TFDV是TFX平台的一部分，该技术用于每天分析和验证Google高达数PB的数据。它在早期捕获数据错误方面具有良好的表现，因此有助于TFX用户维持其机器学习管线的正常运转状况。 ?...图1：TensorFlow数据验证用于TFX中的数据分析和验证 Notebook中的TensorFlow数据验证 译注：这里的Notebook指的是Jupyter Notebook，一种基于网页的交互式计算环境...我们将在下面解释模式如何在TFDV中驱动数据验证。此外，该模式格式还用作TFX生态系统中其他组件的接口，例如， 它可以在TensorFlow Transform中自动解析数据。...生产管线中的TensorFlow数据验证 在Notebook环境之外，可以使用相同的TFDV库来大规模分析和验证数据。TFX管线中TFDV的两个常见用例是连续到达数据和训练/服务偏斜检测的验证。...数据验证 我们已经开源TFDV并在GitHub上通过Apache 2.0许可证在github.com/tensorflow/data-validation上发布。
数据中的小错误可能会在一段时间内以难以检测的方式显着降低模型质量（一些灾难性的错误会导致明显的故障，因此易于追踪），所以为了长远考虑，都任何一个机器学习平台应始终保持对数据的警惕性。...TFX可以帮助用户自动生成其模式的第一个版本。 ? 图2: 样本验证案例 TFX给用户提供有用的异常信息警告。 我们希望用户能够同样严谨地处理数据错误和代码错误。...训练 一旦你模型中的代码（当然是在TensorFlow中写的）被融入到TFX中，你就能轻松地转换学习的算法。...TFX中内置了热启动，对网络中的热启动特征进行选择的功能也被提供，且已经在TensorFlow中开源。...当使用热启动训练新版本的网络时，对应于热启动特征的参数从先前训练的模型版本中初始化，并且从那里开始微调。 评估和验证 TFX包含了一个模型评估和验证组件，旨在确保模型在向用户提供服务之前是“好”的。
1）TensorFlow 扩展（TFX） 大家都知道我特别喜欢用 TFX 以及它的全套工具来把机器学习模型部署到生产环境中。...TF Hub 的地址是：tensorflow.org/hub/ 3）TFX 数据验证 如何自动确保用于重新训练模型的数据与最初用于训练模型的数据具有相同的格式、源、命名约定等。...hl=zh-cn 5）TFX 模型分析 我最喜欢用 TensorFlow 模型分析功能去检查模型的输入数据或者模型推理过程中可能发生在某一小部分数据上的问题。...网址：https://js.tensorflow.org/ 10）TensorFlow 上的 Swift Swift 可以在运行代码前，捕获类型错误和形状不匹配的错误，并内置了自动微分功能。...我还需要多用用这个 网址：https://www.tensorflow.org/swift/ 11）Keras Keras 如今直接集成在 TF 中，也就是 tf.keras。
Why TFX beyond TensorFlow？ ?...TFX数据模块主要分为4个部分，在数据导入后经常还需要对数据进行转化和清洗，但是在TFX中它将其中一些通用的部分给沉淀到平台内作为通用组件，上图展示的组件分别对应数据导入、数据分析、数据转化、数据验证。...数据分析帮助用户快速洞察数据集的关键特征，并建立对数据集的整体印象，带来了丰富的数据可视化。 数据验证 数据验证主要指针对数据的完整性和有效性进行验证。...有了数据之后我们还想要限制公司的类型，比如只需要企业服务和游戏类型的公司，这时在训练模型之前就要保证获取的数据中只包含这两类公司。...Kubeflow作为一个新兴的项目其实还远未达到TFX这样的级别，目前kubeflow在整个环节中主要聚焦到上图所示的几个模块，分别是分布式训练、模型验证、模型发布后的可扩展运行。
、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。...为了更好地触及用户，能够在移动端上提高运行TensorFlow模型效率的TensorFlow Lite将会在今年晚些时候内嵌到设备中，而像XLA这样的项目更具野心：XLA使用深度学习来支持线性代数元的先时和实时编译...尽管存在通过静态分析和图连接来辨别代码可靠性的工具，但总体上，这些工具并没有办法用来分析数据的相关性。 D Sculley等人在文章中讨论了几种系统设计中的劣势，很能与相关从业者产生共鸣： 1....，验证方法等等。”...、用于分析和验证数据和模型的模块、以及最终在生产工程中用于部署模型的基础架构。
