Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...Let's see how to make this tangible using three of the most popular frameworks on FloydHub.TensorFlow...We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code.Resuming a TensorFlow checkpointGuess what...on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6 on Python3.6)The --gpu flag is actually optional here - unless you... --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...keras.Sequential)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
检查点策略 你可以根据你正在执行的训练类型，采用不同的检查点策略。...通常，有一个固定的最大数量的检查点，这样就不会占用太多的磁盘空间(例如，将你最大的检查点数量限制在10个，新的位置将会取代最早的检查点)。...我将向你展示如何在TensorFlow、Keras和PyTorch这三个流行的深度学习框架中保存检查点: 在开始之前，使用floyd login命令登录到FloydHub命令行工具，然后复刻（fork）...(在Python3.0.6上的Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6) –data标记指定pytorch-mnist数据集应该在/inputdirectory中可以使用 –gpu标记实际上是可选的...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。
/pycharm/download/ 2.安装Anaconda，初学者不用急于安装最新版本的Anaconda（尤其是硬件设备并非最新的初学者，因为我注意到很多初学者的设备就是自己的笔记本或者台式机，一些并没有独立显卡...，或者是NVIDIA 730之类的台式机显卡，无法使用最新的深度学习包，以及一些CUDA,cuDNN等，这就直接导致了无法使用TensorFlow 2.4.0或更高本版，而Keras每个版本依赖的TensorFlow.../guides/environments/，安装方法可以直接在pycharm的terminal中使用pip安装，比如安装TensorFlow 2.1.0版本可以使用命令pip install tensorflow...==2.1.0，安装Keras 2.3.1可以使用命令pip install keras==2.3.0 4.这个时候可以使用一下代码测试keras和TensorFlow安装是否成功 import tensorflow...import keras print(tensorflow.
在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...您可以使用MySQL，PostgreSQL或SQL Server作为数据库。但是，用于与数据库进行交互的PHP代码不会更改（当然，前提是您使用的是某种抽象数据库层的MVC范例）。...但是，作为Keras用户，对您来说最重要的收获是，您应该在将来的项目中使用TensorFlow 2.0和tf.keras。 在以后的所有项目中开始使用tf.keras ?...计算backend在构建模型图，数值计算等方面执行所有“繁重的工作”。 然后Keras作为abstraction坐在此计算引擎的顶部，使深度学习开发人员/从业人员更容易实现和训练他们的模型。...首先重要的一点是，使用keras软件包的深度学习从业人员应该开始在TensorFlow 2.0中使用tf.keras。
尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性，但现代的tf.keras API使得Keras在TensorFlow项目中的使用简单易用。...在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...TensorFlow教程概述 本教程旨在为您的深度学习项目提供tf.keras的完整介绍。 重点是将API用于常见的深度学习模型开发任务；我们不会深入研究深度学习的数学和理论。...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...Devices: StreamExecutor device (0): Host, Default Version 这些是信息性消息，不会阻止您执行代码。您现在可以忽略此类型的消息。
尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性，但现代的tf.keras API使得Keras在TensorFlow项目中的使用简单易用。...在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...TensorFlow教程概述 本教程旨在为您的深度学习项目提供tf.keras的完整介绍。 重点是将API用于常见的深度学习模型开发任务；我们不会深入研究深度学习的数学和理论。...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...Devices:StreamExecutor device (0): Host, Default Version 这些是信息性消息，不会阻止您执行代码。您现在可以忽略此类型的消息。
定义模型的类 vs 函数 Keras 在定义模型时提供函数式 API。通过函数式 API，神经网络被定义为一组序列函数，然后一个接一个地得到应用。...因而，你在默认设置下就足以入门。但当你想要实现一个非常先进或「独特的」模型时，才真正需要深入了解低级和本质的 TensorFlow。...当然，如果你不需要实现任何独特的内容，则 Keras 也表现的非常好，因为你不会遇到任何 TensorFlow 障碍。但如果想要实现一些独特的内容，则 PyTorch 可能会表现得更加平滑。...并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。 例如，为了将之前的模型转移到 GPU 上运行，则需要以下步骤： ?...使用 PyTorch 需要进行一些额外操作，但这不会减缓你的进程。你依然能够快速实现、训练和测试网络，并享受简单调试带来的额外益处。 ?
