来源 | Seve 编译 | 火火酱，责编| Carol 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。...你也可以安装Google Cloud SDK（其中包括命令行工具）。...创建模型 在本节中，我们将创建一个运行在GCP上的云模型，该模型具有易于使用的API以及可以导出到Tensorflow并在本地或本地托管的移动设备和浏览器上运行的Edge模型。 1....训练“边缘”模型（可以在任何地方运行的模型） 创建边缘模型的方法基本相同，只需单击“边缘（Edge）”而不是“云（Cloud）”即可。当创建边缘模型时，你可以优化其速度或精度。...边缘案例 Google AutoML为你提供了模型在哪些方面表现良好以及哪些地方出错的细目。和我的keras模型一样，儿童和不寻常的面部角度都是个问题。以下屏幕截图中显示了误报的案例。 ? ? ?
Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。...在浏览器中，通过 GPU 加速的 JavaScript 运行时，例如：Keras.js 和 WebDNN。 在 Google Cloud 上，通过 TensorFlow-Serving。...支持的后端有： 谷歌的 TensorFlow 后端 微软的 CNTK 后端 Theano 后端 亚马逊也正在为 Keras 开发 MXNet 后端。...如此一来，你的 Keras 模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练： NVIDIA GPU Google TPU，通过 TensorFlow 后端和 Google Cloud OpenCL 支持的...优步的 Horovod 对 Keras 模型拥有一流的支持。 Keras 模型可以被转换为 TensorFlow Estimators 并在 Google Cloud 的 GPU 集群上训练。
Keras 可以轻松将模型转化为产品 与任何其他深度学习框架相比，你的 Keras 模型可以在更广泛的平台上轻松部署： 在 iOS 上，通过 Apple’s CoreML（苹果为 Keras 提供官方支持...在浏览器中，通过 GPU 加速的 JavaScript 运行时，例如：Keras.js 和 WebDNN。 在 Google Cloud 上，通过 TensorFlow-Serving。...支持的后端有： 谷歌的 TensorFlow 后端 微软的 CNTK 后端 Theano 后端 亚马逊也正在为 Keras 开发 MXNet 后端。...如此一来，你的 Keras 模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练： NVIDIA GPU Google TPU，通过 TensorFlow 后端和 Google Cloud OpenCL 支持的...优步的 Horovod 对 Keras 模型拥有一流的支持。 Keras 模型可以被转换为 TensorFlow Estimators 并在 Google Cloud 的 GPU 集群上训练。
通过向 tf.keras.models.Sequential() 提供一个层的列表，就能快速地建立一个 tf.keras.Model 模型并返回： 1 model = tf.keras.models.Sequential...epochs=num_epochs, batch_size=batch_size) tf.keras.Model.fit 接受 5 个重要的参数： x ：训练数据； y ：目标数据（数据标签）； epochs...还有 keras 怎么用 subclass 的方式。这种小 demo 没啥意义。还有导出模型，这个很难弄。这些应该多写。...A：我们会在后面的连载系列中介绍高效处理大数据集的 tf.data ，以及导出模型到 SavedModel，敬请期待！ Q5：我想用现成的网络但是又想更改结构怎么弄？...A：TensorFlow Hub 提供了不包含最顶端全连接层的预训练模型（Headless Model），您可以使用该类型的预训练模型并添加自己的输出层，具体请参考： https://tensorflow.google.cn
Cloud Studio 一键运行 Tech news No.1【Google 在其 I/O 大会上发布了新项目、新功能和新等待名单】#1：Bard 向所有人开放，并进行了一些升级Google 宣称它在编写代码方面表现得更好...一旦您有了代码，您可以将其直接导出到 Google 的 Colab 笔记本或在 Replit 上部署。Bard 还将获得访问工具的权限。...#3：PaLM 2 已发布，将配备不同大小的模型以满足不同用途Google 的下一代语言模型现在正在为 Bard 提供动力，以及一组初始合作伙伴，包括 Wendy's 应用。...#4：Google 承诺提供更多定制和微调模型的方法。包括设置我们自己的强化学习反馈循环。...、#5：Google 将为所有 AI 生成的内容添加水印Google 演示了一个图像示例，但许多 AI 巨头也已经为文本探索了水印。这些举措背后的目标是促进生成式 AI 更负责任的格局。
