TensorFlow和PyTorch模型，我们可以定义TF和PyTorch api来实现均方误差的损失函数，最后实例化我们的模型类并运行训练循环。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。...此处的最后一个微小区别是，当PyTorch在向后传播中更新权重和偏差参数时，以更隐蔽和“魔术”的方式实现自动差异/自动graf时，我们需要确保不要继续让PyTorch从最后一次更新操作中提取grad，这次明确调用
@运算符是在Python3.5中出现的，用于矩阵乘法，等同于调用函数tf.matmul()。...在tf.keras中，这些函数通常通常只是调用对应的TensorFlow操作。如果你想写一些可以迁移到其它Keras实现上，就应该使用这些Keras函数。...目前官方Keras API中没有Huber损失，但tf.keras有（使用类keras.losses.Huber的实例）。就算tf.keras没有，实现也不难！...对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...但是，在多数情况下，定义一个自定义指标函数和定义一个自定义损失函数是完全一样的。
在STDA框架中，我们引入了一个形状引导的翘曲场，这是一组定义形状之间翘曲操作的向量，以进一步定义真实行人的形状和外观之间的适当变形。...我们根据从 到 的转换来定义变形。然后，我们将变形的行人图像适配到图像 上的一些背景环境中。 用 表示实现形状引导变形的函数，用 表示实现环境适应的函数。...因此，我们选择通过同时向U-Net提供所有必要的输入信息来融合这两个函数的学习。 3.2.1、形状指导形变 在本研究中，我们根据翘曲操作来实现变形。...这种翘曲场的一个例子可以在图4中找到，其中翘曲场有助于将 （蓝色）变形为 （紫色）。...因此，我们定义了一对样本 的形状变形损失函数 如下： 循环损失定义如下： 其中 是 的变形结果→根据 和 是 的变形结果，使用相同的翘曲场计算 。
今天我们分享了一些相对少用但又很棒的东西，你可以用Keras和你需要的代码来实现它。这些将帮助你直接在Keras中编写所有自定义内容，而无需切换到其他更繁琐和复杂的库。...自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...我们可以使用Keras的Lambda层在模型中内置任何数学或预处理操作！lambda将简单地定义你要应用的操作。全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。
Keras有几个关键优势： 用户友好：Keras拥有为常见使用场景特别优化的简单、一致的接口。它为用户错误提供了清晰且可操作的反馈，以及易于理解的错误消息，并且通常提供有用的建议。...例如，您可以使用图层或优化器而无需使用Keras Model 进行训练。 易于扩展：您可以编写自定义构建块来表达新的研究想法，包括新的图层、损失函数和[在此插入您的想法]以开发最先进的想法。...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...Model Subclassing API 使用Model Subclassing API可以构建完全可自定义的模型，您可以在类方法的主体中以此样式强制定义自己的前向传递。
Keras 不支持低级计算，但它运行在诸如 Theano 和 TensorFlow 之类的库上。 在本教程中，我们将使用 TensorFlow 作为 Keras backend。...在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...实现自定义损失函数 ---- 现在让我们为我们的 Keras 模型实现一个自定义的损失函数。首先，我们需要定义我们的 Keras 模型。...在这里我们除以 10，这意味着我们希望在计算过程中降低损失的大小。 在 MSE 的默认情况下，损失的大小将是此自定义实现的 10 倍。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。
TensorFlow 2.0 中的自动求导与 GradientTape ? 图 5：TensorFlow 2.0 是如何更好地处理自定义层和损失函数的？答案就是自动求导和 GradientTape。...至少可以说，TensorFlow 1.x 的自定义实现是很笨拙的——要改进的地方还有很多。 随着 TensorFlow 2.0 的发布，情况开始发生变化——现在实现你自己的自定义损失函数要容易得多。...定义我们的损失函数以及优化器： ? 创建负责执行单个批更新的函数： ? 然后就可以训练模型了： ? GradientTape 魔法为我们在后台进行导数的计算，使处理自定义损失和层变得容易得多。...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...使你能够实现并使用自定义损失函数。
