在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式 改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异，不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持 ---- TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码，可以做如下处理： 导入TensorFlow时使用 import...tensorflow.compat.v1 as tf 禁用即时执行模式 tf.disable_eager_execution() 简单两步即可 举例 import tensorflow.compat.v1...tf.disable_eager_execution() node1 = tf.constant(3.0) node2 = tf.constant(4.0) node3 = tf.add(node1,node2) print(node3) 由于是图执行模式...，这时仅仅是建立了计算图，但没有执行 定义好计算图后，需要建立一个Session，使用会话对象来实现执行图的执行 sess = tf.Session() print("node1:",sess.run(
TensorFlow TensorFlow是Google的一个开源软件库，广泛用于数值计算。它使用可在许多不同平台上共享和执行的数据流图。 它被广泛用于构建深度学习模型，这是机器学习的一个子集。...但是，这三者之间总是存在混淆。 让我们逐个看到每个元素，并了解它们之间的区别。 变量 变量是用于存储值的容器。 变量将用作计算图中其他几个操作的输入。...我们可以使用tf.Variable（）函数创建tensorflow变量。 在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...计算图（ROS中也有这个概念）Computation Graph TensorFlow中的所有内容都将表示为由节点和边组成的计算图，其中节点是数学运算，例如加法，乘法等。边是张量。...例如，在上面的示例中，我们可以将图分解为两个不同的组，称为计算和结果。 如果你看一下前面的例子，我们可以看到节点，a到e执行计算，节点g计算结果。
它使用可在许多不同平台上共享和执行的数据流图。 它被广泛用于构建深度学习模型，这是机器学习的一个子集。...我们可以使用tf.Variable（）函数创建tensorflow变量。 在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...计算图（ROS中也有这个概念）Computation Graph TensorFlow中的所有内容都将表示为由节点和边组成的计算图，其中节点是数学运算，例如加法，乘法等。边是张量。...使用TensorBoard，我们可以轻松地可视化复杂的模型，这对于调试和共享非常有用。 现在让我们构建一个基本的计算图并在tensorboard中可视化。...例如，在上面的示例中，我们可以将图分解为两个不同的组，称为计算和结果。 如果你看一下前面的例子，我们可以看到节点，a到e执行计算，节点g计算结果。
这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...图4：注意力机制可视化：源和目标句子之间的比对的例子。图像来自论文 Bahdanau et al.，2015。 在简单的 seq2seq 模型中，开始解码时，我们将最后的源状态从编码器传递到解码器。...玩转 NMT：窍门和技巧 构建训练图、评估图和推理图 在 TensorFlow 中构建机器学习模型时，最好建立 3 个独立的图： 首先是训练图，其中： 批次、bucket 和可能的子样本从一组文件/外部输入输入...从占位符读取输入数据 包括模型前向 op 的一个子集，也可能含有用于存储 session.run 调用之间状态的其他特殊输入/输出。...反正都需要各自建图。因此，分开建图也有助于你构建分布式训练系统。 主要的问题是，在只有单机的情况下，如何在 3 个图中共享变量 Variables。
那为什么需要变量共享呢？ 假设我们创建了一个双层神经网络，之后我们想不同的模型输入能共享模型的权重参数。我们先看看正常情况下会发生什么？...中可视化结果中有两个子图，每个参数有两套。...TensorFlow的中tf.get_collection可以用于获取特定运算字体中变量。...控制随机性 我们可以通过控制随机过程来在实验中得到稳定的结果。TF控制随机性有两种方式： 5.1 op level 设置op的随机种子来控制其随机性。...梯度通过向运算图中添加额外的nodes和edges来计算。比如，要计算C对I的梯度，TF首先会查找两个nodes之间的路径；一旦路径确定后，TF会从C开始逐步反向传播到I。