Google添加了搜索功能和可视化提示，可帮助您查找并下载适合您用例的模型。 搜索模型时，请留意模型卡片右上角表示特定格式的标志： ? 点击进入模型后，您可以看到可用的部署格式，然后浏览文档： ?...支持交互的模型可视化 现在为所选视觉模型提供了嵌入式交互模型可视化工具，以检查您感兴趣的模型是否适合您考虑的用例。这些模型可视化工具位于模型详情页面的顶部。...在 TF2.0 中使用预训练的 TF Hub 模型 如果您之前没有用过 TF Hub，有很多教程和演示，向您展示如何入门。要熟悉 TF Hub 的功能，最简单的方法就是使用适合特定任务的预训练模型。...最近Google发布了使用 TensorFlow Hub 进行文本分类 (Text classification with TensorFlow Hub) 的 Colab，以演示如何使用 tf.keras...此图展示了如何使用预训练的 embedding 以五行代码构建 Keras 模型： model = tf.keras.Sequential() model.add(hub.KerasLayer(
使用TF.Hub迁移学习 模型训练与评估 导出Keras模型 了解多标签分类 近年来，机器学习在解决之前无法想象的规模的复杂预测任务方面显示出巨大的成功。...TensorFlow 2.0的有趣之处 当TensorFlow在2015年由Google首次发布时，它迅速成为了世界上最受欢迎的开源机器学习库“一个为开发人员，企业和研究人员提供了一个全面的工具生态系统...需要做的就是获取一个预先训练的模型，然后在其之上简单地添加一个新的分类器。新分类头将从头开始进行培训，以便将物镜重新用于多标签分类任务。...附上分类头 现在，可以将特征提取器层包装在tf.keras.Sequential模型中，并在顶部添加新层。...导出Keras模型 训练和评估模型后，可以将其导出为TensorFlow保存的模型，以备将来使用。
使用 Google Cloud 创建你的环境。 2. 使用 Keras、Flask 和 Docker 提供深度学习模型接口。 3. 使用 Kubernetes 部署上述模型。 4....步骤 1：使用 Google Cloud 创建你的环境 我在谷歌计算引擎上使用一个小型虚拟机来构建、部署、docker 化深度学习模型。你并不一定非要这么做。...因此我决定直接使用免费的 Google Cloud 额度，这比弄清如何安装 Docker 能更好地利用我的时间。你可以选择是否要这样做。 ?...当我运行 Adrian 的原始脚本时，我无法成功调用模型。...现在，我们可以为 keras-app 打标签了。
使用 TF 2.0 的 Python API 时，现在可以导出某些本机… 了解核心数据流模型 在我们研究SavedModel格式的细微差别之前，重要的是要首先了解 TensorFlow 模型的真正含义。...我们还了解了将模型从训练阶段转移到推理阶段时所起作用的不同抽象。 详细了解SavedModel格式和基础数据流模型，我们了解了可用于构建和导出模型的不同选项。...语音套件 语音工具包提供了构建自然语言处理器并将其连接到 Google Assistant 或 Cloud Speech-to-Text 服务的功能。...可以使用套件中demo文件夹中包含的 Google Cloud 语音转文本 API 和 AIY API 在语音工具包上创建自定义语音用户界面。...可以使用self.add_weight函数完成此操作，以使 Keras 跟踪变量和正则化损失。 call()：在输入张量上调用模型时，将运行此方法。
当你注册Google Cloud帐户时，他们会给你300美元，足够用来查询此练习所需要的数据。如果有聪明的读者找出一个更简单的方法来获取这些数据，请在评论中说明！...不过，我会提供以下步骤指引： 如果你还没有在Google上创建项目: 登录到Google开发者控制台 创建一个项目并激活BigQuery API 在计费控制台(https://console.cloud.google.com...在查询完成之后，你应该将它保存到Google Cloud Bucket(https://console.cloud.google.com/storage/)中，这类似于Amazon S3(https:/...如果你没有Google Cloud Bucket的话，你需要点击“View Files”链接来创建一个。...你可以通过简单单击每个文件或使用谷歌云存储客户端（Google Cloud Storage）CLI(https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil)来下载这些数据
