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。...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。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...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。
TensorFlow 2中的Keras概述 TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。...在TensorFlow 2中，Keras被集成作为TensorFlow的一个子模块，这意味着它可以直接利用TensorFlow的强大功能和优化。...它提供了许多预定义的层、损失函数和优化器，您可以轻松地将它们组合起来构建自定义模型。 此外，TensorFlow 2中的Keras还支持分布式训练，允许您利用多个GPU或TPU来加速模型训练。...总之，TensorFlow 2中的Keras是一个强大而易于使用的高级深度学习API，它允许您快速构建、训练和调试深度学习模型，并充分利用TensorFlow的功能和优化。...2.1.5版本，不能使用tf.keras来进行操作，需要单独的使用keras来操作。
API清理 许多API在TF 2.0中消失或改变位置，有些则被替换为等效的2.0版本 — tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...在TensorFlow 2.0中，您可以使用 tf.function() 来修饰Python函数以将其标记为JIT编译，使得TensorFlow将其作为单个图运行（Functions 2.0 RFC）。...使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...您可以通过将代码包装在tf.function()中来充分利用数据集异步预取/流特性，它会将Python迭代替换为使用AutoGraph的等效图形操作。...标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南
第 1 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 简介 在本部分中，我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能，并查看其使用示例。...中的模型是通过结合可配置的构建块来构建的 通过编写自定义构建块很容易扩展 无需导入 Keras，因为它可以作为tensorflow.keras获得 Keras 的特性 如果您想知道 TensorFlow...在 TensorFlow 之上运行的 Keras 使用默认值。 epsilon：这是一个浮点数，是一个模糊常数，用于在某些操作中避免被零除。...对于所有这些值，在keras.backend中有获取器和设置器方法。 参见这里。...=None) 因此，要使用默认值，您只需拥有以下内容： layer = tf.keras.maxPooling2D() 批量归一化层和丢弃层 批量归一化是一个接受输入并输出相同数量的输出的层，其中激活的平均值和单位方差为零
中可视化；右：生成的变量（在 debug 模式下运行时从 PyCharm 调试器获取的屏幕截图） 为了实际评估节点，必须在会话内运行计算图。...它「仅」定义计算操作。 2. 会话（Session） 在 TensorFlow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么 TensorFlow 的计算图会非常大。...=1,seed=1)) # None 可以根据batch 大小确定维度，在shape的一个维度上使用None x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2)) y...该模型训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10。这个简单的全连接网络以交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新。
基本用法 使用gradio创建界面只需在现有代码中添加几行。...- 表示要使用的输出接口的字符串，或者用于其他自定义的子类（参见下文）。 - 表示传入模型类型的字符串。支持的类型包括keras。 - 用于处理的实际模型。...下面是一个示例，在将图像输入模型之前将图像调整为不同大小，并调整输出界面以隐藏置信区并显示前5个类而不是默认3： import gradio, tensorflow as tf image_mdl =..." 这允许您传入keras模型，并从模型中获取预测。...model_type="pytorch" 这允许您传入pytorch模型，并从模型中获取预测。这是一个训练pytorch模型并gradio围绕它创建界面的完整示例。