QQ图片20180204220437.jpg 钻石永恒（2016） Web Demo 这是在TensorFlow中探索组合模式生成网络的系列文章中的第一篇，我在github回购上做了一些代码供参考。...在这篇文章中，我将介绍如何用这个简单的技术在TensorFlow中生成随机的抽象艺术。...我想在TensorFlow中实现这个功能的原因是，它可以作为未来利用TensorFlow的机器学习功能基础，来做一些更有趣的工作。...当我们可以逐渐调整权重来获得不同的输出图像时，为什么我们需要一个潜在向量作为一个输入，成为了一个争论点。实际上，在一个复杂的生成网络中，可能有成百上千的权重。...jpg 请注意，由于我们已经改变了网络的权重，所以潜在空间已经改变，我们将看到不同的输出，尽管在相同的z矢量中通过。
op/变量都被创建作为图的一部分 与variable scope的兼容性 变量共享应通过多次调用相同的Keras层（或模型）实例来完成，而不是通过TensorFlow variable scope。...TensorFlow variable scope对Keras层或模型没有影响。有关Keras权重共享的更多信息，请参阅功能性API指南中的“权重共享”部分。...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...如果您想要在不同的GPU上训练同一个模型的多个副本，同时在不同的副本上共享相同的权重，则应首先在一个device scope下实例化您的模型（或多个层），然后以不同的方式多次调用相同的模型实例GPU device...如果你的图使用了Keras学习阶段（训练时期和测试时期不同的行为），那么在导出你的模型之前要做的第一件事就是对学习阶段的值进行硬编码（假设为0，也就是测试模式）到你的图。
这个方法执行TensorFlow计算中的一步，而这个是通过运行必要的图表片段来执行每个Operation和评估在参数提取中传递的每一个Tensor来实现的。...除了将每一个输入节点乘以一个权重，网络中还增加了偏差（偏差在神经网络中的作用）。 输入乘以权重后,经过加法之后输入给偏差,数据还要经过一个激活函数。这个激活函数定义了每个节点的最终输出。...现在我们将看到在TensorFlow环境中这些是如何发生的。 ★tf.Variable 权重和偏差都存储在变量(tf.Variable)中。这些变量通过调用run()来维护图的状态。...scikit-learn有两个子集:一个用于训练，另一个用于测试。我的建议就是，你不应该看测试数据，因为这会在创建模型的时候会干涉你的选择。...在本文开始的数据流图操作中，你使用的是和操作，但是我们也可以通过一系列的事情来运行。在整个神经网络运行，你要传递两件事：损失计算和优化步骤。
-1986_fig5_277603865 从图2中可以很直观的看出，两种网络结构最主要的区别在于记忆单元中保存的内容不同。...在左边部分中，x是神经网络的输入，U是输入层到隐藏层之间的权重矩阵，W是记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，V是隐藏层到输出层之间的权重矩阵，s是隐藏层的输出，同时也是要保存到记忆单元中，并与下一时刻的x一起作为输入...图4 循环神经网络及其按时间展开后的效果图 图片来源于Nature 理论上来说，RNN是可以记忆任意长度序列的信息的，即RNN的记忆单元中可以保存此前很长时刻网络的状态，但是在实际的使用中我们发现，RNN...上式中，函数f(·)是隐藏层的激活函数，在TensorFlow中默认是tanh函数。参数U和W在前面介绍过，分别是输入层到隐藏层之间的权重矩阵和记忆单元到隐藏层之间的权重矩阵，参数b1是偏置项。...BPTT算法和我们在前馈神经网络上使用的BP算法本质上没有任何区别，只是RNN中的参数存在时间上的共享，因此RNN中的参数在求梯度的时候，存在沿着时间的反向传播。
但是在TensorFlow中我们需要注意，变量声明和使用和c语言类似，在声明的过程中需要指明变量类型以及初始值等。...tensorflow是符号式编程，变量的的声明只是指明了变量符号，在会话中的初始化函数才会真正的占用内存，分配数值。...1.3 变量的初始化 注意1.2中说过，前面所有在计算图中的操作都是定义计算图，并没有真正的运行。只有在会话中运行后才会真正的计算。...变量命名空间 tensorflow是深度学习框架，神经网络的一个特点是每一层之间的变量名都是重复的，比如都是：权重，偏置。...它们搭配在一起的两个常见用途：1)变量共享，2)tensorboard画流程图时为了可视化封装变量[1] 2.1 变量共享 在测试网络的时候实际上是采用训练网络的结果，那么这个时候的参数必须使用训练网络的参数
