正确的归类（452 个真负类），有 6 个被错误的归类（6 个假正类）。 多类别分类的混淆矩阵可以帮助发现错误出现的模式。...因为当一个函数有最小值的时候（通常就是这样），梯度下降的各种变化都能保证找到接近函数最小值的点。类似的，随机梯度下降的各种变化有很大的概率（虽然无法保证）找到接近函数最小值的点。...I 独立同分布（independently and identically distributed，i.i.d） 从不会改变的分布中获取的数据，且获取的每个值不依赖于之前获取的值。i.i.d....动量包括随着时间计算梯度的指数加权移动平均数，类似于物理学中的动量。动量有时可以阻止学习陷于局部最小值。 多类别（multi-class） 在多于两类的类别中进行分类的分类问题。...稳态（stationarity） 数据集中的一种数据属性，数据分布在一或多个维度中保持不变。通常情况下，维度是时间，意味着具备平稳性的数据不会随着时间发生变化。
)函数使用一个op（在这种情况下是MSE）和一个变量列表（在这种情况下只是theta），它创建一个ops列表（每个变量一个）来计算op的梯度变量。...这些节点是特别的，因为它们实际上并不执行任何计算，只是输出您在运行时输出的数据。 它们通常用于在训练期间将训练数据传递给 TensorFlow。 如果在运行时没有为占位符指定值，则会收到异常。...您实际上可以提供任何操作的输出，而不仅仅是占位符。 在这种情况下，TensorFlow 不会尝试求出这些操作；它使用您提供的值。 要实现小批量渐变下降，我们只需稍微调整现有的代码。...，逐个获取小批量，然后在求出依赖于X和y的值的任何一个节点时，通过feed_dict提供X和y的值。...如果要复用变量，则需要通过将变量scope的复用属性设置为True来明确说明（在这种情况下，您不必指定形状或初始值）： with tf.variable_scope("relu", reuse=True
，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1....•将数据集迭代器中的默认end_of_sequence变量设置为false。...•x.shape，类似于numpy。 一个方便的属性，相当于x.size（）。 •torch.matmul，类似于np.matmul。 •按位和，或，xor，lshift，rshift。...•当没有给出参数时，torch.median的行为类似于torch.sum，即它减小所有尺寸，并返回扁平化Tensor的单个中值。...在以前没有发生过的代码中进行广播 在两张张量不相同的情况下，广播的引入可能导致向后不兼容的变化，但是可以广播并具有相同数量的元素。
只要可以将计算表示为一个数据流图，就可以使用Tensorflow来构建图，描写驱动计算的内部循环。...operation 在 TensorFlow 的运行时中，它是一种类似 add 或 matmul 或 concat的运算。可以用how to add an op中的方法来向运行时添加新的操作。...在 Python 的 API 中，它是 Session 类的一个方法tf.Session.run。可以通过 Tensors 来订阅或获取run( )操作。...在一个已经启动的图中，它表示流动在节点（node）之间的 Tensor 的属性。一些操作对 shape 有比较强的要求，如果没有 Shape 属性则会报告错误。...结果我并没有亲手实现梯度下降算法，就达到了训练样本的目的。开发人员可以只关注模型本身，剩下的事情 TensorFlow 帮你搞定的妥妥的！
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