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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

张量通常是一个多维数组（就像NumPy的ndarray），但也可以是标量（即简单值，比如42）。张量对于自定义的损失函数、标准、层等等非常重要，接下来学习如何创建和操作张量。...原因是函数tf.transpose(t)所做的和NumPy的属性T并不完全相同：在TensorFlow中，是使用转置数据的复制来生成张量的，而在NumPy中，t.T是数据的转置视图。...可以在NumPy数组上运行TensorFlow运算，也可以在张量上运行NumPy运算： >>> a = np.array([2., 4., 5.]) >>> tf.constant(a) 自定义训练循环会让代码变长、更容易出错、也难以维护。 提示：除非真的需要自定义，最好还是使用fit()方法，而不是自定义训练循环，特别是当你是在一个团队之中时。 首先，搭建一个简单的模型。...什么时候应该创建自定义层，而不是自定义模型？ 什么时候需要创建自定义的训练循环？ 自定义Keras组件可以包含任意Python代码吗，或者Python代码需要转换为TF函数吗？

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

但是，急切执行的功能（以研究形式从版本 1.5 开始可用，并从版本 1.7 被烘焙到 TensorFlow 中）需要立即评估操作，结果是可以将张量像 NumPy 数组一样对待（这被称为命令式编程）。...=8.0> 将张量转换为 NumPy/Python 变量 如果需要，可以将张量转换为numpy变量，如下所示： print(t2.numpy()) 输出将如下所示： [[[ 0\. 1\. 2.] [...可用于构成计算图一部分的张量的所有操作也可用于急切执行变量。 在这个页面上有这些操作的完整列表。 将张量转换为另一个（张量）数据类型 一种类型的 TensorFlow 变量可以强制转换为另一种类型。...我们还研究了一些管家操作，一些急切操作以及各种 TensorFlow 操作，这些操作在本书的其余部分中将是有用的。 在 www.youtube.com/watch?...from_tensor_slices()方法将 NumPy 数组转换为数据集。 注意batch()和shuffle()方法链接在一起。

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    tf.lite

    (弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...永久保存该函数是安全的，但是永久保存numpy数组是不安全的。五、tf.lite.OpsSet类定义可用于生成TFLite模型的操作系统集。...这用于将TensorFlow GraphDef或SavedModel转换为TFLite FlatBuffer或图形可视化。属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。...(默认错误)dump_graphviz_dir:在处理GraphViz .dot文件的各个阶段转储图形的文件夹的完整文件路径。

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    Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

    附录 C：特殊数据结构 在本附录中，我们将快速查看 TensorFlow 支持的数据结构，超出了常规的浮点或整数张量。这包括字符串、不规则张量、稀疏张量、张量数组、集合和队列。...不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...让我们看看如果在add_10()函数中将range()替换为tf.range()时生成的图表： >>> add_10.get_concrete_function(tf.constant(0)).graph.get_operations...使用 TF 函数与 Keras（或不使用） 默认情况下，您在 Keras 中使用的任何自定义函数、层或模型都将自动转换为 TF 函数；您无需做任何事情！...但是，在某些情况下，您可能希望停用此自动转换——例如，如果您的自定义代码无法转换为 TF 函数，或者如果您只想调试代码（在急切模式下更容易）。

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    Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

    TensorFlow 2.0建立在以下关键思想之上： 让用户像在Numpy中一样急切地运行他们的计算。这使TensorFlow 2.0编程变得直观而Pythonic。...能用代码解释就绝不用文字，比如： Tensor 常量张量： ? 通过调用.numpy（）来获取其作为Numpy数组的值： ? 与Numpy数组非常相似，它具有dtype和shape属性： ?...数学计算 可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速 未加速前： ? 加速后： ?...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。

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    TensorFlow入门 原

    了解TensorFlow Core是为了让开发者理解在使用抽象接口时底层是如何工作的，以便于在训练数据时创建更合适的模型。...一个张量认为是一组向量的集合，从数据结构的角度来理解这个集合等价于一组数值存储在1到多个队列中（张量没办法几句话说得清楚，想要了解去谷哥或者度妞搜索“张量分析”，可以简单想象成一个多维度的数组）。...TensorFlow提供了很多优化器来逐渐（迭代或循环）调整每一个参数，最终实现损益值尽可能的小。...一个完整的训练过程 下面是根据前文的描述，编写的完整线性回归模型： import numpy as np import tensorflow as tf # 模型参数 W = tf.Variable(...tf.contrib.learn 是TensorFlow的一个高级库，他提供了更加简化的机器学习机制，包括： 运行训练循环 运行评估循环 管理数据集合 管理训练数据 tf.contrib.learn 定义了一些通用模块

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    pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