模型的训练：tf.keras.losses 和 tf.keras.optimizer 模型的评估：tf.keras.metrics 卷积神经网络（CNN） 使用 Keras 实现卷积神经网络 使用 Keras...：TensorFlow 动态数组 * tf.config：GPU 的使用与分配 * 指定当前程序使用的 GPU 设置显存使用策略 单 GPU 模拟多 GPU 环境 部署 TensorFlow 模型导出...使用 SavedModel 完整导出模型 Keras Sequential save 方法（Jinpeng） TensorFlow Serving TensorFlow Serving 安装 TensorFlow...当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。...TPU 简介 什么是 TPU 为什么使用 TPU TPU 性能 TPU 环境配置 免费 TPU：Google Colab Cloud TPU TPU 基础使用 扩展 TensorFlow Hub
当你需要实现一个自定义的层或更复杂的损失函数时，你可以深入使用 TensorFlow，将代码自动地与 Keras 模型相结合。...第 30-36 行我们对标签进行编码并初始化真实的 labelNames。 模型定义和数据集导入的工作都已经完成。...下面，我们将对网络模型进行评估并生成一个结果图： 在这里，我们利用测试数据来评估我们的模型，并生成 classification_report。最后，我们将评估结果集成并导出结果图。...你可以在 TensorFlow 中的 tf.keras 模块，使用一行代码来将 CRELU 函数添加到我们的 Keras 模型中。...和之前一样，我们在第 23 行加载模型训练所需的数据。脚本剩余的部分和之前 Keras 版的训练过程是一样的，即提取并分离训练和测试集数据并编码我们的标签。
Cloud Studio 一键运行轻松点击链接，体验 Cloud Studio Tech news No.1【Google 在其 I/O 大会上发布了新项目、新功能和新等待名单】#1：Bard 向所有人开放...一旦您有了代码，您可以将其直接导出到 Google 的 Colab 笔记本或在 Replit 上部署。Bard 还将获得访问工具的权限。...#3：PaLM 2 已发布，将配备不同大小的模型以满足不同用途Google 的下一代语言模型现在正在为 Bard 提供动力，以及一组初始合作伙伴，包括 Wendy's 应用。...#4：Google 承诺提供更多定制和微调模型的方法。包括设置我们自己的强化学习反馈循环。...、#5：Google 将为所有 AI 生成的内容添加水印Google 演示了一个图像示例，但许多 AI 巨头也已经为文本探索了水印。这些举措背后的目标是促进生成式 AI 更负责任的格局。
我们将涵盖以下几点： I：在TensorFlow张量上调用Keras层 II：在TensorFlow中使用Keras模型 III：多GPU和分布式训练 IV：用TensorFlow-serving导出模型...当您在张量上调用模型时，您将在输入张量之上创建新的TF op，并且这些op将重新使用Variable已存在于模型中的TF实例。...IV：用TensorFlow-serving导出模型 TensorFlow Serving是由Google开发的用于在生产环境中提供TensorFlow模型的库。...任何Keras模型都可以使用TensorFlow服务（只要它只有一个输入和一个输出，这是TF服务的限制）导出，不管它是否作为TensorFlow工作流的一部分进行训练。...事实上，你甚至可以用Theano训练你的Keras模型，然后切换到TensorFlow Keras后端并导出你的模型。 这是如何工作的。
重磅发布了谷歌第二代TPU和 Cloud TPU，被认为对英伟达构成较大威胁。新智元第一时间带来深度解读。...显然，谷歌在这里仍然向英特尔和英伟达示好，表示不会抛开市售 CPU/GPU。 而 Cloud TPU 带来的最大好处，则是谷歌的开源机器学习框架 TensorFlow。...或 Cloud TPU 上训练机器学习模型，而且只需很少的代码更改。...这个功能有点儿像是亚马逊刚添加给 Echo 的——就是那个可以在 Alexa 设备中进行呼叫的功能——但这个确确实实是可以免费拨叫电话的。...对深度学习辅助设计和艺术感兴趣的读者可以关注这场直播，Eck 将介绍构建生成模型时所面临的一些技术细节和挑战，以及一些画家和音乐家使用 Magenta 进行创作的案例。 6.