2. 6 举个详细使用的例子 下面这个图展示了只有一个隐藏层的神经网络在Tensorflow中的计算，我们以Relu作为激活函数。...TensorFlow中的Variables，在训练的过程中你需要调整这些参数，使得你的loss function最小，这些变量是有状态的结点，在图中多种的计算结点之间保持他们的状态，所谓保持状态就是指它们的值会被存下来...,))) # 创建并出示化权重，一个784*100 的矩阵，矩阵的初始值在-1到1之间 W=tf.Variable(tf.random_uniform((784,100),-1,1)) #为输入创建一个...： tf.train.GradientDescentOptimizer创建了一个Optimizer是TensorFlow中定义的一个抽象类，它的每个子类，可以作为一个特定的学习算法，默认是梯度下降。...当你在使用Tensorflow时，你想在一个地方初始化所有的变量，比如我想多次实例化我的graph或者我想在GPU集群上训练，我们需要共享变量。
类似于 CNN，图卷积也采用共享权重，不过不同于 CNN 中每个 kernel 的权重都是规则的矩阵，按照对应位置分配，图卷积中的权重通常是一个集合。...在对一个节点计算聚合特征值时，按一定规律将参与聚合的所有点分配为多个不同的子集，同一个子集内的节点采用相同的权重，从而实现权重共享。...权重矩阵W和邻接矩阵H是用图卷积做行为识别工作时的重点研究对象。邻接矩阵的示例如下图： ? 图5 邻接矩阵示例 如果两个节点相邻，那么在矩阵中对应位置为1，否则为0。...这么做可以在很大程度上提高每个子图边缘节点的感受野（直接覆盖到相邻子图），同时对于每个子图的非边缘节点（于其他子图不相连），则需要多次传播才能获取到其他子图节点的特征。...从前面的文章中我们可以发现，邻接矩阵和权重矩阵在GCN中非常重要，其中权重矩阵通常情况下是不随图的结构变化的，也就是说不仅在不同的节点之间共享，还会在不同的图结构中共享，这样GCN就能在不同结构的图上训练和测试
在图 4 中，(a) 当使用 2 位量化时，截略和量化相对于参数 α 的归一化均方误差（MSE）之间的权衡。(b) 展示了 PACT 为 QNN 找到截略和量化误差的平衡的方式。...图 5(a) 中假设权重统计分布近似一个高斯分布，但通常观察到的情况是：权重分布的形状会在训练过程中随反向传播通路的集合而变化，从而变得不同于高斯分布。...TensorFlow、PyTorch 和 TVM 等已有的深度学习软件全都会将计算表达为有状态的数据流图。这些图会在训练期间得到优化，并会在整个过程中变换。...因此，将计算图拆分为更小的单个子图并单个地检查它们能让问题变得更小，同时还能保证所得到的图替代有效。...子图性能指标是用于确定 MetaFlow 能否提升 DNN 中单个子图的性能。实验中测试比较了不同的设备，以确定给定一个输入图时，MetaFlow 能否在不同设备上发现不同的优化图。
我们都知道，在 Tensorflow 里，每个变量在计算图中都有一个唯一的名称，我们也已经习惯按照这种模式设计计算图： 哪些操作连接我的变量节点：把计算图定义为连接的多个子图，并用 tf.variable_scope...在内部定义每个子图，以便定义不同计算图的变量，并在 Tensorboard 中获得清晰的图形表示。...，Tensorflow 会默认在计算图内部定义两个不同的子图，每个子图都有自己的 scope（生成器/判别器）。...请注意，这个函数返回的是定义好的子图的张量，而不是子图本身。 为了共享 D 这个子图，我们需要定义两个输入（真实图像/生成样本），并定义训练 G 和 D 所需的损失函数。...在 Keras 里，变量共享可以通过多次调用同样的 Keras 层或模型来实现，而不用像 TensorFlow 那样需要考虑变量的 scope。所以我们在这里只需定义一个判别器 D，然后调用它两次。
官网对TensorFlow的介绍是一个使用数据流图技术来进行数值计算的开源软件库。 数据流图中的节点，代表数值运算； 节点节点之间的边，代表多维数据(tensors)之间的某种联系。...可以在多种设备（含有CPU或GPU）上通过简单的API调用来使用该系统的功能。 官网地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow 什么是数据流图？...TensorFlow最新版本为2.0，在TensorFlow2.x中摈弃了TensorFlow 1.x的诸多弊病，进一步整合TensorFlow和Keras，号称能像Numpy一样畅爽运行，快速、可扩展...如果你要使用这个Python来做其他用途的话，这个方法是不可行的。一个常见的做法就是在虚拟环境中安装TensorFlow，通过一个叫做virtualenv的软件实现。...为了在虚拟环境中安装TensorFlow，你必须要先创建虚拟环境，例如将其放在~/envs目录中，可以随意放在你喜欢的任何地方。