典型的ML管道 数据接收和处理 对于大多数应用程序，数据可以分为三类: 存储在Amazon S3或谷歌云存储等系统中的非结构化数据。...它们可分为两类： 数据并行性——在数据并行性中，数据被分成更小的组，在不同的工人/机器上进行培训，然后每次运行时更新参数。...对于这些应用程序，最好使用TensorFlow service、Cloud ML引擎或Cloud AutoML创建可扩展的性能API。在某些应用程序中，预测延迟非常重要，比如信用卡欺诈预测等等。...Polyxon也在Kubernetes上运行。 TensorFlow Extended (TFX)——TFX是是用于部署生产ML管道的端到端平台。...TensorFlow服务和Kubernetes可以用来创建一个可扩展的模型服务系统。TFX还有其他组件，如TFX转换和TFX数据验证。TFX使用气流作为任务的有向非循环图(DAGs)来创建工作流。
Park Commons上做了个讲座，谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。...为了更好地触及用户，能够在移动端上提高运行TensorFlow模型效率的TensorFlow Lite将会在今年晚些时候内嵌到设备中，而像是XLA这样的项目更具野心：XLA使用深度学习来支持线性代数元的先时和实时编译...尽管存在通过静态分析和图连接来辨别代码可靠性的工具，但总体上，这些工具并没有办法用来分析数据的相关性。 D Sculley等人在文章中讨论了几种系统设计中的劣势，很能与相关从业者产生共鸣： 1....，验证方法等等。”...、用于分析和验证数据和模型的模块、以及最终在生产工程中用于部署模型的基础架构。
在 Tensor Projects 的用户中，既有专注于科技领域的，也有把机器学习作为辅助工具攻克其他领域研究的，不过在很多情况下，这些受众都有相似的需求。...Model Maker 和 Task 库目前都已经支持端侧大规模近邻搜索，可以在几毫秒内在百万数据中找出近似的图片、文字或音频，所有的一切都可以发生在手机上。」魏巍表示。...如今在模型部署时，你可以使用 TensorFlow Extended （TFX）把模型部署到所有位置：从云端到网页服务器、浏览器、嵌入式系统等等。...TensorFlow Extended （TFX）让模型的持续训练成为了可能：它可以帮助你更深入地理解模型性能，你可以用 TFX 训练多端模型，随时接入 Colab。...很多应用目前已经在使用 Google Service 中的 TensorFlow Lite，每个月有超过 4 亿用户，完成 200 亿次推理。
这个问题在企业环境中尤为明显，在这些环境中，现代机器学习解决方案的新应用程序生命周期管理实践与企业实践和监管要求相冲突。在采用机器学习解决方案时，组织应该采用哪些关键的架构构建块？...谷歌的 TFX 谷歌还创建了自己的运行时来执行机器学习工作流。TFX基于最近发表的一篇研究论文，该论文提出了一种用于简化 TensorFlow 程序操作的架构。...TFX 包括 TensorFlow 架构的几个关键组件，例如用于基于训练数据生成模型的学习器、用于分析和验证数据和模型的模块，以及用于在生产中提供模型的基础设施。...图片来源：SIGKDD TFX 背后的想法以称为 TensorFlow Extended（也称为 TFX ）的自动化管道的形式整合到 TensorFlow 框架中。...TonY：TensorFlow on YARN (TonY) 是一个在 Apache Hadoop 上原生运行 TensorFlow 的框架。
在成熟的数据处理过程中，数据工程师应该优化连续的数据获取和转换，以不断地向组织内的不同数据分析实体提供最新的数据，这些实体期待发现数据驱动的见解和更好的决策 2、数据验证: 在这个组件中，我们的重点是验证输入到管道的数据...管道的元数据存储:管道元数据存储的作用是记录ML管道执行的所有细节。这对于保持组件之间的沿袭和在任何需要的时候重新生成已部署的模型非常重要。它还可以帮助我们调试遇到的任何错误。...管道中每个执行组件产生的工件/输出，如原始数据的路径、转换的数据集、验证统计数据和异常、训练的模型…… 模型评估度量标准，以及关于模型部署的模型验证决策，这些决策是在模型分析和验证组件期间产生的…… ?...然而，我倾向于在可能的情况下使用Tensorflow，原因如下: Tensorflow自带Tensorflow Extended (TFX)。...使用TFX，只需要很少几行代码就可以完成，从而节省了大量开发管道组件的时间。数据验证和模型分析组件中的截图来自TFX。
