在使用TensorFlow进行深度学习时,经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是ImportError: cannot import name ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optimizers‘。本文将介绍这个错误的原因,并提供解决方案。
如果安装时使用anaconda且使用默认安装路径,则在 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow处可以找到(此处为GPU版本),cpu版本可在C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow处找到。若并非使用默认安装路径,可参照根目录查看找到。
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
上一期,我们一起学习了TensorFlow在训练深度网络的时候怎么解决梯度消失或梯度爆炸的问题,以及怎么尽可能的减少训练时间。
【导读】近日,Vadim Smolyakov发表了一篇博客,针对当前神经网络的优化算法进行了总结,并利用简单的CNN网络在NMIST数据集上进行实验,探讨不同的优化方法的效果好坏。其中考虑了四种神经网络训练的优化方法:SGD,Nesterov Momentum,RMSProp和Adam,并用TensorFlow进行训练。作者最终得出结果:使用Nesterov Momentum和Adam的SGD产生的结果更好。如果您对神经网络的优化算法还不是很了解,那么相信这篇文章将会给您很好的启发!专知内容组编辑整理。 N
深度学习中的优化问题通常指的是:寻找神经网络上的一组参数θ,它能显著地降低代价函数J(θ)。针对此类问题,研究人员提出了多种优化算法,Sebastian Ruder 在《An overview of gradient descent optimizationalgorithms》(链接:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf )这篇论文中列出了常用优化算法的比较。主要优化算法有:GD、SGD、Momentum、Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam。
用于训练神经网络的最受欢迎的优化算法有哪些?如何比较它们?本文试图用一个卷积神经网络(CNN)来回答这些问题。 随机梯度下降(SGD) SGD通过选取大小(m)的子集或小批量数据,更新在梯度(g)的反
2006年,Hinton 发表了一篇论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》,提出了降维和逐层预训练方法,该方法可成功运用于训练多层神经网络,使深度网络的实用化成为可能。该论文也被视作深度学习领域的经典之作。
之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的话) 。
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架,这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能,并已被研发社区广泛采用。但是作为用户,我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目,所以在本文与其他文章的特性的对比不同,我们将以实际应用出发,从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。
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。
选自Stanford University 作者:Zhang Jian等 机器之心编译 参与:李泽南、Smith 手动调整 SGD(随机梯度下降)动量(momentum)的方法可与目前最先进的自适应方法(如 Adam)竞争,那么 SGD 动量能不能自动调节呢?斯坦福大学的研究人员近日提出了 YellowFin,一种自动调整 SGD 动量超参数的方法。YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平,而且通过负反馈环路机制,它在异步设置的运行中表现得更好。目前,Y
作者:叶 虎 编辑:祝鑫泉 一 概述 梯度下降算法(Gradient Descent Optimization)是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型,基本都是采用梯度下降算法来进
【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。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值,没有其他的结构参数,需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据,一般在拥有源文件的情况下使用。
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。
近日,Reddit 上有一个热帖:为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)?
在TensorFlow2.0中,Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0,那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块:
选自Medium 作者:Andrej Karpathy 机器之心编译 参与:李亚洲 开玩笑地说,现在提交论文的主题是不是应该围绕把全卷积编码器解码器BatchNorm ResNet GAN应用于风格迁移,用 Adam 进行优化? 你是否使用过 Google Trends?相当的酷,你在里面输入关键词,看一下谷歌搜索中这一词条如何随时间变化的。我想,过去 5 年中 arxiv-sanity 数据库中刚好有 28303 篇机器学习论文,为什么不做一些类似的工作,看一下过去 5 年机器学习研究有何进化?结果相当的
常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化,正则化可以解决深度网络的过拟合问题,标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题,需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题,通常在最后一个神经元使用softmax分类器。
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库,可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等,且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此,可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后,我们描述了如何创建一些复杂的模型。
在经历成千上万个小时机器学习训练时间后,计算机并不是唯一学到很多东西的角色,作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误,修复了许多错误,从而积累了很多经验。在本文中,作者基于自己的经验(主要基于 TensorFlow)提出了一些训练神经网络的建议,还结合了案例,可以说是过来人的实践技巧了。
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2018 年 12 月 21 日,ICLR 2019 论文接收结果揭晓。据统计,ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿,相比去年的 996 篇增长了 60%。ICLR 2019 共接收论文 500 篇,其中 oral 论文 24 篇、poster 论文 476 篇。
训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止,我们已经看到了四种加速训练的方法(并且达到更好的解决方案):对连接权重应用良好的初始化策略,使用良好的激活函数,使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中,我们将介绍最流行的:动量优化,Nesterov 加速梯度,AdaGrad,RMSProp,最后是 Adam 优化。
MobileAI的各大竞赛已经落下帷幕,冠亚军排名也相继确定,笔者近期会逐步将相关领域的竞赛结果进行一下简单总结,同时也将对这其中的冠军军及优秀方案进行一番解读,感兴趣的朋友可以关注一波...
