Use tf.data to batch and shuffle the dataset:
Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进,主要变化如下: 以Eager模式为默认的运行模式,不必构建Session 删除tf.contrib库,将其中的高阶API整合到tf.kea
TensorFlow提供了众多的API,简单地可以分类为高阶API和低阶API. API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一,可能因为Google的工程师太多了,社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题,在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用,提供推荐的使用方式。
强烈安利 Google的Colab,即使你没有一台很好的电脑,也能在这个平台上学习TensorFlow
keras是一个可用于快速构建和训练深度学习模型的API。里面的模型的一般的使用流程如下:
In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models, but the models consist of only an embedding layer. We can add more dense layers to our models to increase their expressive power. In general, deeper models are capable of learning more complex patterns than shallower models. For example, our user model incorporates user ids and timestamps to model user preferences at a point in time. A shallow model (say, a single embedding layer) may only be able to learn the simplest relationships between those features and movies: a given movie is most popular around the time of its release, and a given user generally prefers horror movies to comedies. To capture more complex relationships, such as user preferences evolving over time, we may need a deeper model with multiple stacked dense layers.
This guide trains a neural network model to classify images of clothing, like sneakers and shirts.
In the featurization tutorial we incorporated multiple features beyond just user and movie identifiers into our models, but we haven't explored whether those features improve model accuracy.
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
可以使用以下3种方式构建模型:使用Sequential按层顺序构建模型,使用函数式API构建任意结构模型,继承Model基类构建自定义模型。
When training with methods such as tf.GradientTape(), use tf.summary to log the required information.
本文实例为大家分享了Tensorflow之MNIST CNN实现并保存、加载模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作。在编译时,经常需要指定三个参数
去年8月13日,谷歌宣布 “TensorFlow 2.0 is coming”, 最近几天,谷歌 TensorFlow 团队刚刚发布了 TensorFlow 2.0 Preview 版, 可以来这里查看:
首先,我们要在电脑里装一个tf2.0的虚拟环境(我的电脑是mac,windows和linux类似)。这里使用anaconda的命令:
Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API,凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评,考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度,TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来,化身为tf.keras模块供用户使用。
Model groups layers into an object with training and inference features.
在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】中,我分享了各种经典的深度神经网络的搭建和训练过程,比如有:LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。收到了粉丝们的很多好评,表示代码非常详细,理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~
cifar2数据集为cifar10数据集的子集,只包括前两种类别airplane和automobile。
Load and prepare the MNIST dataset. Convert the samples from integers to floating-point numbers:
在keras中自带的性能评估有准确性以及loss,当需要以auc作为评价验证集的好坏时,就得自己写个评价函数了:
v1:引入了Inception结构,并使用1x1卷积和来压缩通道数(减少参数量。Inception作用:代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层,即:不需要人为的决定使用哪个过滤器,是否需要池化层等,由网络自行决定这些参数,可以给网络添加所有可能值,将输出连接起来,网络自己学习它需要什么样的参数。
tf.strings是很早就加入到tensorflow的内容,不过一直都很边缘,而且支持也不好,直到2.1/2.2版本才开始有越来越好的支持。
CNN 就是convolutional neural network, 也就是卷积神经网络,是一种类似于人类或动物视觉系统结构的人工神经网络,包含一个或多个卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer)和全连接层(fully-connected layer),总之,这些年他很火。
TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。
Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequential, tf.compat.v1.keras.models.Sequential, tf.compat.v2.keras.Sequential, tf.compat.v2.keras.models.Sequential, tf.keras.models.Sequential
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
文章目录 1. Keras Sequential / Functional API 2. 自定义 layer 3. 自定义 loss 4. 自定义 评估方法 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1. Keras Sequential / Functional API tf.keras.models.Sequential([layers...]),但是它不能表示更复杂的模型 mymodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flat
对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
谷歌的AI技术独步天下,从即将商业化运营的无人驾驶汽车Waymo,到天下无敌的围棋大师AlphaGo,再到以假乱真的电话助理Duplex…
在本文中,我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理,以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始,逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法,以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
采用Small Learning Rate(上)和Large Learning Rate(下)的梯度下降。来源:Coursera 上吴恩达(Andrew Ng)的机器学习课程
欢迎来到AI for Social Good系列,将重点关注人工智能(AI)与流行的开源工具,技术和框架如何用于发展和改善社会的不同方面。“健康就是财富”也许是一个陈词滥调,但却非常真实!在这篇特别的文章中,将研究如何利用AI来检测疟疾,这是一种致命的疾病,并且有望建立一个低成本,有效和准确的开源解决方案。本文的目的是双重的 - 了解致命疾病疟疾的动机和重要性以及深度学习在检测疟疾方面的有效性。将在本文中介绍以下主要主题:
之前我是在CPU上跑Tensorflow,计算速度着实让人捉急。最近更新了显卡驱动,安装了CUDA和 GPU版的TensorFlow,同样的神经网络结构,学习速度有了百倍提升。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
https://keras.io/api/metrics/classification_metrics/#precision-class
一,常用的内置评估指标 MeanSquaredError(平方差误差,用于回归,可以简写为MSE,函数形式为mse) MeanAbsoluteError (绝对值误差,用于回归,可以简写为MAE,函数形式为mae) MeanAbsolutePercentageError (平均百分比误差,用于回归,可以简写为MAPE,函数形式为mape) RootMeanSquaredError (均方根误差,用于回归) Accuracy (准确率,用于分类,可以用字符串"Accuracy"表示,
本文介绍了一种用于多模态机器学习的手写识别系统,该系统基于深度学习技术,可以识别多种手写输入格式,包括素描、手写数字和手写字母等。该系统通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的组合,可以在多个数据集上实现高效的识别和分类。
在本文中,我们将介绍超参数优化,然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。
深度学习是机器学习领域的一个引人注目的分支,它已经在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域取得了令人瞩目的成就。本文将深入研究深度学习的核心原理、常见神经网络架构以及如何使用Python和TensorFlow库实现深度学习模型。我们将从基础开始,逐步深入,帮助读者了解深度学习的本质,同时提供实际代码示例,以便读者能够亲自动手构建深度学习模型。
fashion MNIST数据集可以从Github获取。它包含10种类别的灰度图像,共7000个,每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。
# 新建测量器 m = tf.keras.metrics.Accuracy() # 写入测量器 m.update_state([0,1,1],[0,1,2]) # 读取统计信息 m.result() # 准确率为0.66 # 清除 m.reset_states() acc_meter = tf.keras.metrics.Accuracy() loss_meter = tf.keras.metrics.Mean() # 求平均loss op = tf.keras.optimizers.Adam(0.01
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法,对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来: 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验,但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API,但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习: 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
抓住它的核心思路,即通过卷积操作缩小了图像的内容,将模型注意力集中在图像特定的、明显的特征上。
本文是对tensorflow官方入门教程的学习和翻译,展示了创建一个基础的神经网络模型来解决图像分类问题的过程。具体步骤如下
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型,以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时,有两种格式可以实现,分别是SaveModel和HDF5;在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
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