TensorFlow是Google的深度学习库，虽然它是相当低级（我通常使用更高级别的Keras库来进行深度学习），但我认为这是一个很好的学习方式。...这仅仅是因为，虽然在幕后做了很多不可思议的事情，但它需要你明确定义神经网络的架构。这样做，你会更好地了解它的工作原理。 定义图层和激活 在第一步中，我们为网络定义架构。...在Tensorflow中，你必须明确定义组成该层的权重和偏置的变量。...输出层是模型中的最后一层，在本例中为每个标签的一个节点，大小为10。我们将softmax激活应用在这个层，以便在最后的层的节点中输出介于0和1之间的值，以表示标签的可能性。...在每一次迭代中，将一小部分数据输入到模型中，进行预测，计算损失并通过反向传播，更新权重然后重复此过程。 这个简单的模型在测试集上的准确性达到了95.5％左右。
在反向传播过程中，梯度倾向于在较低层里变得更小，从而减缓权重更新并因此减少训练次数。 批量标准化有助于消除所谓的梯度消失问题。 批量标准化可以在TensorFlow中以三种方式实现。...这是必需的，因为批量标准化在训练期间与应用阶段的操作方式不同。在训练期间，z分数是使用批均值和方差计算的，而在推断中，则是使用从整个训练集估算的均值和方差计算的。 ?...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。...对于网络中的每个单元，使用tf.keras.layers.BatchNormalization，TensorFlow会不断估计训练数据集上权重的均值和方差。这些存储的值用于在预测时间应用批量标准化。...但是，我们仍然可以构建深度网络并观察批量标准化如何实现收敛。 我们使用tf.estimator API构建自定义估算器。
使用.prefetch()在模型训练时在后台获取批量数据集。 如果没有预取，CPU和GPU / TPU大部分时间都处于空闲状态 通过预取，空闲时间显着减少 这里有几点需要注意： 命令很重要。...可以使用train.take()方法批量获取数据集并将其转换为numpy数组，或者可以使用tfds.as_numpy(train)而不是train.take()直接获取numpy数组。...首先将3D输出展平（或展开）为1D，然后在顶部添加一个或多个Dense图层。数据集有5个类，从下载的数据集的元数据中获取该值。因此添加了一个带有5个输出和softmax激活的最终Dense层。...这将在定义良好的目录层次结构中创建protobuf文件，并包含版本号。TensorFlow Serving允许在制作推理请求时选择想要使用的模型版本或“可服务”版本。...但在发出POST请求之前，需要加载并预处理示例图像。TensorFlow服务服务器期望输入图像尺寸为（1,128,128,3），其中“1”是批量大小。
tf.Variable定义随时间修改的变量值 tf.placeholder在定义时不需要初始值 tf.Variable在定义时需要初始值 在 TensorFlow 中，可以使用tf.Variable...类似地，如果在独立路径中，操作能够在多个线程上运行，TensorFlow 将在多个线程上启动该特定操作。...您可以从他们记录完备的网站获取有关 Keras 的更多信息。 总结 在本章中，我们了解了 Keras。 Keras 是 TensorFlow 最受欢迎的高级库。...batch_size保持在 100，这也是一个选择问题。较大的批量大小不一定提供更高的好处。您可能需要探索不同的批量大小，以找到神经网络的最佳批量大小。...= 2 请注意，我们使用批量大小为 2，因为数据集非常小。
TensorFlow是Google的深度学习库，虽然它是相当低级（我通常使用更高级别的Keras库来进行深度学习），但我认为这是一个很好的学习方式。...这仅仅是因为，虽然在幕后做了很多不可思议的事情，但它需要你明确定义神经网络的架构。这样做，你会更好地了解它的工作原理。 定义图层和激活 在第一步中，我们为网络定义架构。...在Tensorflow中，你必须明确定义组成该层的权重和偏置的变量。...输出层是模型中的最后一层，在本例中为每个标签的一个节点，大小为10。我们将softmax激活应用在这个层，以便在最后的层的节点中输出介于0和1之间的值，以表示标签的可能性。...在每一次迭代中，将一小部分数据输入到模型中，进行预测，计算损失并通过反向传播，更新权重然后重复此过程。 ? 这个简单的模型在测试集上的准确性达到了95.5％左右。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 [第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据] [第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉...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。...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？...在TensorFlow 2 中，图还在，但不是核心了，使用也简单多了。...总结一下，这一章一开始介绍了TensorFlow，然后是TensorFlow的低级API，包括张量、运算、变量和特殊的数据结构。然后使用这些工具自定义了tf.keras中的几乎每个组件。
