arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数...项目地址：shaohua0116/Activation-Visualization-Histogram 来源机器之心：引爆机器学习圈：「自归一化神经网络」提出新型激活函数SELU keras中使用SELU...激活函数 在keras 2.0.6版本之后才可以使用selu激活函数，但是在版本2.0.5还是不行，所以得升级到这个版本。...在全连接层后面接上selu最终收敛会快一些 来看一下，一个介绍非常详细的github：bigsnarfdude/SELU_Keras_Tutorial 具体对比效果： ?...中使用dropout_selu + SELU 该文作者在tensorflow也加入了selu 和 dropout_selu两个新的激活函数。
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tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...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。...1.安装TensorFlow和tf.keras 在本节中，您将发现什么是tf.keras，如何安装以及如何确认它已正确安装。 1.1什么是Keras和tf.keras？...Keras中的Keras API实现被称为“ tf.keras ”，因为这是引用API时使用的Python习惯用法。...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。
使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...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。...在2019年，谷歌发布了他们的TensorFlow深度学习库的新版本（TensorFlow 2），该库直接集成了Keras API，并将该接口提升为平台上深度学习开发的默认或标准接口。...Keras中的Keras API实现被称为“ tf.keras ”，因为这是引用API时使用的Python习惯用法。...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。
tf.keras高阶API概览 在TensorFlow 2.0版本中完全移除了tf.contrib这个高阶API库，官方推荐的高阶API只有tf.keras。...TensorFlow官方社区首次宣布发布TensorFlow 2.0版本计划时就明确了Keras会深度融合到TensorFlow中，并且作为官方支持的高阶API。...下面我们看看官方文档中提到的tf.keras下的接口模块。 activations：tf.keras.actibations中包含了当前主流的激活函数，可以直接通过该API进行激活函数的调用。...使用tf.keras高阶API构建神经网络模型 在TensorFlow 2.0中可以使用高阶API tf.keras.Sequential进行神经网络模型的构建。示例代码如下： 1....本书通过5个常用的人工智能编程案例，帮助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow 2.0进行应用开发。
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。...接下来，我们要做的是： 1.学习如何使用 TensorFlow 中的 tf.keras 模块实现相同的网络架构 2.在我们的 Keras 模型中包含一个 TensorFlow 激活函数，而该函数未在Keras...在模型定义中，我使用 Lambda 层，如代码中的黄色突出显示，它可以用于插入自定义激活函数 CRELU （Concatenated ReLUs）， 激活函数 CRELU 是由 Shang 等人在论文“...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。...相反，更需要我们注意的是，如何在 Keras 模型内部，用 TensorFlow 的激活函数替换标准 Keras 激活函数！
在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...TensorFlow v1.10.0中引入了tf.keras子模块，这是将Keras直接集成在TensorFlow包本身中的第一步。...TensorFlow v1.10是TensorFlow的第一个版本，在tf.keras中包含了一个keras分支。...展望未来，我们建议用户考虑在TensorFlow 2.0中将其Keras代码切换为tf.keras。...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。
