针对那些想要突破 ML 界限的研究者，谷歌在 TensorFlow 的低级 API 上投入了大量精力：现在可以导出内部使用的所有 ops，并提供关于变量和检查点等重要概念的可继承界面（inheritable...TensorFlow 中构建模型至关重要的一点是对训练和验证数据的有效访问。...为了方便初学者和开发者进行学习，官方在 deeplearning.ai 和 Udacity 都提供了相关教程。...其中搭建模型架构可以像堆积木那样完成，编译只需要给定最优化器、损失函数和度量方法三个关键要素就行了。 ? 下面，我们可以看看模型训练与评估的风格。...没有 tf.Session()、没有 sess.run()、没有各种占位符的 feed_dict，一切都只要简单的一行代码。 ? 训练完模型后，最后就是做推断了： ? ?
TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型。该统一框架让机器学习研究人员、实践者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排序模型。...此外，谷歌 AI 团队坚信一个有用的开源库，它的关键不仅在于提供合理的默认值（sensible default），而且还在于能够授权用户开发自定义模型。...TF-Ranking 提供了一个 List-In-List-Out（LILO）API，来将所有这些逻辑放入导出的 TF 模型中。 ?...在最近的一项工作（https://ai.google/research/pubs/pub47258）中，谷歌 AI 提出了一种新的方法——LambdaLoss，它为排序评价指标优化提供了一个统一的概率框架...开启 TF-Ranking 的使用 TF-Ranking 实现了 TensorFlow Estimator 接口，它通过封装训练、评估、预测和导出服务，可以大大简化机器学习编程。
标准 TensorFlow 估计器 API TensorFlow Estimator 提供了一个用于训练，评估，运行和导出服务模型的 API，如下表所示。...评估数据用于测试模型的准确率。 经过训练的模型将作为二进制文件导出，并存储在本地驱动器或 Cloud Storage 位置中。 另外，可以以分布式方式训练模型。...作为一般过程，需要导出训练工件。 对于在 AI 平台上训练的模型以及在外部训练的模型，导出过程相同。 可以导出的最大模型大小为 250 MB。 如果需要导出更大的定制模型，则需要提交配额增加表。...-9811-3c1712971956.png)] 图 8.14-在 AI 平台上训练和使用 TensorFlow 模型的通用步骤 先决条件 为了在 AI 平台上训练，部署和利用 TensorFlow 模型...您应该以分布式模式配置训练工作，以便在执行训练工作时利用 Google 的灵活平台。 要将模型作为分布式流程在 AI 平台上运行，则无需更改代码。
TF-Ranking速度较快且易于使用，而且还可以创建高质量的排名模型。统一的框架使ML研究人员、从业者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排名模型。...为了让这些复杂性对用户透明，TF- Ranking提供了一个List-In-List-Out (LILO) API，将所有这些逻辑包装在导出的TF模型中。 ?...正如谷歌AI在最近的工作中所展示的那样，多项目评分在公共LETOR基准测试中与RankNet，MART和LambdaMART等最先进的学习级别模型相比具有竞争力。...这一发现激发了人们对无偏Learning to Rank的研究兴趣，并且基于训练的实例进行重新加权，开发了无偏见的评估和几种无偏见的学习算法。 开始用TF-Ranking吧！...TF-Ranking实现了TensorFlow Estimator接口，通过封装训练、评估、预测和导出服务，大大简化了机器学习编程。
创建一个自定义评估器 正如我们在之前的博文中看到的，「tf.estimator」框架提供了一个训练机器学习模型的高级 API，定义了「train()」，「evaluate()」以及「predict()」...这种方法也被用于预制评估器中，并为我们提供一个能够在所有模型上使用的统一的评估函数。...然而，许多之前的研究表明，在大量未标记的语料库上使用预训练的嵌入作为初始化是很有帮助的，特别是当只对少量标记示例进行训练时。最流行的预训练词嵌入技术是 word2vec。...通过预训练的嵌入来利用未标注数据的知识是迁移学习的一个实例。为此，我们将展示如何在评估器「Estimator」中使用他们。我们将使用来自于另一个流行的模型「GloVe」的预训练向量。...如果有兴趣将模型以一种完全可恢复的方式导出，可以查看「SaveModel」类，这对于通过使用 TensorFlow Serving 提供的 API 构建模型十分有用。
关于如何编写代码，使用 MNIST 训练集完成模型训练，可以见 TF层指南：建立卷积神经网络，这篇文章详细介绍了如何通过使用 Tensorflow layer 构建卷积神经网络，并设置如何进行训练和评估...而在进行训练和评估后，就可以进行模型的导出了。TensorFlow 的模型文件包含了深度学习模型的 Graph 和参数，也就是 checkpoint 文件。...在导出模型文件后，我们可以加载模型文件继续训练或者对外提供推理服务。...这里我们可以通过 SavedModelBuilder 模块来进行模型到处保存，更具体的文档和操作方法可见 训练和导出 TF 模型。...后续在提供推理能力时，就是使用这些图及变量文件，加载到 TF Serving 内。 为了便于后续的操作，我们在这里也直接提供我们导出的模型文件供后续操作，可以点击这里的导出模型文件来下载。