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。...如果你需要实现一些自定义的东西，那么在TF张量和Numpy数组之间来回切换可能会很麻烦，这要求开发人员对TensorFlow会话有一个较好的理解。 Pytorch的互操作实际上要简单得多。...(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。...如果你确实开始深入到深度网络的更细粒度方面，或者正在实现一些非标准的东西，那么Pytorch就是你的首选库。在Keras上实现反而会有一些额外的工作量，虽然不多，但这会拖慢你的进度。
[5] TensorFlow 2.0如何更好地处理自定义网络层或损失函数？...答案在于自动微分和梯度带 如果您是需要实施自定义网络层或损失函数的研究人员，那么您可能不喜欢TensorFlow 1.x（理应如此）。...至少可以说，TensorFlow 1.x的自定义实现很笨拙——还有很多不足之处。 随着TensorFlow 2.0版本的开始变化——现在实现您自己的自定义损失要容易得多。...说到自定义层和模型实现，一定要参考下一节。...使您能够实施和利用自己的自定义损失实现。
如果需要 TensorFlow 的特定功能，或需要实现 Keras 不支持但 TensorFlow 支持的自定义功能，则调入 TensorFlow。...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。...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“...CRELU 激活函数在 Keras 中没有相应的实现，但是在 TensorFlow 中可以。...此外，你也可以使用自定义的激活函数、损失/成本函数或图层来执行以上相同的操作。
tf.keras封装的太好了 。不利于适用于自定义的循环与训练，添加自定义的循环 是一个命令式的编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。...图运算模式：把一系列的操作搭建好，然后再进行操作，某一步出现错误的话，很难排查，不利于自定义的动作 eager模式：做一步，就能看到结果，交互模式（命令行模式），增加了网络调试的灵活程度，在TensorFlow2...但我的显卡（GTX1060TI）显存只有6GB，所以会出现这个错误。这个错误提示有很大的误导性，让人一直纠结CUDA和CuDNN的版本问题。...()) model.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation="softmax")) 3）自定义训练 1、自定义训练的时候，我要先定义他的优化函数，在tf2里面，优化函数全部归到了...定义优化器 定义损失函数 定义每一个批次的训练 定义训练函数 开始训练
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。...例如，函数定义层 1 的输出是函数定义层 2 的输入。 ? 在使用 PyTorch 时，用户将神经网络设置为一个扩展了 Torch 库中 torch.nn. 模块的类。...但如果开发者需要实现一些自定义内容，则 TF 张量和 Numpy 矩阵之间的切换可能会很麻烦，这要求他们对 TensorFlow 有一个透彻了解。...你甚至可以在不接触任何 TensorFlow 单行代码的情况下，实现自定义层和损失函数。 但如果你开始深度了解到深度网络的更细粒度层面或者正在实现一些非标准的事情，则 PyTorch 是你的首选库。...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。 ?
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。...例如，函数定义层 1 的输出是函数定义层 2 的输入。 ? 在使用 PyTorch 时，用户将神经网络设置为一个扩展了 Torch 库中 torch.nn. 模块的类。...但如果开发者需要实现一些自定义内容，则 TF 张量和 Numpy 矩阵之间的切换可能会很麻烦，这要求他们对 TensorFlow 有一个透彻了解。...你甚至可以在不接触任何 TensorFlow 单行代码的情况下，实现自定义层和损失函数。 但如果你开始深度了解到深度网络的更细粒度层面或者正在实现一些非标准的事情，则 PyTorch 是你的首选库。...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。 ?
TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 TensorFlow2.0（8）...：误差计算：损失函数总结 TensorFlow2.0（9）：神器级可视化工具TensorBoard TensorFlow2.0（10）：加载自定义图片数据集到Dataset TensorFlow2.0...（11）：tf.keras建模三部曲 模型训练好之后，我们就要想办法将其持久化保存下来，不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。...需要使用模型时，通过keras.models.load_model()方法从文件中再次加载即可。...SavedModel格式是TensorFlow所特有的一种序列化文件格式，其他编程语言实现的TensorFlow中同样支持： model.save('mymodels/mnist_model', save_format
目前看来 PyTorch 在顶会论文中出现的次数最多，在 2019 NeurIPS 会议论文中，PyTorch 出现 166 次，TensorFlow 出现 74 次，这中差距不言而喻。 ?...3、TensorFlow 在讲 TensorFlow 程序的基本结构之前，先提一个启发性的问题，假设有一个损失函数 需要最小化，，也许你已经注意到该函数其实就是 ，所以使它最小的 值是5，但假设现在不知道这点...import numpy as np#导入TensorFlowimport tensorflow as tf#接下来，让我们定义参数w，#在TensorFlow中，你要用tf.Variable()来定义参数...都看不到，这就是为什么只需基本实现前向传播，框架自己就能弄明白如何做反向传播和梯度计算，因为它已经内置在 add，multiply 和平方函数中，减少了操作的成本。...但这个 with 结构也会在很多 TensorFlow 程序中用到，它的意思基本上和左边的相同，但是 Python 中的 with 命令更方便清理，以防在执行这个内循环时出现错误或例外。 ?
而反观TF，如果需要实现自定义的东西，在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 PyTorch上这种操作实际上要简单得多。...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。...但如果你确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面，或者正在实现非标准的东西，那么PyTorch就是首选库。
tensorflow.keras import layers model = tf.keras.Sequential() # 往模型中添加一个有64个神经元组成的层，激活函数为relu: model.add...定义神经网络层通过tf.keras.layers模块中的Dense类实现，Dense类构造参数如下： units：指定神经元个数，必须是一个正整数。...不过，在训练前还需要做一些配置工作，例如指定优化器、损失函数、评估指标等，这些配置参数的过程一般通过tf.keras.Model.compile方法进行，先来熟悉一下tf.keras.Model.compile...loss：损失函数，例如交叉熵、均方差等，通常是tf.keras.losses模块中定义的可调用对象，也可以用用于指代损失函数的字符串。...metrics：元素为评估方法的list，通常是定义在tf.keras.metrics模块中定义的可调用对象，也可以用于指代评估方法的字符串。
其次，ta 发现，medium 上有很多非正式的 TF 2.0 相关博客，但这些博客中包含很多错误信息，还有一些是广告。...所以，作者的总体感觉是，TensorFlow 架构本身问题不大，但给人的用户体验是在是太差了。...我有个想法，我想要在训练过程中逐渐改变损失函数的『形状』； 2. 我搜索『tensorflow 在训练中改变损失函数』； 3. 最高搜索结果是一个 Medium 的文章，我们去看看吧； 4....这个 Medium 文章介绍的是均方误差（MSE）损失函数，以及你怎样在 TensorFlow 中用它训练一个深度神经网络； 5. 我只好用脑袋砸键盘了。 不仅仅是教程文不对题的问题。...如果我想要自定义损失函数中某个标签的损失，我该在哪里修改？ 多余的 API 增加了额外的学习成本，自然就让用户产生很多新的疑问。而这些疑问和错误如果没有及时解决，就会让用户丧失使用这个框架的兴趣。
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。...Keras的独到之处在于其易用性。它是迄今为止最容易上手和运行的框架。在Keras中，定义神经网络是直观的，而使用functional API允许开发人员将层定义为函数。...如果您需要实现自定义的东西，那么在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 Pytorch互操作实际上要简单得多。...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 ?...您甚至可以进行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow代码。 如果您确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面，或者正在实现非标准的东西，那么Pytorch就是您的首选库。
“metrics”用来设定模型的评价函数，模型的评价函数与损失函数相似，不过评价函数只用来显示给用户查看，并不用于模型的训练。除了自带的一些评价函数以外，我们还可以自定义评价函数。...通过继承“tf.keras.Model”和“tf.keras.layers.Layer”我们可以实现自定义的模型类以及网络层，这为我们构建自己的网络结构提供了非常好的灵活性。...在“call”方法中我们可以定义模型的正向传递过程。之后就可以调用这个模型。...，通过继承“tf.keras.layers.Layer”类我们还可以实现自定义的网络层。...事实上除了研究人员，对于绝大多数用户来说，我们一般不会需要自定义模型类或网络层。 3. 回调函数 回调函数会在模型的训练阶段被执行，可以用来自定义模型训练期间的一些行为，例如输出模型内部的状态等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