在神经网络中,我们有很多超参数,手动调整超参数非常困难。因此,我们可以使用Keras Tuner,这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。
在很多机器学习的实验室中,机器已经进行了上万小时的训练。在这个过程中,研究者们往往会走很多弯路,也会修复很多bug,但可以肯定的是,在机器学习的研究过程中,学到经验和知识的并不仅仅是机器,我们人类也积累的丰富的经验,本文就将给你几条最实用的研究建议。
本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧,从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。
今年初,Facebook 推出了 PyTorch 1.0,该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前,你需要很熟悉 Scikit-learn,Pandas,NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
在我们的机器学习实验室中,我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练,积累了丰富的经验。在这个过程中,并不只有电脑学习到了很多的知识,事实上我们研究人员也犯了很多错误,并且修复了很多漏洞。
该篇文档基于kaggle course,通过简单的理论介绍、程序代码、运行图以及动画等来帮助大家入门深度学习,既然是入门,所以没有太多模型推导以及高级技巧相关,都是深度学习中最基础的内容,希望大家看过之后可以自己动手基于Tensorflow或者Keras搭建一个处理回归或者分类问题的简单的神经网络模型,并通过dropout等手段优化模型结果;
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。
本文作者Denny Britz按时间总结的深度学习比较重要的idea集锦,推荐新人看,几乎给自12年以来最重要的idea 都列了出来,这些 idea 可以说得上是养活了无数人,大家都基于这些发了无数的论文,它们依次是:
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是,它们就像一个黑盒优化器,很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍,帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架,然后介绍它们所存在的问题与挑战,接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题,随后,介绍如何在并行环境中或者分布式环境
TFlearn是一个基于Tensorflow构建的模块化透明深度学习库。它旨在为TensorFlow提供更高级别的API,以促进和加速实验,同时保持完全透明并与之兼容。
从历史角度看,TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」:具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x,你就会知道复杂与难用是在说什么。
原文:Deep Learning’s Most Important Ideas[1]
在海量数据集上训练大型深度神经网络,是非常具有挑战性的。最近,有许多研究均使用大batch随机优化方法来解决此问题。在该研究领域中,目前最杰出的算法是LARS,它通过采用分层自适应学习率,可以在几分钟内在ImageNet上训练ResNet。但是,对于像BERT这样的注意力模型,LARS的表现很差,这说明它的性能提升在不同任务之间并不一致。在本文中,作者首先研究了一种有原则性的分层适应策略,这样就可以使用大的mini-batch来加速深度神经网络的训练。
你知道吗?在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络,而且性能一点也不差,iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。
【新智元导读】梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法,也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是,它们就像一个黑盒优化器,很难得到它们优缺点的实际解释。这篇文章旨在提供梯度下降算法中的不同变种的介绍,帮助使用者根据具体需要进行使用。 这篇文章首先介绍梯度下降算法的三种框架,然后介绍它们所存在的问题与挑战,接着介绍一些如何进行改进来解决这些问题,随后,介绍如何在并行环境中或者分布式环
【新智元导读】本文由 Andrej Karpathy撰写,他前不久加入了特斯拉,担任AI 负责人。本文是他在 OpenAI 担任研究员期间所写,陈述了他通过分析机器学习论文数据库arxiv-sanit
https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU
随着全球化进程的不断深化,法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人,这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战,因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
torch.optim集成了很多优化器,如SGD,Adadelta,Adam,Adagrad,RMSprop等,这些优化器自带的一个参数weight_decay,用于指定权值衰减率,相当于L2正则化中的λ参数,注意torch.optim集成的优化器只有L2正则化方法,你可以查看注释,参数weight_decay 的解析是:
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