下面是一个工作流示例（在接下来的几个月里，我们将努力更新下面链接的指南）： 使用 tf.data 加载数据。使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据。...使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，或者使用 Premade Estimators 来验证您的模型。...对于大型 ML 训练任务，分发策略 API 使在不更改模型定义的情况下，可以轻松地在不同的硬件配置上分发和训练模型。...在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 一直以来，TensorFlow 为生产提供了直接途径。...一旦您训练并保存了模型，就可以直接在应用程序中执行它，或者使用部署库为其提供服务： TensorFlow 服务（https://www.tensorflow.org/tfx/serving/）：允许模型通过
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...Model 的 compile 、 fit 和 evaluate 方法训练和评估模型 自定义层、损失函数和评估指标 * 自定义层 自定义损失函数和评估指标 TensorFlow 常用模块 tf.train.Checkpoint...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...分布式训练 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。...针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，从而能够更高效地训练模型。
在此示例中，每个图像将转换为float32并归一化为[0,1]，并展平为784个特征的一维数组（28 * 28） ?...= train_data.repeat().shuffle(5000).batch(batch_size).prefetch(1) # 创建 TF 模型 class NeuralNet(Model)...交叉熵期望输出没有softmax，所以只有 #不训练时使用softmax。...return tf.reduce_mean(loss) # 准确率评估 def accuracy(y_pred, y_true): # 预测类是预测向量中最高分的索引（即argmax）...0.882812 step: 1900, loss: 1.563029, accuracy: 0.921875 step: 2000, loss: 1.569637, accuracy: 0.902344 # 在验证集上测试模型
COCO 预训练权重：可用于所有以基于对象的检查点（TF2 代码风格）形式提供的模型。...分离 TF1 和 TF2 的前端二进制文件（训练循环、导出器）。...我们利用各种分布策略，以新的 TF2 训练和导出二进制文件的形式为 TF2 模型添加了一个单独的且能够在 Eager 模式下运行的入口点。 无需更改前端配置语言。...为了让用户尽可能轻松地从 TF1 迁移到 TF2，我们努力确保，使用 OD API 配置语言的模型规范在 TF1 和 TF2 中能够产生同等的模型架构，并且不论模型在哪个 TF 版本中训练，都可达到相同的数值性能水平...，这将有助于我们在继续发布功能/模型时确定优先级。
TensorFlow 2.0 将专注于 简单性 和 易用性，具有以下更新： 使用 Keras 和 eager execution，轻松构建模型 在任意平台上实现生产环境的稳健模型部署 为研究提供强大的实验工具...下面是一个工作流程示例 ( 在接下来的几个月里，我们将更新下面所述内容的指南 )： 使用 tf.data 加载数据。使用输入管道读取训练数据，用 tf.data 创建的输入线程读取训练数据。...对于大型机器学习训练任务来讲，Distribution Strategy API 使得在不更改模型定义的情况下，在不同硬件配置上分布和训练模型变得很容易。...虽然此 API 支持各种集群配置，但还提供了在本地或云环境中部署 Kubernetes 集群训练的模板 导出到 SavedModel。...hl=zh-CN 在任何平台上的生产环境中进行稳健的模型部署 TensorFlow 始终为生产提供了直接途径。
, pyTorch 等模型. • 提供AI 应用开发接口：提供NPU 跨平台API. 2.2 开发流程 NPU 开发完整的流程如下图所示： ###2.3 模型训练 在模型训练阶段，用户根据需求和实际情况选择合适的框架...2.6 acuity Toolkit Allwinner 提供acuity toolkit 开发套件进行模型转换、推理运行和性能评估。...用户通过提供的python 接口可以便捷地完成以下功能： 1）模型转换：支持Caffe,TensorFlow Lite, Tensorflow, ONNXDarknet NBG 模型导入导出，后续能够在硬件平台上加载使用...2）模型推理：能够在PC 上模拟运行模型并获取推理结果，也可以在指定硬件平台上运行模型并获取推理结果。...3）性能评估：能够在PC 上模拟运行并获取模型总耗时及每一层的耗时信息，也可以通过联机 调试的方式在指定硬件平台上运行模型，并获取模型在硬件上运行时的总时间和每一层的耗时信息。