TensorFlow包含Keras API的完整实现（在tf.keras模块中），并有一些TensorFlow特有的增强功能。 Keras只是TensorFlow或其他库的包装器吗？...TensorFlow包含Keras API（在tf.keras模块中）的实现，并有一些TensorFlow特定的增强功能，包括支持直观调试和快速迭代的eager execution，支持TensorFlow...使用tf.keras模型子类API时，eager execution特别有用。此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。...tf.keras紧密集成在TensorFlow生态系统中，还包括对以下支持： tf.data，使您能够构建高性能输入管道。...Sequential API 如果您是学习ML的学生，我们建议您开始时使用tf.keras Sequential API。它直观、简洁，适用于实践中95％的ML问题。
TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...但是我觉得 Keras 包应该是自己独立的呀？ 我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...你还会知道，在 TensorFlow 2.0 中，你应该使用 tf.keras，而不是单独的 keras 包。...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： ?...TensorFlow 2.0 中的模型和层子类化 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 为我们提供了三种独立的方法来实现我们自己的自定义模型： 序列化 函数化 子类化 序列化和函数化的示例都已经在
此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。 ?...tf.keras 正是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 Keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...并且，在 Keras 2.3.0 版本发布时，Francois 表示这是 Keras 首个与 tf.keras 同步的版本，也是 Keras 支持 Theano 等多个后端的最终版本。...这使 Keras 能够使用 Tensorflow Python API 作为 PIP 包依赖项，且无需在构建和测试时编译 TensorFlow。...）和超网络（Hypernetwork）这两个完整的例子展示了如何在实践中使用 Keras。
不过今天并不是讨论深度学习框架的演变，而只是单纯分享一下在算法工程中，使用 TensorFlow 遇到的各种问题与感想。...然后到了 TensorFlow 2.X，整个「contrib」库都被放弃了。 在 1.X 后期，各个教程使用的接口都不相同，我们又分不清楚哪个接口到底好，哪个到底差。...整个 TF 1.X，在 API 接口上，总是存在大量的坑，需要算法工程师特别注意。 那么 TensorFlow 2.X 呢？...也就是说，如果我们混淆了 tf.keras 和底层 API，那么这又是一个大坑。 比如说使用 tf.keras，以 model = tf.keras.Sequential 的方式构建了模型。...此外，tf.keras 是个「大杂烩」，神经网络层级、最优化器、损失函数、数据预处理 API 等等都包含在内。
我们会先解答下大家比较关注的几个问题，然后我们会介绍 TensorFlow 2.0 中关于Keras 的一些新功能和重大变化，如Sequential API、Functional API、Model Subclassing...在跨各种计算平台时进行分布式训练，包括分布在很多机器上的 GPU 和 TPU。 输出模型。...通过 tf.keras APIs 创建的模型可以在 TensorFlow SavedModel 格式下进行序列化，并且可以使用 TensorFlow Serving 或通过其他语言（Java、Go、Rust...如果在 Colab 中你可以直接运行下面的代码： 然后你就可以使用 tf.keras 了。如果你是安装新手，可以通过近期教程中的一些例子来检查是否导入成功。...进击到TensorFlow 2.0! 希望大家可以和我们一样喜欢使用 tf.keras 。在接下来几个月的时间，TensorFlow 团队将关注于提升开发者们的体验。
二、Keras 和 tf.keras 先说结论： Keras库在2.3.0版本后将不再更新，用户应该使用 tf.keras。...使用pip安装的Keras库同时在tensorflow,theano,CNTK等后端基础上进行了这种高阶接口规范的实现。...而tf.keras是在TensorFlow中以TensorFlow低阶API为基础实现的这种高阶接口，它是Tensorflow的一个子模块。...随着谷歌对Keras的收购，Keras库2.3.0版本后也将不再进行更新，用户应当使用tf.keras而不是使用pip安装的Keras....预计每天花费的学习时间在30分钟到2个小时之间。 当然，本书也非常适合作为TensorFlow的工具手册在工程落地时作为范例库参考。 ? ? ?