灵活的TensorFlow API可以通过其GPU支持的架构在多个设备之间部署模型。...在这里，我在TensorFlow上用随机数据训练一个基于L2损失的2层ReLU网络。 ? 这个代码有两个主要组件：定义计算图并多次运行这个图。...在定义计算图时，我为输入x，权重w1和w2以及目标y创建placeholders进行占位。然后在前向传播中，我计算目标y的预测以及损失值（损失值为y的真实值与预测值之间的L2距离）。...虽然这两个框架都使用Python，但它们之间存在一些差异： • PyTorch有更加干净清爽的接口，更易于使用，特别适合初学者。大部分代码编写较为直观，而不是与库进行战斗。...另一方面，PyTorch是“按运行定义”，其中图结构是在正向计算过程中实时定义的。换句话说，TensorFlow使用静态计算图，而PyTorch使用动态计算图。
深度学习基础：神经网络、训练过程与激活函数 引言： 深度学习作为机器学习的一个子领域，近年来在人工智能的发展中扮演了举足轻重的角色。...交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：交叉熵损失是分类问题中常用的损失函数，它衡量两个概率分布之间的差异。在二分类问题中，通常使用二元交叉熵损失；在多分类问题中，使用类别交叉熵损失。...参数共享：在CNN中，同一个卷积核的参数在整个输入图像上共享，这大大减少了模型的参数数量，降低了过拟合的风险。...CNN的参数共享和稀疏连接： 参数共享：在卷积层中，每个卷积核的参数在整个输入图像上共享，这意味着无论输入图像有多大，相同的卷积核可以被用来提取不同位置的特征，这大大减少了模型的参数数量。...这种灵活性使得PyTorch在需要快速迭代和实验的学术研究中非常受欢迎。 TensorFlow最初依赖于静态计算图，这要求用户提前定义整个计算图，然后执行它。
所有reduce都可以选择性地获取子组信息，因此reduce可以仅应用于设备的每个子组中。...0x03 权重更新分片 图2 具有两个副本的同步数据并行 图2显示了典型的数据并行场景，其具有两个副本，是同步训练。...图4：使用循环来切分辅助变量的两种方法。左图：仅在迭代中保持辅助切分。右图：在迭代过程中保持辅助变量和权重分片，并在向前/向后传递之前收集所有权重。 编译器可见循环。...此外，张量上的单个维度可能会太小或无法在副本之间均匀共享。为了使张量的切分有效，我们的系统选择了一组廉价的重新格式化步骤，这些步骤可以有效地融合到切分/取消切分操作之中。...In-loop all-gather placemnt 在图4中，我们展示了两种可能的方式来放置all-gather，以便向前和向后传播可以使用权重。
模型总结与应用实践 MoE与MMoE两者的共同点都是把原先Hard-parameter sharing中底层全连接层网络划分成了多个子网络Expert，这样的做法更多是模仿了集成学习中的思想，即同等规模下单个网络无法有效学习到所有任务之间通用的表达但通过划分得到多个子网络后每个子网络总能学到某个任务中一些相关独特的表达...与MMoE类似，SNR模型将共享的底层网络模块化为子网络。不同的是，SNR模型使用编码变量来控制子网络之间的连接，并且设计了两种类型的连接方式：SNR-Trans和SNR-Aver。...一些策略可以缓解这两个问题，但都没有从实质上解决上面任一个问题。 在推荐系统中，不同任务之间通常存在一种序列依赖关系。...总结 现实世界中很多问题不能分解为一个一个独立的子问题，即使可以分解，各个子问题之间也是相互关联的，通过一些共享因素或共享表示联系在一起。...多任务学习的不同任务在共享层里的局部极小值位置是不同的，通过多任务之间不相关的部分的相互作用，有助于逃离局部极小值点；而多任务之前相关的部分则有利于底部共享层对通用特征表示的学习，因此通常多任务能够取得比单任务模型更好的效果
如果依赖不超过两个，直接映射到哈密顿量。如果依赖三个或三个以上，也可以映射到哈密顿量，可能会以引入额外变量为代价。哈密顿量在σ基中是对角化的，基态能量用表示，对应的最小值。...即将图的顶点划分为两个互补的集合S和T，使得S和T之间的边数尽可能大。找到这种切割方式的方法被称为最大切割问题。...当人们想要顶点集的一个子集S，使得S和互补子集之间的边数尽可能大，等价于得出一个具有尽可能多边的图的二分子图。该问题有一个更通用的版本被称为加权max-cut，其中每条边都与一个实数相关联即它的权重。...加权max-cut问题的目标是最大化S与其补码之间的边的总权重。通过翻转所有权重的符号， 可以将允许正权和负权重的加权最大切割问题转换为加权最小切割问题。...给定一个无向图G，其顶点i∈V，边缘（i，j）∈E，求解MaxCut问题得到V的两个子集S0和S1，使得S0∪S1=V，S0∩S1=∅，边数（i，j）中i∈S0和j∈S1，且j尽可能大。
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