    看以下例子：默认使用的数据类型是torch.float32 ? 当然，你也可以指定生成张量的类别，通过以下方式： ? 在多数情况下，我们都会使用pytorch自带的函数建立张量，看以下例子： ?...接下来还是要看下数据类型之间的转换，主要有三点：张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换 （1） 不同张量之间的类型转换 直接使用(.类型)即可： ?...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。

    2.9K32

    Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

    TensorFlow 2.0建立在以下关键思想之上： 让用户像在Numpy中一样急切地运行他们的计算。这使TensorFlow 2.0编程变得直观而Pythonic。...能用代码解释就绝不用文字，比如： Tensor 常量张量： ? 通过调用.numpy（）来获取其作为Numpy数组的值： ? 与Numpy数组非常相似，它具有dtype和shape属性： ?...数学计算 可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速 未加速前： ? 加速后： ?...对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。 通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。

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    文末福利 | 深度学习框架Keras与Pytorch对比

    F.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) return x model = Net() (2)张量和计算图模型与标准数组的比较...Pytorch的另一个优点是平滑性，你可以在Torch张量和Numpy数组之间来回切换。...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。...你只需要知道两种操作:一种是将Torch张量(一个可变对象)转换为Numpy，另一种是反向操作。...中训练模型包括以下几个步骤: 在每批训练开始时初始化梯度 前向传播 反向传播 计算损失并更新权重 # 在数据集上循环多次 for epoch in range(2): for i, data

    1.7K20

    图深度学习入门教程（二）——模型基础与实现框架

    图中将这三种变量放在计算图中就组成了神经网络的模型。...2 底层张量流的运行机制 TensorFlow的命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。...在训练场景下图的运行方式与其他两种不同，具体介绍如下： （1）训练场景：主要是实现模型从无到有的过程，通过对样本的学习训练，调整学习参数，形成最终的模型。...在转换过程中，PyTorch张量与 Numpy 数组对象共享同一内存区域，PyTorch张量会保留一个指向内部 Numpy 数组的指针，而不是直接复制Numpy的值。 5.2....例如下面代码： nparray = np.array([1,1])#定义一个Numpy数组 x = torch.from_numpy(nparray)#将数组转成张量 print(x)#显示张量的值，输出

    3.2K40

    还不会使用PyTorch框架进行深度学习的小伙伴，看过来

    Pytorch 有两个主要的特点： 利用强大的 GPU 加速进行张量计算（如 NumPy） 用于构建和训练神经网络的自动微分机制 相较于其它 Python 深度学习库，Pytorch 有何优势？...PyTorch Tensors Pytorch 张量 PyTorch 张量与 NumPy 数组非常相似，而且它们可以在 GPU 上运行。...在训练过程中，神经网络的权重被随机初始化为接近零但不是零的数。「反向传递」是指从右到左调整权重的过程，而正向传递则是从左到右调整权重的过程。...PyTorch 中自定义的 nn 模块 有时你需要构建自己的自定义模块。这种情况下，你需要创建「nn.Module」的子类，然后定义一个接收输入张量并产生输出张量的 forward。...你可以使用下面的代码实现一个自定义的 nn 模块： ? 总结和延伸阅读 Pytorch 允许你实现不同类型的神经网络层，例如：卷积层、循环层、线性层。

    1.6K20

    TensorFlow简介

    TensorFlow可以做很多事情，比如： 解决复杂的数学表达式。 快速执行机器学习，  在这种机器学习技术中，您可以为其提供一个训练数据样本，然后根据训练数据给出另一个数据样本来预测结果。...TensorFlow有两个版本的您可以下载CPU版本或者GPU版本。 在开始使用TensorFlow示例之前，我们需要了解一些基本知识。 什么是张量？ 张量是TensorFlow使用的主要数据块。...类型是指张量元素的数据类型。 定义一维张量 为了定义张量，我们将创建一个NumPy数组或Python列表，并使用tf_convert_to_tensor 函数将其转换为张量。...(arr.shape) print (arr.dtype) [图片] 现在我们将使用tf_convert_to_tensor  函数将此数组转换为张量  。...在张量上计算 假设我们有两个这样的数组： arr1 = np.array([(1,2,3),(4,5,6)]) arr2 = np.array([(7,8,9),(10,11,12)]) 我们需要得到他们的总和

    6.3K160

    什么是张量计算？常见的张量计算引擎介绍

    - 转置与切片：改变张量的维度顺序或提取张量的部分数据。 应用场景： - 深度学习：神经网络中的权重、激活函数输出、输入数据等通常表示为张量，张量计算是实现前向传播、反向传播及优化过程的基础。...张量计算的高效实现通常依赖于专门的软件库（如TensorFlow、PyTorch）和硬件加速器（GPU、TPU），这些工具能够处理大规模数据集并加速训练过程。...张量计算引擎是用于处理多维数组（即张量）操作的软件库，它们在深度学习、机器学习、科学计算和数据分析等领域至关重要。以下是几个常见的张量计算引擎： 1....NumPy: NumPy 是 Python 中最基础也是最常用的张量计算库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的函数。...虽然严格来说，NumPy 不是一个专门为深度学习设计的张量库，但它是许多其他库（如 SciPy 和 Pandas）的基础，并且在许多机器学习任务中被广泛使用。 2.