tf.keras 的更新 在 GPU 和 Cloud TPU 上提供了对混合精度的实验支持，引入了 TextVectorization 层，该层以原始字符串作为输入，并负责文本标准化，标记化，n-gram...Cloud TPU Pod 提供了对 Keras .compile，.fit， .evaluate，以及 .predict 的实验支持，适用于云计算的 TPU，Cloud TPU，以及所有类型的 Keras...模型（顺序，功能和子类模型）。...这样允许 tf.summary 更方便地与Cloud TPU 一起使用。 Cloud TPU 支持带有 DistributionStrategy 和 Keras 的动态批处理大小。...添加了环境变量 TF_DETERMINISTIC_OPS。
每个元图可以用一组标签做标识。例如，可以用一个元图包含所有的计算图，包括训练运算（例如，这个元图的标签是"train"）。...但是，当你将tf.keras模型传给函数tf.saved_model.save()，默认存储的是一个简化的SavedModel：保存一个元图，标签是"serve"，包含两个签名定义，一个初始化函数（__...保存tf.keras模型时，默认服务函数对应模型的call()函数。 saved_model_cli也可以用来做预测（用于测试，不是生产）。...图19-6 在Google Cloud AI Platform上创建一个新模型版本 恭喜，这样就将第一个模型部署在云上了。...Google Cloud Platform使用了各种GPU额度：没有Google认证，不能创建GPU虚拟机。默认时，GPU额度是0，所以使用不了GPU虚拟机。因此，第一件事是请求更高的额度。
虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。...模型的输入是十个二进制特征（G1，G2，…，G10），用于描述玩家已经购买的游戏，标签是一个单独的变量，用于描述用户是否购买了游戏，不包含在输入中。...Cloud DataFlow：在GCP上为批量预测提供自动扩展。 我使用如下所示的pom.xml将它们导入到我的项目中。对于DL4J，使用Keras时需要core和modelimport库。...> 9.4.9.v20180320 com.google.cloud.dataflow... google-cloud-dataflow-java-sdk-all 2.2.0</
该 API 还提供了视频标签和内容之间的互操作性，当视频资产存储在 Google Cloud Storage 中时，可以跨视频资产进行基于文本的搜索。...Compute Engine 和 AI 应用 在为 AI（ML）应用训练模型时，始终需要功能强大的机器，以通过提供充足的训练数据并减少训练模型的时间来提高模型的效率。...Kubernetes Engine 和 AI 应用 在为 Al（ML）应用训练模型时，始终需要功能强大的机器，以通过提供充足的训练数据并减少训练模型的时间来提高模型的效率。...在撰写本文时，Papermill 最近添加了 Google Cloud Bucket 帮助。 我们将在本章中演示如何使用此新功能。...该模型的结构从 Keras 顺序模型开始，并在我们向其提供训练数据之前将各种层添加到网络。 最后，model.fit方法用于通过五个迭代（周期）以 256 个批量训练数据。
所使用的模型经过高度优化，可在检测到几乎实时捕获的场景特征时产生正确的相机设置。 它们还可以添加动态曝光，颜色调整以及图像的最佳效果。...启用自动预览更改是个好主意，因为它使您可以将集成设置自动传播到 Google Console 上的“操作”和 Google Assistant 测试模拟器（我们将在稍后讨论），以便在为以下版本创建版本之前测试我们的应用...这些将是花朵的种类，我们将在其上训练我们的模型，此后称为标签。 下一步，我们将再次讨论这些文件夹名称。 下一步是设置生成器，以将数据传递到基于 TensorFlow 的 Keras 模型。...现在，我们将保存这些标签，以备将来在 Flutter 应用中部署模型时使用，如下所示： labels = '\n'.join(sorted(train_generator.class_indices.keys...此外，请注意，需要将 Cloud Vision API 的输出或 TensorFlow Lite 模型的输出添加到栈中。
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