作者 | Aymeric Damien 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队 原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples...创建TF模型 def __init__(self): super(LSTM, self)....x = self.out(x) if not is_training: # tf 交叉熵接收没有经过softmax的概率输出，所以只有不是训练时才应用softmax...x = tf.nn.softmax(x) return x # 创建LSTM模型 lstm_net = LSTM() # 交叉熵损失 # 注意，这将对概率输出应用...=x) # 批中的平均损失 return tf.reduce_mean(loss) # 准确率评估 def accuracy(y_pred, y_true): # 预测类是预测向量
人工智能学习框架是帮助开发者和研究人员快速构建、训练、评估和部署 AI 模型的软件工具包。...它允许人工智能工程师有效地定义、优化和评估数学表达式。Theano 的符号计算功能使其成为构建和训练深度学习模型的热门选择。...例如，在遇到问题时，可以在社区中寻求帮助，或者参考其他开发者的经验和解决方案。此外，一些框架还提供了丰富的文档和教程，如 Keras 有大量的文档和教程，可以帮助用户快速上手，并且解决问题。...Keras：拥有广泛的预训练模型库，在自然语言处理任务中，加速了开发过程，促进了 AI 应用程序的快速原型设计。...先载入 MNIST 经典数据集并归一化；搭建 Sequential 模型，含输入展平、隐藏层与输出层；选定交叉熵损失、Adam 优化器训练；最终评估模型准确率，助新手快速上手图像分类实战。
AdaNet提供以下特征： Estimator API，可轻松训练、评估和服务AdaNet模型。 学习在TensorFlow中集成用户定义的子网。...快速且易于使用 AdaNet实现了TensorFlow Estimator接口，通过封装训练、评估、预测和服务导出，大大简化了机器学习编程。...虽然具有更多参数的复杂子网将在训练集上表现更好，但由于其存在更强的复杂性，它们可能不会适用于未知数据。这些挑战来自评估模型性能的过程。...集合这样选择子网络：只有当候选子网络改进了总体的训练损失，而不是影响了整体的泛化能力时，才包含这个候选子网络。这保证了： 1.集合的泛化误差受到训练误差和复杂性的限制。...但是，AdaNet框架足够灵活，可以支持更智能的策略，并抽象出分布式训练（Estimator），评估（TensorBoard）和服务（tf.SavedModel）的复杂度。
2.1 编译和训练模型 在 Keras 中，编译模型就是为其设置训练过程的参数，即设置优化器、损失函数和评估指标。...在模型开始训练之前，先启动 TensorBoard ，这样我们就可以在训练过程中动态观察这些评估指标的变化。...TensorFlow 提供了 SavedModel 格式的导出方法，该方法简单易用，很快地导出 SavedModel 格式。...tf.keras 不仅能够让我们从头开始构建一个 CNN 模型，它还能帮助我们利用预训练的模型，在短时间内训练一个有效的花卉分类模型，并且获得更高的准确率。...推荐阅读 一文回顾AI绘画的成长之路：从简笔画到真实人脸生成 @程序员，Python 3还有哪些未Get的潜藏技能？
AI模型部署方法 在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。...导出深度学习模型到应用平台（★★） 许多深度学习框架支持将训练好的模型导出为 C++ 可以读取的格式，如 ONNX、TensorFlow Lite、Caffe2 等。...从NCNN的发展矩阵可以看出，NCNN覆盖了几乎所有常用的系统平台，尤其是在移动平台上的适用性更好，在Linux、Windows和Android、以及iOS、macOS平台上都可以使用GPU来部署模型。...除了上述的特性，MediaPipe 还支持 TensorFlow 和 TF Lite 的推理引擎（Inference Engine），任何 TensorFlow 和 TF Lite 的模型都可以在 MediaPipe...AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。
如何通过减少过度拟合和加速训练来提高tf.keras模型的性能。 这些例子很小。您可以在大约60分钟内完成本教程。...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。...如果收到警告消息 有时，当您使用tf.keras API时，可能会看到警告打印。 这可能包括以下消息：您的硬件支持TensorFlow安装未配置为使用的功能。...2.1五步模型生命周期 模型具有生命周期，这一非常简单的知识为建模数据集和理解tf.keras API提供了基础。 生命周期中的五个步骤如下： 定义模型。 编译模型。 拟合模型。 评估模型。...这应该是训练过程中未使用的数据，以便在对新数据进行预测时，我们可以获得模型性能的无偏估计。 模型评估的速度与您要用于评估的数据量成正比，尽管它比训练要快得多，因为模型没有改变。
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