与此同时，在工业领域，TensorFlow是首选平台，但这种情况可能不会持续很久。 PyTorch在研究领域日益占据主导地位 首先当然是先用数据说话。...需要包罗万象的功能：不用停机更新的模型，在模型之间无缝切换，批处理在预测时间，等等。...Torchscript是PyTorch的“图”表示。你可以通过使用跟踪或脚本模式将常规PyTorch模型转换为TorchScript。跟踪接受一个函数和一个输入，记录用该输入执行的操作，并构造IR。...在默认启用Eager模式时，TensorFlow将强迫用户做出选择——为了便于使用而Eager执行，并且需要为部署而重写，或者根本不使用急于执行。...不仅框架发生了变化，5年来使用的模型、硬件、范式与我们今天使用的截然不同。未来也许PyTorch和TensorFlow之间的战争将变得无关紧要，因为另一种计算模型或将占据主导地位。
定义模型的类 vs 函数 Keras 在定义深度学习模型时提供函数式 API。通过函数式 API，神经网络被定义为一组序列函数，然后一个接一个地得到应用。...因而，你在默认设置下就足以入门。但当你想要实现一个非常先进或「独特的」模型时，才真正需要深入了解低级和本质的 TensorFlow。...当然，如果你不需要实现任何独特的内容，则 Keras 也表现的非常好，因为你不会遇到任何 TensorFlow 障碍。但如果想要实现一些独特的内容，则 PyTorch 可能会表现得更加平滑。...并且如果你想在 CPU 和 GPU 之间来回移动以执行不同运算，则很容易出错。 例如，为了将之前的模型转移到 GPU 上运行，则需要以下步骤： ?...使用 PyTorch 需要进行一些额外操作，但这不会减缓你的进程。你依然能够快速实现、训练和测试网络，并享受简单调试带来的额外益处。 ?
在 TensorFlow 中结合 Keras 使用，会有双赢效果： 你可以使用 Keras 提供的简单、原生 API 来创建自己的模型。...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...虽然这不是最先进的模型，但它能比随机猜测 (1/10) 要好得多。 相比起小型的神经网络，我们模型的结果实际上是非常好的！ 此外，正如我们在输出图6中所示，我们模型并不会发生过拟合现象。...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。...然后，打开一个终端并执行以下命令就可以使用 tensorflow + tf.keras 训练一个神经网络模型： 训练完成后，你可以得到如上类似的训练结果图： 用 Tensorflow + tf.keras
我应该使用 keras 软件包来训练自己的神经网络，还是在 TensorFlow 2.0 中使用 tf.keras 子模块？...你可以使用 MySQL，PostgreSQL 或者 SQL Server 作为你的数据库；但是，用于与数据库交互的 PHP 代码是不会变的（当然，前提是使用某种可以封装数据库层的 MVC 范例）。...在 tf.keras 使用 Keras API 的 TensorFlow 1.10+用户应该对在训练模型时创建一个 Session 很熟悉： ?...eager execution 的好处是不需要提前构建整个模型图了。 相反，运算会被立刻执行（即 eager execution），这也使得模型的构建以及调试变得更容易。...一旦你的研究和实验完成，你就可以利用 TFX 为生产准备模型，并使用谷歌的生态系统扩展你的模型。 有了 TensorFlow 2.0，我们在研究、实验、模型准备、量化和生产部署之间架起了高效的桥梁。
虽然急切执行模式在TensorFlow中刚刚出现，但其是PyTorch唯一的运行方式：API在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...高效地使用TensorFlow 2.0方法是，使用高级的tf.keras API（而不是旧的低级AP，这样可以大大减少需要编写的代码量。...转换器可以将TensorFlow模型转换为高效的形式供解释器使用，还可引入优化以缩小可执行文件大小并提高性能。 TensorFlow Extended（TFX）是用于部署生产机器学习管道的端到端平台。...TensorFlow是Keras的默认后端，在很多情况下我们也推荐使用TensorFlow，包括通过CUDA和cuDNN在Nvidia硬件上实现GPU加速，以及利用Google Cloud中的Tensor...另外，它还有Scikit-learn API，因此你可以利用Scikit-learn网格搜索在Keras模型中执行超参数优化。 ?