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    PyTorch 深度学习（GPT 重译）（一）

    有了获取样本批次的机制，我们可以转向图 1.2 中心的训练循环本身。通常，训练循环被实现为标准的 Python for 循环。...训练循环可能是深度学习项目中最不令人兴奋但最耗时的部分。在此之后，我们将获得一个在我们的任务上经过优化的模型参数：图中训练循环右侧所示的训练模型。...图 3.6 张量的转置操作 3.8.3 高维度中的转置 在 PyTorch 中，转置不仅限于矩阵。...有趣的是，返回的数组与张量存储共享相同的底层缓冲区。这意味着numpy方法可以在基本上不花费任何成本地执行，只要数据位于 CPU RAM 中。这也意味着修改 NumPy 数组将导致源张量的更改。...如果张量分配在 GPU 上，PyTorch 将把张量内容复制到在 CPU 上分配的 NumPy 数组中。

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    如何在TensorFlow上高效地使用Dataset

    ； ▌导入数据 ---- ---- 我们首先需要一些数据放入我们的Dataset 1 从numpy导入数据 常见的情况下，我们有一个numpy数组，我们想通过它传送到tensorflow。...然后，在sess范围内，我们运行初始化操作来传递我们的数据，在这种情况下数据是一个随机的numpy数组。...在下面的代码片段中，我们有一个包含两个numpy数组的数据集，使用第一节中的示例。...decode_raw操作可以讲一个字符串转换为一个uint8的张量。 如，CIFAR-10 dataset的文件格式定义是：每条记录的长度都是固定的，一个字节的标签，后面是3072字节的图像数据。...标准TensorFlow格式：另一种保存记录的方法可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式， 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。

    10.4K71

    tensorflow

    常量、变量（类实现需要初始化、神经网络方向传播算法中可以被算法修改的值） 静态和动态shap，[2，4]数组的属性shap，1*2，placeholder：...（密集张量） sparse tensor（稀疏张量、使用 indices、values、dense_shape指定矩阵中有值的元素） clip gradients（防止梯度爆炸...返回tensorflow、numpy.reshape返回array numpy广播机制，最后一位相同，或者有一个轴为1 4.算法 m-p模型->感知器模型->BP算法...（深度学习）、隐藏层激励函数必须是非线性的 正向传播算法、反向传播算法（lost函数对参数求导，分析参数的变化曲线） Lost函数：自定义（固定）函数（凹函数使用梯度下降算法容易产生局部最优解...：卷积神经网，2个卷积层（取特征值），2个池化层（取特征最大值），1个全连接层（所有特征转换为1维数组、线性变换） linear[condv]+acivation网络模型

    1.2K50

    解决问题has invalid type , must be a string or Tensor

    方法二：转换为张量如果我想将NumPy数组转换为张量形式，可以使用深度学习框架提供的函数进行转换。...然后，我加载了一个预训练的ResNet-50模型作为图像分类器。接下来，我生成了一个随机的图像作为示例输入，并将其转换为NumPy数组形式。...在机器学习和深度学习中，张量是存储和进行数值计算的基本数据结构。不同的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）提供了丰富的张量操作，使得高效的数值计算和神经网络训练成为可能。...张量可以在不同的设备上进行计算，如CPU、GPU等，并可以通过各种并行计算技术进行加速。 张量在机器学习和深度学习中有广泛的应用，包括数据预处理、模型训练和推理等。...通过张量，可以组织和处理大量的数值数据，进行各种数值计算，并训练复杂的深度神经网络模型。 总结起来，字符串和张量是在不同领域中经常使用的数据类型。

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    大模型中，温度系数（temperature）的PyTorch和TensorFlow框架

    它的底层代码逻辑主要包括以下几个方面：a. 张量（Tensor）：PyTorch 使用张量来表示数据，张量类似于NumPy的数组，但具有更丰富的功能。b....循环和条件语句：PyTorch 支持在图中使用循环和条件语句，使得模型构建更加简洁。e. 层（Module）：PyTorch 中的层是一种可重用的组件，可以组合构建复杂模型。...它的底层代码逻辑主要包括以下几个方面：a. 张量（Tensor）：TensorFlow 中的张量与 PyTorch 类似，用于表示数据。b....自动求导：TensorFlow 同样提供了自动求导功能，用于计算模型中各参数的梯度。在训练过程中，可以根据需要手动设置梯度回传的参数。c....模型定义和训练：在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras 模块定义模型，并通过 tf.optimizers 模块进行训练。

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