该数据集相当于图片处理领域的MNIST数据集，在NLP任务中经常被使用。 在tf.keras接口中，集成了IMDB数据集的下载及使用接口。该接口中的每条样本内容都是以向量形式存在的。...这是由于在调用load_data函数时使用了参数index_from的默认值3（见代码第13行），表示数据集中的向量值，从3以后才是字典中的内容。...可以看出，tf.keras接口中的IMDB数据集为每个句子都添加了起始标志。这是因为调用函数load_data时用参数start_char的默认值1（见代码第13行）。 （3）前10条样本的分类信息。...三、代码实现：用tf.keras接口开发带有位置向量的词嵌入层 在tf.keras接口中实现自定义网络层，需要以下几个步骤。...四、代码实现：用tf.keras接口开发注意力层 下面按照《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的8.1.10小节中的描述，用tf.keras接口开发基于内部注意力的多头注意力机制Attention
此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...tf.keras 正是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 Keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...当谷歌在 2019 年 6 月发布 TensorFlow 2.0 时，他们宣布 Keras 成为 TensorFlow 的官方高级 API。...并且，在 Keras 2.3.0 版本发布时，Francois 表示这是 Keras 首个与 tf.keras 同步的版本，也是 Keras 支持 Theano 等多个后端的最终版本。...这使 Keras 能够使用 Tensorflow Python API 作为 PIP 包依赖项，且无需在构建和测试时编译 TensorFlow。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练...最后，本文使用TensorFlow和tf.keras实现了在MNIST上Batch Normalization，有助于加深读者理解。 ?...并为构建TensorFlow模型提供高级API; 所以我会告诉你如何在Keras做到这一点。...tf.layers.batch_normalization函数具有类似的功能，但Keras被证明是在TensorFlow中编写模型函数的一种更简单的方法。...在TensorFlow中，批量标准化可以使用tf.keras.layers作为附加层实现。 包含tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的第二个代码块很重要。
待 2.x 版本迭代到 2.3 以上，再考虑使用 2.x 版本开发实际项目。 同时开发新项目时，尽量使用动态图 +tf.keras 接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...另外，在 TensorFlow 2.x 版本中，tf.layers 模块更多用于 tf.keras 接口的底层实现。...如果是开发新项目，则建议直接使用 tf.keras 接口；如果要重构已有的项目，也建议使用 tf.keras 接口进行替换。...在封装类的过程中，可以继承 tf.keras 接口（如：tf.keras.layers.Layer、tf.keras.Model），也可以继承更底层的接口（如 tf.Module、tf.layers.Layer...官方网站给出的指导建议是：如果手动将 TF-slim 接口程序转化为 tf.layers 接口实现，则可以满足基本使用；如果想与 TensorFlow 2.x 版本结合得更加紧密，则可以再将其转化为 tf.keras
如您所知，训练过程也与评估和预测过程紧密相关。 借助抽象的强大功能，Keras 提供了强大的高级接口来实现和管理端到端的训练过程。...TensorFlow 采用了 Keras API 标准，从那时起，使用 TensorFlow 核心功能的tf.keras开发就如火如荼地进行。...在版本方面，在 TensorFlow 2.0 中，TensorFlow 和tf.keras的版本号仍然存在差异，您可以尝试使用tf.__version__和tf.keras....使用 tf.keras 2.0 创建模型 在本节中，我们将学习tf.keras API 的三种主要类型，以定义神经网络层，即： 顺序 API ：这些基于堆叠的 NN 层，可以是密集（前馈）层，卷积层或循环层...tf.function也可以在tf.keras模型和训练循环中使用。 tf.function装饰器通常用于模型的call方法上，以提供图模型来求值。
同时开发新项目时，尽量使用动态图+tf.keras接口进行。这样，在以后的移植过程中，可以减少很多不兼容的问题。...另外，在TensorFlow 2.x版本中，tf.layers模块更多用于tf.keras接口的底层实现。如果是开发新项目，则建议直接使用tf.keras接口。...如果要重构已有的项目，也建议使用tf.keras接口进行替换。 十、2.x版本的新特性——自动图 在2.x版本中，加入了很多新特性。自动图是最为实用的特性之一。...在封装类的过程中，可以继承tf.keras接口（如：tf.keras.layers.Layer、tf.keras.Model）也可以继承更底层的接口（如tf.Module、tf.layers.Layer...官方网站给出的指导建议是：如果手动将TF-slim接口程序转化为tf.layers接口实现，则可以满足基本使用；如果想与TensorFlow 2.x版本结合得更加紧密，则可以再将其转化为tf.keras
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。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。
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