您将使用单热编码来获取此图层的结果。在这个编码中，只有一位的值是1，其他的都是零值。...tf.Variable 权重和偏差存储在变量（tf.Variable）中。这些变量通过调用来维护图形中的状态run()。在机器学习中，我们通常通过正态分布开始权重和偏差值。...使用TensorFlow，您将使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()方法（这里是softmax激活函数）计算交叉熵误差并计算平均误差（tf.reduce_mean...运行图形并获得结果 现在是最好的部分：从模型中获得结果。首先让我们仔细看看输入数据集。 数据集 您将使用20个新闻组，这是一个包含20个主题的18.000个帖子的数据集。...“ - 来源 在测试模型时，我们会用更大的批量来填充字典，这就是为什么您需要定义一个变量批量维度的原因。 该get_batches()功能为我们提供了批量大小的文本数量。
Keras的参考实现是作为独立的开源项目维护的，您可以在www.keras.io上找到它。该项目独立于TensorFlow，并拥有一个活跃的贡献者和用户社区。...导出的模型可以部署在使用TensorFlow Lite的移动和嵌入式设备上，也可用于TensorFlow.js（注意：您也可以使用相同的Keras API直接在JavaScript中开发模型）。...单击此处获取教程，该教程将引导您使用Sequential API在Fashion MNIST数据集上训练您的第一个神经网络。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。...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。
而将函数的逻辑放在其他方法中。 这样一顿猛如虎的操作之后，我们会觉得一切都如同人法地地法天天法道道法自然般的自然。...我们能够利用tf.saved_model保存模型并实现跨平台部署使用。...因此，利用tf.Module提供的封装，再结合TensoFlow丰富的低阶API，实际上我们能够基于TensorFlow开发任意机器学习模型(而非仅仅是神经网络模型)，并实现跨平台部署使用。...import tensorflow as tf x = tf.Variable(1.0,dtype=tf.float32) # 在tf.function中用input_signature限定输入张量的签名类型...>,) # 查看模块中的全部子模块 demo.submodules # 使用tf.saved_model 保存模型，并指定需要跨平台部署的方法 tf.saved_model.save(demo,".
使用过TensorFlow的大家都会知道, TF通过计算图将计算的定义和执行分隔开, 这是一种声明式（declaretive）的编程模型....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...t.gradient() 这个方法之后会立即释放，在同一运算中，计算多个微分的话是不行的，如果要如此，需要在里面添加一个参数。...()) 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
2.0中的高阶API，代码中不会涉及像TensorFlow 1.x版本中的Session等一些较为复杂的东西，所有的代码都是基于高阶API中的tf.keras.models来构建的（具体模型构建使用Sequential...总结起来，我们可以认为TensorFlow的意思就是：让Tensor类型的数据在各个计算设备之间进行流动并完成计算。那为什么要让数据流动起来呢？Tensor类型又具体包括什么呢？...，接下来我们就将TensorFlow中的的数据类型与Python中的数据类型作以简单的对比，并通过表格的形式清晰的展现出来： 表1-2 TensorFlow和Python中数据类型的对应关系 TensorFlow...： # 加载模型文件 model = tf.keras.models.load_model("my_model.h5") 同样是在MNIST手写字的例子中，我们将保存好的模型导入，并通过matplotlib...）等； 高阶API：该层为由Python实现的模型成品，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口，在第四章中实现MNIST手写字识别的例子我们主要使用它。
【机器学习炼丹术】的学习笔记分享 参考目录： 1 创建自定义网络层 2 创建一个完整的CNN 2.1 keras.Model vs keras.layers.Layer 之前讲过了如何用tensorflow...1 创建自定义网络层 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras class MyLayer(keras.layers.Layer...,这个pytorch中要继承torch.nn.Module类似； 网络层的组件在__def__中定义，和pytorch的模型类相同； call()和pytorch中的forward()的类似。...上面代码中实现的是一个全连接层的定义，其中可以看到使用tf.random_normal_initializer()来作为参数的初始化器，然后用tf.Variable来产生网络层中的权重变量，通过trainable...Model的话，可以使用.fit(),.evaluate()，.predict()等方法来快速训练。保存和加载模型也是在Model这个级别进行的。
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