在本文中，我们将从以下两个方面对机器学习库（PyTorch 1.8 和 Tensorflow 2.5）进行比较： 最新发行版本中的新增功能； 使用哪个以及为什么。...Tensorflow 2.x 中的另一个版本是 Tensorflow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型。这是因为移动和 Web 应用程序是两种最主要的应用程序类型。...此外还包括 Tensorflow Extended（TFX）的发布，它是用于部署生产 ML pipeline 的端到端平台。...TFX 可以应对经典的软件生产挑战，例如可扩展性、可维护性和模块化。此外，它还可以帮助解决机器学习的特定挑战，例如持续在线学习、数据验证，数据管理等。...例如，当创建自定义模型或自定义数据集时，你很可能会创建一个新类，该类继承默认的 PyTorch 库，然后在进行代码调整。
解决AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError...这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。...在TensorFlow 2.0及更高版本中，推荐使用tf.data.Dataset API来处理数据输入，而不是使用placeholder。...根据你的具体场景和需求，可以修改代码以适应你的模型和数据集。Placeholder在TensorFlow中，placeholder是一种特殊的操作，用于表示一种占位符，可以在稍后执行时提供具体的数值。...另外，placeholder还可以用于将数据输入到TensorFlow模型中，通过占位符我们可以定义输入和输出的数据形状，并在计算图中使用这些占位符来处理数据。
、TF Hub、TFX 等），能有效提升生产环境的稳定性和可维护性。...现在市面上讲 AI 入门和 TensorFlow 的资料不少，但由于缺乏实际应用场景和数据支持，且没有测试集和测试场景，无法验证效果，大部分人在学完课程后，仍然有一些普适性问题没有解决，比如： 怎样在生产环境中真正应用...实际 AI 项目研发过程中会遇到哪些坑，具体如何解决？...在这个课程中，他系统讲解了AI 项目落地的设计思路和关键原则，带你掌握 TensorFlow 2 核心思想和实战技能。...这部分是课程的重点章节，从方案设计到最终的落地，会遇到哪些坑，如何去填这些坑，作者将这些年摸爬滚打的经验通通都分享给你，让你在今后的工作中少走弯路。
你用PyTorch还是用TensorFlow？ 对于不同人群可能有不同的答案，科研人员可能更偏爱PyTorch，因其简单易用，能够快速验证idea来抢占先机发论文。...将过去几年八种顶级研究期刊的数据汇总以后可以看到，PyTorch越来越普遍，并且在短短几年内，论文中的使用率从大约 7% 增长到近 80%。...虽然2019 年发布的 TensorFlow 2 中解决了大部分TensorFlow残存的问题，但 PyTorch 的发展势头足以让它维持自己在研究领域的地位，至少从社区的角度来看是这样。...在TensorFlow阵营，TensorFlow Hub是一个经过训练的机器学习模型库，可以进行微调，用户只需几行代码就可以使用像 BERT 这样的模型，Hub中包含适用于不同用例的 TensorFlow...TensorFlow Extended是 TensorFlow 用于模型部署的端到端平台，用户可以加载、验证、分析和转换数据；训练和评估模型；使用 Serving 或 Lite 部署模型；然后跟踪工件及其依赖项
已经有许多支持运行业务流程ML管道的端到端ML框架：TensorFlow Extended（TFX）支持Airflow、Beam和Kubeflow管道；Hopsworks支持Airflow；MLFlow...一些ML生命周期框架（例如TensorFlow Extended（TFX）和MLFlow），都是基于端到端ML管道，这些管道以原始数据开始并以生产模型结束。...TFX数据验证和AWS Deequ是两种流行的数据验证框架，它们支持扩展传统的基于模式的数据验证（例如，此列包含整数）以及数据验证规则，以检查数值或分类值是否等于预期。...数据/特征自动测试的类型包括： 所有特性代码的单元测试和集成测试（将代码推送到Git时，Jenkins可以运行这些测试）； 测试特征值是否在预期范围内（TFX数据验证或Deequ）； 测试特征的唯一性，...更具体地说，要在在线监视中查找的错误信号包括： 概念漂移（Concept drift） 在模型中，目标变量是模型试图预测的变量。例如，可能是金融交易被怀疑是欺诈或不是欺诈。