虽然急切执行模式在 TensorFlow 中刚刚出现，但其是 PyTorch 唯一的运行方式：API 在被调用时会立即执行，而不会被添加到计算图稍后再运行。...高效地使用 TensorFlow 2.0 方法是，使用高级的 tf.keras API（而不是旧的低级 AP，这样可以大大减少需要编写的代码量。...转换器可以将 TensorFlow 模型转换为高效的形式供解释器使用，还可引入优化以缩小可执行文件大小并提高性能。...TensorFlow是Keras的默认后端，在很多情况下我们也推荐使用TensorFlow，包括通过 CUDA 和 cuDNN 在 Nvidia 硬件上实现 GPU 加速，以及利用 Google Cloud...另外，它还有 Scikit-learn API，因此你可以利用 Scikit-learn 网格搜索在 Keras 模型中执行超参数优化。
该方法在输入 Keras 模型和在多个 TPU 核心上的训练策略后，能输出一个 Keras TPU 模型的实例，且可分配到 TPU 进行运算。...这个模型是基于 Keras 构建的，因为除了模型转换与编译，Keras 模型在 TPU 和 GPU 的训练代码都是一样的，且用 Keras 模型做展示也非常简洁。...如下所示，keras_to_tpu_model 方法需要输入正常 Keras 模型及其在 TPU 上的分布式策略，这可以视为「TPU 版」的模型。...完成模型的转换后，只需要像一般 Keras 模型那样执行编译并拟合数据就可以了。...最后，Colab 确实提供了非常强劲的免费 TPU，而且使用 Keras 或 TPUEstimator 也很容易重新搭建或转换已有的 TensorFlow 模型。
译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1.0中，也可以非常容易的引入Keras API。...(1) 定义模型的类和函数对比 为了定义深度学习模型，Keras提供了Functional API。使用Functional API，神经网络被定义为一组序列函数，依次应用这些函数。...只有当您实现一个相当尖端或”特别结构”的模型时，您才真正需要使用低级别的TensorFlow细节API。...当然，如果您不需要实现任何花哨的东西，那么Keras会做得很好，因为您不会遇到任何TensorFlow障碍。但如果您需要这样做，那么Pytorch可能会更顺畅。 (3) 训练模型 ?...在Keras训练模型非常容易！只是一个简单的.fit()，即可启动！
Keras 是一个逐层构建模型的规范，它与多个机器学习框架一起工作（所以它不是 TF 的工具），但你可能知道从 TensorFlow 中可以访问其高级 API tf.keras。 ?...所有 TensorFlow 都具备 Keras 的易用性，可在各种规模和各种硬件上使用。 ? 在新版本中，所有你最讨厌的 TensorFlow1.x 特性都没有了。...TF 2.0 对每个人来说都是一个新的开始。 简单到一个就足够 许多 API 在 TensorFlow Keras 下得到了整合，所以现在你更容易知道什么时候应该使用什么。...事实上，整个工具生态系统得到了一次大扫除，从数据处理流程到简单的模型导出，再到 TensorBoard 与 Keras 的集成，现在只要一行即可实现！ ?...这个计划不会强迫你永远使用未磨好的「原石」，但也许你已经习惯了这种不舒服，你没有意识到这是暂时的。感谢你的耐心等待！ 我们不会放弃性能！
这是一个用于构建和训练模型的高级API，其中包括对TensorFlow特定功能的一流支持，例如动态图和tf.data管道。tf.keras使TensorFlow更易于使用而不会牺牲灵活性和性能。...编译和训练模型 在Keras中，编译模型只是将其配置为训练，即它设置在训练期间使用的优化器，损失函数和度量。为了训练给定数量的时期（数据集的迭代）的模型，.fit()在model对象上调用该函数。...使用Matplotlib绘制图形： 训练和验证指标在训练在Keras的简单CNN的所有层之后 这些图表深入了解了模型的训练程度。有必要确保训练和验证准确度增加，损失减少。...TensorFlow提供SavedModel格式作为导出模型的通用格式。在引擎盖下，Keras模型完全按照TensorFlow对象进行指定，因此可以将其导出得很好。...它还使能够对卷积神经网络模型进行有效的训练。 使用tf.keras不仅从头开始构建CNN，而且还能够重复使用预先训练好的网络，在短时间内在鲜花数据集上获得更高的准确度。
PyTorch介于Keras和TensorFlow之间，比Keras拥有更灵活、更好的控制力，与此同时用户又不必做任何疯狂的声明式编程。 深度学习练习者整天都在争论应该使用哪个框架。...与Keras类似，PyTorch提供了层作为构建块，但由于它们位于Python类中，因此它们在类的__init __（）方法中引用，并由类的forward（）方法执行。...当然，如果不需要实现任何花哨的东西，那么Keras会做得很好，因为你不会遇到任何TensorFlow路障。 训练模型 ? 在Keras上训练模型非常容易！一个简单的.fit（）走四方。...同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 控制CPU与GPU模式 ? 如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。...选择框架的建议 Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。
但是在选择Keras和Pytorch时，你应该记住它们的几个方面。 (1)定义模型的类与函数 为了定义深度学习模型，Keras提供了函数式API。...与Keras类似，Pytorch提供给你将层作为构建块的能力，但是由于它们在Python类中，所以它们在类的init_()方法中被引用，并由类的forward()方法执行。...当然，如果你从来不需要实现任何奇特的东西，那么Keras就会做得很好，因为你不会遇到任何TensorFlow的障碍。但是如果你有这个需求，那么Pytorch将会是一个更加好的选择。...(4)控制CPU与GPU模式的比较 如果你已经安装了tensorflow-gpu，那么在Keras中使用GPU是默认启用和完成的。如果希望将某些操作转移到CPU，可以使用以下代码。...Keras绝对是最容易使用、理解和快速上手并运行的框架。你不需要担心GPU设置，处理抽象代码，或者做任何复杂的事情。你甚至可以在不接触TensorFlow的任何一行的情况下实现定制层和损失函数。
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