DeepDream生成的威廉王子一家画像 2009年，Hinton领导的研究小组大大减少使用DistBelief的神经网络的错误数量，通过Hinton在广义反向传播的科学突破。...最值得注意的是，Hinton的突破直接使Google语音识别软件中的错误减少至少25%。...通过将TensorFlow的代码开源，谷歌为世界各地的公司和计算机科学家打开了在自己的产品和研究中实施尖端机器学习算法的大门。 初期爆发式发展被批垄断生态，用户说放下TensorFlow立地成佛？...Quora 上开始出现“放弃使用 TensorFlow”的声音。在差不多的时间里，中国问答网站知乎上也出现了提问“TensorFlow 有哪些令人难以接受的地方？” 引发了众多的关注和讨论。...虽有种种问题，但TensorFlow 在机器学习开源框架中的王者地位是毋庸置疑的。
从中可以看出，使用 PyTorch 的论文在稳步增长：在本季度创建的 4500 个库中，有 60% 是在 PyTorch 中实现的，只有 11% 是在 TensorFlow 中实现的。...相比之下，TensorFlow 的使用率在稳步下降，2019 年 TensorFlow 2 的发布也没有扭转这一趋势。 小结 从以上数据可以明显看出，PyTorch 目前在研究领域占据主导地位。...TensorFlow Serving： TensorFlow Serving 用于在服务器上部署 TensorFlow 模型，无论是在内部还是在云上，并在 TensorFlow Extended（TFX...该平台的功能强大，包括：加载、验证、分析和转换数据；训练和评估模型；使用 Serving 或 Lite 部署模型；跟踪 artifact 及其依赖项。...与 Google Cloud 和 TFX 的紧密集成使端到端的开发过程变得轻而易举，而将模型移植到 Google Coral 设备的便利性让 TensorFlow 在某些行业取得了压倒性的胜利。
最近，我们在审计客户合约时发现：EOS代币合约存在整型溢出等问题，部分合约实现不够严谨。 具体包括： 整型溢出错误； 权限检查不严谨； API函数的不规范使用； 常规代码错误。...为了使开发者在合约开发中不掉进坑里，我们接下来就一一对上述问题进行分析。并且给出合理的解决办法，让开发者不至被黑客利用。 让我们直奔主题。...整型溢出错误 使用自己的数据结构描述代币，对代币数值进行算数运算时未进行安全检查。在误操作时容易产生整型溢出错误，可能导致代币量归零甚至变成负数的严重后果！ 2....常见代码错误 数据库API使用不严谨，如multi_index中提供的get和find。...总体而言，我认为从目前审计EOS代币合约所遇到的问题来看，开发者在合约敏感代码（如操作代币数额）前后，一定要做好参数限制和权限检查，使用EOS API时一定要搞清楚该函数的输入限制和返回值形式，同时多多参考官方的示例实现
为了帮助开发人员共享和重用模型，我们发布了TensorFlow Hub，这是一个用于促进发布和发现模块的库(独立的TensorFlow图)，可以在类似的任务中重用。...模块中包含了对大型数据集进行预训练的权重，可以在自己的应用程序中进行重新训练和使用。通过重用模块，开发人员可以使用更小的数据集训练模型，改进泛化，或者简单地加快培训。...到目前为止已经发布的TFX的组件(包括TensorFlow模型分析、TensorFlow转换、估计器和TensorFlow服务)都很好地集成在一起，让开发人员准备数据、培训、验证和在生产中部署TensorFlow...在浏览器中使用TensorFlow进行机器学习。JS打开了令人兴奋的新可能性，包括交互式ML，并支持所有数据都保留在客户端的场景。...项目还在开发中，将会有更多的更新! 我们还分享了TensorFlow Lite的最新更新，TensorFlow轻量级的跨平台解决方案，用于在移动设备和其他edge设备上部署经过培训的ML模型。
finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)背景在开发软件的过程中，常常会遇到各种错误和异常。...其中，一种常见的错误是"finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)"。当程序出现这个错误时，意味着程序在运行过程中遇到了某种异常情况并被迫退出。...错误原因这个错误码(-1073740791)的具体含义是"异常栈溢出"，即在程序执行过程中，堆栈空间不足以容纳额外的调用栈导致溢出。...一旦达到操作系统分配给进程堆栈的最大空间限制，就会导致堆栈溢出，进而引发这个错误。解决方案1. 优化递归函数如果程序中存在递归函数并且递归深度过大，可以优化递归函数以减少堆栈空间的使用。...数据逻辑处理：存储函数可以封装和执行复杂的数据处理逻辑，例如计算、数据转换、验证等。性能优化：存储函数的执行通常比简单的SQL语句要快，在一些场景下可以提升数据库查询和计算的效率。
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